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인공 신경망 소개
사람들이 새를 보고 비행기에 대한 영감을 얻었고, 산우엉에서 찍찍이에 대한 영감을 얻었듯
이
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많은 발명품이 자연으로부터 영감을 받았습니다. 그렇다면 지능적인 기계에 대한 영감
을 얻기 위해서는 뇌의 구조를 살펴보는 것이 합리적입니다. 이것이 인공 신경망
artificial
neural
networks
(
ANN
)을 만들어낸 핵심 아이디어입니다. 그러나 새를 보고 비행기에 대한 영감을 얻
었다 하더라도 비행기의 날개를 펄럭거릴 필요는 없습니다. 비슷하게 인공 신경망도 생물학적
뉴런 (신경 세포 )에서부터 점점 멀어지고 있습니다. 우리가 만든 시스템이 생물학적으로 그럴
듯한 것에 국한되지 않도록 어떤 연구자들은 생물학적 비교를 모두 버려야 한다고 주장하기도
합니다 (예를 들면 ‘뉴런’ 대신 ‘유닛’으로 부릅니다 ).
2
인공 신경망은 딥러닝의 핵심입니다. 인공 신경망은 다재다능하고 강력하고 확장성이 좋아서
수백만 개의 이미지를 분류하거나 (예를 들면 구글 이미지), 음성 인식 서비스의 성능을 높이
거나 (예를 들면 애플의 시리
Siri
), 매일 수억 명의 사용자에게 가장 좋은 비디오를 추천해주거
나(예를 들면 유튜브), 바둑 세계챔피언을 이기기 위해 수백만 개의 기보를 익히고 자기 자신
과 게임하면서 학습하는(딥마인드의 알파고 ) 경우