인공지능이 학습을 많이 하면 왜 똑똑해질까?

역전파와 함께 쉽게 알아보아요!

인공지능(AI), 특히 트랜스포머 같은 모델이 똑똑해지는 비결은 학습에 있어요. 학습을 많이 할수록 AI가 더 정확한 답을 주거나 멋진 문장을 만들어내죠. 하지만 이게 어떻게 가능한 걸까요? 마치 친구가 공기놀이를 연습해서 점점 잘하는 것처럼, AI도 연습을 통해 실력을 키운답니다. 초보자도 이해할 수 있게, 쉽게 설명드릴게요!

AI 학습은 뭐예요?

AI 학습은 AI가 데이터를 보고 패턴을 찾아내는 과정이에요. 예를 들어, “고양이”라는 단어를 보고 “cat”이라고 번역하거나, 사진을 보고 “이건 고양이야!“라고 말하는 법을 배우는 거죠.

이걸 비유로 설명하자면, AI는 학생이고 데이터는 교과서예요. 교과서를 많이 읽고 문제를 풀면서 AI는 점점 똑똑해져요. 그런데 이 학습 과정에서 AI가 실수를 고치고 더 나은 답을 찾도록 돕는 게 바로 역전파 같은 기술이랍니다.

AI의 뇌: 신경망과 가중치

AI의 핵심은 신경망(Neural Network)이라는 구조예요. 신경망은 사람 뇌의 뉴런처럼 서로 연결된 노드(뉴런)로 이루어져 있어요. 이 노드들은 데이터를 받아서 처리한 뒤 결과를 내놓죠.

신경망 안에는 가중치(Weight)라는 숫자들이 있어요. 이 가중치는 각 데이터가 얼마나 중요한지를 결정해요. 예를 들어, “고양이”를 번역할 때 “cat”이라는 단어와 관련된 가중치를 높게 설정하면 AI가 더 정확한 답을 줄 가능성이 커지죠.

근데 처음엔 이 가중치가 엉터리예요. AI가 처음엔 “고양이”를 “dog”이라고 잘못 번역할 수도 있죠. 그래서 학습을 통해 이 가중치를 계속 조정해야 해요. 여기서 역전파가 등장한답니다!

역전파: 실수를 고치는 마법

역전파(Backpropagation)는 AI가 실수를 했을 때, 그 실수를 거꾸로 되짚어가며 어디서 잘못했는지 찾아내고 고치는 방법이에요. 비유하자면, 시험에서 틀린 문제를 복습하면서 “아, 여기서 계산을 잘못했네!” 하고 고치는 과정과 비슷해요.

역전파는 어떻게 일어날까요?

1. 문제 풀기(순전파): AI가 데이터를 보고 답을 내놓아요. 예를 들어, “고양이”라는 단어를 보고 “dog”이라고 잘못 답했다고 해볼게요.

2. 실수 확인(손실 계산): AI는 정답(“cat”)과 자신의 답(“dog”)을 비교해요. 이 차이를 손실(Loss)이라고 불러요. 손실이 크면 실수가 큰 거예요.

3. 거꾸로 복습(역전파): AI는 손실을 줄이기 위해 신경망을 거꾸로 살펴봐요. “어떤 가중치 때문에 잘못된 답이 나왔지?” 하고 분석하면서 가중치를 조금씩 조정해요.

4. 다시 연습: 조정한 가중치로 다시 문제를 풀어보고, 손실이 줄어들었는지 확인해요. 이 과정을 반복하면 AI가 점점 정확한 답을 내게 되죠!

많이 학습하면 왜 좋아질까?

AI가 데이터를 많이 보고 역전파를 반복하면, 신경망의 가중치가 점점 더 정확해져요. 마치 친구가 공기놀이를 하루에 100번 연습해서 점점 실수가 줄어드는 것처럼요.

예를 들어:

• 처음엔 AI가 “고양이”를 “dog”이라고 번역했지만, 1,000번 학습 후엔 “cat”이라고 정확히 번역해요.

• 더 많은 데이터를 보면 “고양이”가 문맥에 따라 “kitten”이나 “feline”으로 번역될 수도 있다는 걸 배우죠.

이렇게 학습을 많이 할수록 AI는:

• 패턴을 더 잘 찾아요: 문맥이나 데이터의 숨은 규칙을 발견해요.

• 실수가 줄어요: 손실이 작아지면서 정확한 답을 줄 가능성이 높아져요.

• 복잡한 문제도 풀어요: 단순한 번역뿐 아니라 대화, 글쓰기, 심지어 그림 그리기까지 가능해지죠!

트랜스포머와 학습의 관계

트랜스포머(Transformer)는 신경망의 한 종류로, 특히 셀프 어텐션(Self-Attention)이라는 기술을 써서 문맥을 똑똑하게 이해해요. 트랜스포머도 역전파를 통해 학습하죠.

예를 들어, 트랜스포머가 “저는 고양이를 좋아해요”라는 문장을 보고 “I love cats”라고 번역하려면:

• 셀프 어텐션으로 “고양이”와 “좋아해요”의 관계를 파악해요.

• 역전파로 잘못된 번역(예: “I love dogs”)을 고치면서 가중치를 조정해요.

• 학습을 많이 할수록 “고양이”가 “cat”으로, “좋아해요”가 “love”로 정확히 매핑되죠.

더 궁금하시다면?

AI가 학습을 많이 할수록 똑똑해지는 비결은 신경망과 역전파에 있어요. 신경망은 데이터를 처리하고, 역전파는 실수를 고쳐 가중치를 조정하면서 AI를 점점 더 정확하게 만들죠. 트랜스포머 같은 모델은 이 과정을 통해 문맥을 이해하고 멋진 결과를 내놓는답니다.

더 깊게 알고 싶으시다면 다음 자료를 추천드려요:

• 밑바닥부터 시작하는 딥러닝 (광고 따위 아니고, 제가 봤던 책이랍니다.)

AI 학습은 마치 우리가 연습을 통해 실력을 키우는 것과 같아요. 역전파는 그 연습을 더 똑똑하게 만들어주는 선생님 같은 존재랍니다! 더 궁금하신 점 있으시면 언제든 말씀해주세요!