인공신경망

인공지능

인공지능 ⊃ 기계학습 ⊃ 인공신경망 ⊃ 딥 러닝

인공지능 - 인공지능 구현을 위한 몇 가지 기술이 존재한다.

기계학습 - 많은 매개변수를 넣어주면 모델이 스스로 규칙을 학습하는 방식의 인공지능 구현 방법이다.

인공신경망 - 인간의 뉴런 구조를 본떠 만든 기계 학습 방법론이다.

딥 러닝 - 입력층과 출력층 사이에 있는 은닉층에 인공 뉴런을 여러 겹 쌓고 연결한 인공신경망 방법론 중 하나이다. 즉, 단일층이 아닌 실제 뇌처럼 다층 구조로 되어있다. 21세기에 와서는 (인공신경망=딥러닝)이라고 이해해도 무방하다.

인지 컴퓨팅 - 기계학습을 이용하여 특정한 인지적 과제를 해결할 수 있는 프로그램 또는 솔루션을 이야기한다.

뉴로모픽 컴퓨팅 - 인공 신경망을 하드웨어적으로 구현한 것이라고 생각하면 된다.

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1. 개요2. 상세3. 본론

3.1. 인공지능의 구현 원리3.2. 구조3.3. 활성함수3.4. 학습3.5. 생물학적 뇌와의 차이

4. 역사5. 종류6. 학습방식

6.1. 지도학습6.2. 비지도학습(자율학습)

6.2.1. 진화전략

6.3. 강화학습

7. 공학적인 기술8. 문제점9. 기술 동향10. 기타11. 관련 문서

1. 개요

人工神經網 / artificial neural network

인공신경망(人工神經網, 영어: artificial neural network, ANN)은 기계학습과 인지과학에서 생물학의 신경망(동물의 중추신경계중 특히 뇌)에서 영감을 받아 만들어진 알고리즘이다.

2. 상세

인공신경망은 시냅스의 결합으로 네트워크를 형성한 인공 뉴런(노드)이 학습을 통해 시냅스의 결합 세기를 변화시켜, 문제 해결 능력을 가지는 모델 전반을 가리킨다. 좁은 의미에서는 오차역전파법을 이용한 다층 퍼셉트론을 가리키는 경우도 있지만, 이것은 잘못된 용법으로, 인공신경망은 이에 국한되지 않는다.

이름에서 알 수 있듯이 생물의 신경망, 특히 인간의 시각/청각 피질을 본떠 만든 알고리즘이다. 인간의 신경 구조를 재현했다는 말이 많지만 실제로는 말 그대로 인간의 신경 매커니즘을 인공적으로 최대한 비슷하게 구현해서 그렇게 보이는 것일 뿐이다. 실제 인간의 뇌가 어떻게 구현되는지는 뇌과학적 영역에서 봐야 한다.

처음부터 이렇게 유망한 분야인 것은 아니었다. 인공신경망은 학습에서 사용하는 단층 퍼셉트론과 기울기 하강법과 관련된 문제도 문제지만[1] 하드웨어 및 병렬 연산의 성능이 매우 낮은 시기에 등장한 것이 크다. 모델을 학습할 여건 자체가 안 됐기에 이론상으로만 모델들이 존재해왔고 한동안 서포트 벡터 머신과 나이브 베이지안 알고리즘 등에 밀려 거의 사장되다시피 했다. 하지만 현대에 와서 하드웨어 환경이 갖춰지자 비로소 빛을 보게 된 것이다.

3. 본론

3blue1brown의 간단한 설명

인공신경망은 수많은 '노드'들로 구성된다. 하나의 노드는 여러 함수로 이루어진 하나의 계산 단위[2]인데, 이 단위 자체가 뉴런을 모방한다. 그리고 각 노드를 용도별로 분리한 단위를 '층'이라고 한다. 또한 각 노드가 얼마나 많은 노드와 신호(정보)를 주고 받는지 따질 수 있는 그 연결의 수를 '망'이라 한다. 그래서 최종적으로 인공신경망이라고 하는 것이다.

3.1. 인공지능의 구현 원리

현재의 인공지능은 인공신경망에 의해 이루어진다. 그리고 인공신경망이 지능이 있는 것으로 보이게 만드는 원리는 수많은 코드(노드/계산 단위)가 각자의 계산을 수행한다는 과정에 있다.

인공지능에 어떠한 질문(신호)이 주어질 때 각 노드 별로 질문에 반응하며 다음 노드에 신호를 전달한다. 그래서 신호를 받는 개별 노드는 자신에게 주어진 가중치를 통해 편향(bias/기준치)으로 신호를 거르고 다시 산출하는데, 그렇게 걸러진 산출된 신호들의 총합이 바로 인공지능이 우리에게 전달하는 '대답'이 된다.

만약 모습이 일부 가려진 강아지 사진을 주고 인공지능에 이미지 속 물체가 강아지가 맞냐고 물어보자. 그러면 인공지능은 각 노드에서 자신이 가진 가중치, 순화해서 말하자면, 노드 별로 기억하는 각자의 강아지 특성에 따라 사진에 대한 신호를 거른다. 만약 눈이 가려진 강아지 사진이라고 해보면, 강아지의 눈을 학습한 노드는 사진에 강아지의 눈이 없으니 잘못된 이미지(신호)라고 판단해서 해당 사진은 False(거짓/가짜/잘못된)를 의미하는 0을 출력한다. 하지만 강아지의 코, 입, 귀, 다리 등 다른 부위를 학습한 노드들은 해당 사진을 맞는 이미지라고 판단해서 True(진실/진짜/옳은)를 의미하는 1을 출력한다. 이때 눈을 제외한 다른 부위들에 의해 0보다 1의 값이 더 많이 산출되니 인공지능은 최종적으로 해당 사진에 대한 대답을 '강아지'가 맞다고 산출한다. 이러한 인공지능의 특성(방식)은 설령 질문에 오타가 있거나 중간에 잘못된 단어가 있어도 마치 사람처럼 알아서 오류를 무시하고 옳은 대답을 산출하는 데에 기여한다. 그래서 일부 전문가들은 인공지능의 대답에 대해 확률적인 대답이라고 하는 것이라고 표현하는 것이다.

그런데 인공지능의 특성(방식)의 경우, 잘못된 가중치가 주어지거나, 주어진 질문에 대한 정보가 애초에 없다면 관계 없는 편향과 가중치가 입력된 노드까지 신호가 흘러들어가는데 이때 자칫하면 마치 없어도 있듯이, 잘못된 것이라도 맞다고 하거나, 맞아도 잘못된 것이라는 틀린 대답(정보)을 산출하는 경우가 있다. 이를 인공지능 환각(AI Hallucination)라고 한다.

할루시네이션(착각)은 인공지능에서 해결해야 하는 거의 1위의 문제다. 참고로 0순위는 어떻게든 사용 전력량과 서버 부하를 줄이는 것이다.

인공지능을 구현하는 인공신경망의 원리는 뉴런과 같다. 뉴런도 편향에 따라서 신호를 걸러서 다른 뉴런에 전달하기 때문이다. 하지만 두뇌를 가진 생물이 인공신경망과 같은 편향을 잘 일으키지 않은 이유는 완벽하게 밝혀지지 않았다. 사람이 무언가를 설령 살짝 '착각(Hallucinations)'할 수는 있어도, 편집증이나 조현병이 있지 않은 이상 인공신경망처럼 아예 잘못된 대답을 진실처럼 구현하지는 않는다. 그래서 인공지능에서 이 할루시네이션을 어떻게 해결해야 할지, 아직 연구 중이다.

또한 수학적 계산이 약한 이유가 여기에 있다. 인간이 암산 영재가 아닌 이상 도구를 사용해야만 수학에 능할 수 있고 또한 속도는 무진장 느린다. 그러나 컴퓨터는 아무리 복잡한 문제라도 수초 내에 계산을 완료한다. 인간의 두뇌의 연산능력이 현존하는 CPU나 GPU 보다 좋다면서 계산이 느린 이유는 '매번' 주어진 신호(질문)를 여러 뉴런에 하나씩 걸쳐서 편향에 따라 신호를 걸러 최종적으로 대답을 산출하기 때문이다. 인공신경망은 겉보기라도 인간의 뉴런 원리를 따라하기 때문에 인공신경망을 작동하는 컴퓨터의 계산 능력은 빠를지언정 인공신경망 자체는 기존의 알고리즘과 원리가 다르기 때문에 수학적 계산에 취약한 것이다.

3.2. 구조

1. 노드의 구조

전이함수: 뉴런으로 따지자면 수상돌기다. 가중치가 사용된다. 전이함수란 받은 신호를 가중치와 곱하고, 그렇게 해서 나온 각각의 값들을 모두 더해서 가중합(평균값)이라는 값을 내는 기전(함수)이다.

가중치: 가중치를 알기 위해선 간략하게라도 편향의 개념을 알아야 한다. 역치라고도 하며, 각 노드마다 정해진 관문이다. 이 관문은 신호가 특정 값(임계치)을 넘으면 1(진실), 넘지 못하면 0(거짓)으로 처리한다. 각 회사에서 개발하는 인공신경망마다 이 역치값이 세부적으로는 노드마다 조금씩 다를지라도, 일단 이해를 위해 기본적으로 한 인공신경망의 노드는 동일한 역치를 지닌다고 생각하면 좋다. 이때 들어오는 신호마다 다른 가중치를 정해 어떤 신호는 개발자가 보기엔 진실이니 가중할 수치를 세게 줘서 역치를 넘게 해 진실을 의미하는 1을 내게 하고, 어떤 신호는 거짓이니 가중치를 적게 줘서 역치를 못 넘게 해서 거짓을 의미하는 0을 내게 한다. 이게 학습의 원리다. 물론 세부적으로는 인공신경망의 층마다 노드의 역치도 어느 정도 조절은 할 수 있지만, 학습의 기본은 이러한 가중치 업데이트를 통해 이루어진다. 또한 실질적으로는 그 수만~수억 개나 되는 노드의 가중치를 개발자가 업데이트할 수는 없는 노릇이니 '상과 벌'이라는 개념(프로그램)을 통해 인공지능이 스스로 가중치를 업데이트하도록 유도하는 방법을 주로 쓴다.

활성함수: 뉴런으로 따지자면 핵이자 축삭 말단이다. 가중합을 걸러 정보를 내는 함수다. 출력함수라고도 한다. 활성함수는 전이함수로부터 받은 가중합(데이터의 크기)이 일정량을 넘느냐의 여부로 특정 값(0, 1)을 출력할 수 있게 해준다. 이때 일정량의 기준이 되는 값을 역치 또는 임계값, 혹은 '편향'이라고 한다.

역치(편향)란 데이터를 불 논리의 XOR(참/거짓)이라는 2진법의 논리 구조로 처리하기 위한 기준이다. 다르게 말해 얼마나 쉽게 노드가 활성화(신호 내보내기)할지 결정하는 기준점이다. 전이함수를 통해 받은 신호(데이터)가 임계값(역치)을 넘으면 참을 뜻하는 1로 값을 출력하고, 넘지 못하면 거짓인 0으로 표현한다는 것이다. 참고로 역치를 '편향'이라고도 하는 이유는 마치 편견을 가진 사람처럼, 잣대(기준)를 내세워서 '이건 기준에 부합하지 않으니 거짓이고, 기준에 부합하니 참이다'라고 분류하기 때문이다.

파라미터는 가중치와 역치를 의미한다. 노드 간의 연결에 따라 한 노드에 여러 개의 가중치를 가진다. 그러나 편향은 항상 하나다. 가령 이해를 쉽게 하기 위해 다음과 같이 설명을 해보자. 1층(이전 층)에는 노드가 10개, 2층(현재 층)에는 노드가 한 개, 3층(다음 층)에는 노드가 7개가 있다고 가정해보자. 1층에서 신호를 받아 3층에서 내보내는 것이다. 2층 노드의 파라미터만 가지고 설명하겠다. 2층의 노드는 신호를 주는 1층의 노드들이 10개니까 10개의 가중치를 가진다. 왜냐하면 1층의 노드들은 각자의 기준(편향)에 따라 신호를 주기 때문에, 그 기준에 알맞게 각각의 신호를 처리해야 필요성이 있어서, 2층의 노드는 자신에게 연결된 1층 노드들의 수만큼의 가중치를 갖는다. 전술했지만 가중치란 신호를 받을 때 쓰는 수치다. 하지만 2층 노드의 편향은 항상 하나다. 얼마나 다양하게 많은 신호들을 받아서 처리하건 결과적으로 내보내는 진실(편향에 따라 걸러진 값)은 항상 하나라는 것이다. 진실이 여러 개면 그건 진실이라 볼 수 없다. 그래서 3층에 노드가 7개건 100개건 개발자가 특별한 의도를 갖지 않은 이상 2층 노드의 편향은 항상 1개 뿐이다.
연결: 각 노드는 개발자의 의도에 따라 다른 노드들과 연결을 가진다. 하나의 노드마다 주변 모든 노드들과 연결하도록 설정한 것은 완전 연결이라고 하고, 하나의 노드를 특정 노드들하고만 연결하도록 설정한 것은 부분 연결이라고 한다. 완전 연결은 단순한 패턴 인식 정도에만 쓰이는 옛스러운 연결방식이고, 현재 추세는 부분연결이다. 비디오, 이미지 처리에 뛰어난 성능을 보이는 것은 물론, 현재 인공지능의 붐을 일으킨 자연어 처리에도 월등한 성능을 보여주기 때문이다.

2. 층의 구조

노드들을 묶어서 용도 별로 나눈 것을 '층'이라고 한다. 최초로 신호를 받는 쪽에 위치한 노드들은 '입력층'이라고 하고, 최후에 정보를 내는 쪽에 위치한 노드들을 출력층이라고 한다. 그리고 성능을 높이기 위해 그 중간에 둔 노드 무리를 '은닉층'이라고 한다.
이렇게 여러 층들로 구성된 상태를 퍼셉트론이라고 한다.

그런데 이렇게만 할 경우 전송되는 신호는 그냥 입력 신호의 선형 합이 될 뿐이고, 선형 합을 아무리 복잡하게 반복해 봤자 나오는 건 그냥 입력 신호의 선형 합밖에 없다. 다시 말해 아무리 많은 층을 쌓아봤자 행렬 곱하기 연산을 한 번 한 것과 동일한 결과가 나오는 것이다.

이와 같은 문제점은 은닉층의 노드의 활성함수에 비선형 함수를 도입하여 해결할 수 있다. 비선형 함수를 도입할 경우 인공신경망 모델로 비선형 문제를 풀 수 있고, 많은 층을 쌓을 경우 대체적으로 결과물이 향상된다. 더욱이 이러한 비선형 활성 함수의 경우 일반적으로 입력 값이 특정 값보다 큰 경우 함수의 국부적인 특성이 판이하게 변하게 되는데, 이는 노드가 임계치(편향) 이상의 자극을 받으면 활성화(참) 되어 반응을 하는 것과 매우 유사하기 때문에 이러한 비선형 함수가 활성 함수라고 불리게 되었다.

정리하자면 기본 원리는 단순하다. 다층 퍼셉트론이 기본인데, 몇 개의 층위를 만들어서 그 안에 '노드'들을 집어넣고, 이들을 무작위 연결 강도(가중치나 역치 등의 매개변수)로 연결한다. 각 '노드'들은 자신에게 들어온 신호를 곱해 모두 더해서([math(wx)]) 신호의 평균을 계산한 가중합을 낸 후, 이 가중합을 역치(기준 값)와 비교해서([math(wx + b)]) 참 또는 거짓이라는 정보로 판명한 뒤 이를 다음 뉴런(노드)으로 전달한다. 노드란 신호를 받고 내보내는 역할을 수행하는 프로그램(함수)이라고 생각하면 된다.

3.3. 활성함수

기본적으로 노드들로만 구성된 하나의 은닉층의 입력과 출력은 [math(y=wx)]의 형태로 구성된다. 이를 무작정 두개의 층을 바로 연결하면 선형성의 특성상 두개의 층으로 이루어졌지만 하나의 층으로 이루어진것과 같은 결과를 갖게된다. 가령 [math(w_1)]의 가중치를 가진 노드와 [math(w_2)]의 가중치를 가진 노드를 연결한다고 가정해보자. 그러면 그 결과는 [math(y=w_2(w_1x))]와 같이 나타난다. 보시다시피 입력과 출력이 하나의 선형관계를 이루기 때문에 두 개의 선형 층은 하나의 선형 변환으로 표현되므로, 단순히 선형 조합만으로는 충분한 표현력을 가지지 못한다. 이러한 문제를 해결하기 위해 도입하는 함수가 바로 활성화 함수로, 두개의 층의 선형성을 분리하고 보다 복잡한 표현을 학습할 수 있도록 비선형 함수의 특징을 갖는다.

앞서 언급했듯이 입력 신호의 선형 합을 활성화 함수에 집어넣으면서 최종적으로 신호의 강도를 계산하는데, 그냥 주먹구구식으로 이것저것 함수를 대입해 보면서 가장 결과가 좋은 함수를 사용하는 중이다. 초기에는 실제 노드의 실무율을 잘 모사할 것으로 보이는 sigmoid 함수를 사용한 logistic 모델이 사용되었고, tanh함수나 softmax 함수가 사용되었다. 그러나 해당 함수를 활성 함수로 쓸 경우 은닉 층의 수가 증가하면 연결 강도를 학습시킬 때 활성 함수 미분 값을 곱한 값이 0으로 수렴하여 학습이 잘 되지 않는다는 문제가 있었다. 이에 따라 최근에는 sigmoid, tanh와 같은 squashing function이 아니라, ReLU와 같이 입력 값이 증가할수록 출력 값도 증가하는 함수가 많이 사용되고 있다. ReLU함수는 max(0, x)의 꼴을 가지는데, 입력 값이 0 이하면 항상 0의 출력 값을 가지므로, 음수인 입력 값에 대하여 해당 뉴런(노드)의 학습이 진행되지 않는다는 문제점이 있었다. 이를 해결하기 위하여 음수의 입력 값에서도 0이 아닌 출력 값을 가지는 Leaky ReLU 함수 및 Parametric ReLU 함수가 제안되었으며, 일반적으로 ReLU보다 좋은 성능을 낸다고 알려져있다. 더불어 함수의 미분 값이 연속적인 ELU 함수 또한 활성 함수로 널리 사용되고 있다.

다만 최근 배치 정규화라는 방법이 제안되면서, 입력의 값 분포를 최적화할 수 있게됨에 따라, sigmoid 함수를 활성함수로 쓰더라도 은닉층이 많은 인공 신경망을 잘 학습시킬 수 있게 되었다. 이와 같은 현상은 sigmoid 함수가 [math(x=0)] 근방에서 직선과 같은 형태를 가지고 있으므로 입력을 잘 처리해주면 주로 해당 영역에서 입력 데이터를 처리할 수 있다는 것에서 기인한다.

3.4. 학습

가중치를 업데이트하는 다양한 방법에 대한 자세한 내용은 경사하강법 문서

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를

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의 [[경사하강법#s-|]]번 문단을

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참고하십시오.
먼저 전이함수에서 '가중치(Weight)'란 외부의 자극으로 들어오는 신호의 정확도(평균 값)를 높이기 위한 매개변수를 말하고, 활성함수에서 역치(편향)란 얼만큼의 신호(데이터)가 들어와야 이를 참 또는 거짓으로 구분(반응)할지 기준을 잡는 매개변수를 의미한다.

편향(역치)의 약자는 Bias에서 따와서 b라고 표기한다.
전이함수에서는 들어온 신호에 가중치를 곱한 뒤, 각 곱한 값을 합산해서 평균 값을 내는데, 이를 값을 가중합(데이터)이라고 한다.

학습(업데이트)이란 노드의 매개변수인 가중치나 역치의 값을 조절하는 것을 의미한다. 어떤 신호를 받을 때 값이 너무 크거나 작거나, 혹은 잘못된 방향으로 출력되면 상황에 맞게 가중치나 역치를 조절해서 그 출력 값을 사람이 보기에 올바르게 나오도록 조정한다는 것이다. 다시 말해, 인공 신경망의 학습을 진행하면 학습 데이터와의 오차를 최소화할 것으로 예상되는 방향으로 가중치 [math(w)]와 역치 [math(b)]의 업데이트가 이루어진다. '역치'라고 표현하기는 하지만, 관점에 따라서 가중치의 일종이라고 보기도 한다. 그래서 몇몇 자료에선 가중치 [math(w)]에 역치 [math(b)]가 포함되어 있는 경우도 있다.

학습은 학습 데이터를 넣은 후 결과가 원하던 결과보다 크면 결과가 작아지게 패러미터(매개변수: 가중치나 역치)를 조정하고 원하던 결과보다 작으면 커지게 패러미터를 조정하는 것을 반복한다. 이것으로 학습이 가능하다는 것은 perceptron convergence theorem이란 이름으로 증명이 되어 있다.

그래서 학습을 진행할 때, 가중치를 한 번에 많이 업데이트하는 것이 아니라, 조금씩 업데이트를 여러 번 하게된다. 그 이유는, 오차를 줄일 것으로 보이는 가중치 업데이트 방향이, 장기적으로 보면 그렇지 않은 경우가 많기 때문이다. 예를 들어서, 어떤 목적지로 걸어 갈 때 눈을 감고 있다가 한 번씩 눈을 떠서 주변 상황을 파악한 뒤(데이터 입력), 다시 눈을 감고 움직여야 하는 상황에 있다고 생각해보자. 눈을 한 번 떠서 주변 상황을 파악했다고 한들 눈을 감고 너무 많은 거리를 걸어가면 벽에 부딪힐 수도 있는 둥의 사고(오류)가 날 수도 있다. 즉 데이터(신호)에 대한 정확도가 낮아진다. 반면에 짧은 거리를 걸어간 후, 눈을 떠서 주변 상황을 파악하고, 다시 짧은 거리를 걸어가면 사고가 나지 않을 수 있으나(높은 정확도), 목적지에 도달할 때까지 너무 많은 시간이 걸릴 수 있다. 따라서 걸어갈 때 적절한 거리를 걸어가는 것이 중요한 문제가 된다. 즉 가중치라는 매개변수를 딱 한 번만 주변 환경에 맞춰서 조절하는 것보다는 여러 번 조절하는 것이 더 나은데, 그렇다고 너무 많이 조절하면 값을 내는 데에 시간이 오래 걸린다. 그래서 인공 신경망을 학습할 때 적절한 학습률(업데이트 빈도)로 가중치를 업데이트 하지 않으면, 인공 신경망이 발산하거나, 학습하는데 너무 오래걸리는 등의 문제가 발생하게 된다.

3.5. 생물학적 뇌와의 차이

인공 신경망이라는 단어 자체가 나타내고 있듯이 인공 신경망은 생물학적인 뇌와 큰 차이점을 보인다. 생물의 뇌, 특히 인간의 뇌는 1,000억 개 이상의 세포로 구성되어있는데, 현재 2020년대 초반의 기술로는 이와 같은 수의 뉴런을 시뮬레이션 할 수 없다. 비록 인공 신경망의 구조 자체가 생물학적인 뇌의 구조를 모사하며 시작되었으나, 뉴런의 수 말고도 구조적인 차이가 존재한다. 일반적인 세포는 역치 이상의 자극을 받지 않으면, 아예 반응을 하지 않고, 역치 이상의 자극을 받으면 반응을 하는 실무율 특성을 보인다. 자극이 세지면 반응의 크기가 커지는 것이 아니라, 반응의 빈도가 높아지는데, 사실 이러한 특성은 계단 함수(step function), 혹은 디랙 델타 함수와 비슷하다고 볼 수 있다. 그런데 컴퓨터에서 단위 계단 함수와 같은 계단 함수의 경우 [math(x=0)]인 곳에서 불연속적이므로 미분을 할 수가 없고, 그래서 학습을 할 수 없다는 매우 큰 문제점이 존재했다. 따라서 그 당시의 과학자들과 공학자들은 미분이 가능한 부드러운 계단 함수 형태인 sigmoid함수, tanh 함수 등을 썼던 것이다. 비록 sigmoid 함수가 계단 함수와 매우 비슷한 함수라고 할 수 있으나, 생물학적인 뇌는 시간의 흐름 없이는 작동할 수 없다. 반면 인공 신경망의 경우 입력 값만 주면, 시간의 흐름과는 상관 없이 출력 값이 정해져 있다.

더욱이 인공 신경망 모델 자체가 발전하며, sigmoid 함수가 아닌 ReLU 계열의 함수가 활성 함수로 널리 쓰이게 되었는데, 이러한 함수는 계단 함수와는 다소 거리가 있으므로 생물학적인 뇌와는 더욱 큰 차이가 발생했다고 볼 수도 있다.[3]

4. 역사

자세한 내용은 인공지능/역사 문서

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를

#!if 문단 != null & 앵커 == null
의 [[인공지능/역사#s-|]]번 문단을

#!if 문단 == null & 앵커 != null
의 [[인공지능/역사#|]][[인공지능/역사#|]] 부분을

참고하십시오.
문제는 과거의 연구자들이 생물학적인 뇌와도 차이가 큰 인공 신경망을 연산 성능이 떨어지는 당시의 컴퓨터로 계산을 하기도 힘든데, 굳이 연구를 해야되냐는 생각을 많이 했다는 것이다. 그렇게 인공 신경망 모델은 역사의 뒤안길로 사라질 뻔 했다. 물론 이와 같은 무관심에는 컴퓨터 성능과 관련된 문제 뿐 아니라, 은닉층이 많아질수록 학습이 잘 되지 않는다는 문제(Vanishing Gradient)가 해결되지 않았다는 것도 한 몫 했다.

그런데 이렇게 역사에 묻힐 것 같던 이 이론은 2010년대 들어 돌연 딥러닝이라는 이름으로 화려하게 부활했다. 이는 '구시대의 산물'로 받아들여졌던 인공 신경망에 대해서 계속해서 연구를 진행했던 연구자들이 큰 진보를 이루어냈기 때문인데, 인공 신경망을 사전 훈련 해주거나, sigmoid 계열의 함수가 아니라 ReLU 계열의 함수를 쓰면 은닉층이 많아도 인공 신경망이 학습이 잘 된다는 것이 밝혀졌던 것이다. 더불어 각종 대회에서 인공 신경망 모델이 기존의 모델을 말 그대로 박살내버리면서 수많은 연구자들이 놀라면서 인공 신경망으로 다시 관심을 돌리게 된 것이다. 물론 은닉층의 수가 지나치게 많아질 경우 이와 같은 방법을 사용해도 결과물의 열화가 발생할 수도 있다는 연구 결과가 보고되었으나, 이를 해결하기 위해 배치 정규화, ResNet등의 해결 방법이 제안이 되었으며, 실제로 효과가 있다는 것이 밝혀졌다. 이와 같이 인공 신경망으로 연구자의 관심이 쏠리고 인공 신경망 모델이 발전하는데에는 기존에 난제로 보였던 문제들이 해결된 것도 무시할 수 없으나, 컴퓨터의 연산속도가 무지막지하게 빨라지면서 느린 수렴 속도가 그렇게까지 부각되지 않게 되었다는 것도 무시할 수 없는 요인이다. 왜냐하면, 난제들은 결국 시간이 지나면 누군가는 해결을 했을 것이기 때문이다.

아직 인공신경망 알고리즘은 인간 뇌의 성능의 발끝에도 미치지 못한다. 인간의 시각피질은 고작 몇백g밖에 무게가 안 되고 에너지원 역시 설탕 한 스푼만 주면 몇 시간이고 굴려먹을 수 있지만, 기계가 그 일을 하기 위해서는 집채만한 슈퍼컴퓨터로도 모자라다. 엄청 딸리는 소프트웨어의 효율을 압도적인 하드웨어로 찍어누르고 있는 셈. 도밍고스 교수의 말마따나 아직 기계학습에 대한 우리의 이해는 연금술 수준이라는 것이 정확할 것이다. 인공신경망은 만드는 사람도 쓰는 사람도 이게 왜 잘 작동하는지 잘 모를 만큼 부속과 출력의 상호관계가 천차만별이다. 그냥 결과가 나오니까 쓰는 거지. 특히 알고리즘의 성능 개선을 위해 접근하는 각종 시도의 경우 인간 뇌세포의 작동 방식과 전혀 관련이 없는 것은 물론이고, 이 방법을 사용하면 어떻게 성능이 나아지는지에 관한 이론적 근거가 조악하게라도 붙어 있는 경우가 훨씬 드물다. 그냥 '이렇게 하니까 학습이 더 잘 되더라.' 라는 말이 도는 편. 부족한 것이 많지만 그렇기에 발전할 여지가 많은 논리이며, 사람들이 인공신경망 알고리즘에 관해선 인간의 지능을 뛰어넘는 강인공지능, 발달을 추구하는 인공'지성'이 해결하기를 바라는 가장 큰 이유이기도 하다.

다만 사실 위의 연금술 발언은 Ali Rahimi라는 학자가 한 발언인데, 이 발언의 구체적인 맥락은 우리가 인공신경망이 어떻게 작동하는지 전혀 모른다는 의미가 아니라 당시 2017,18년의 인공지능 알고리즘 연구 프로그램이 너무 주먹구구식으로 진행된다는 점에 대한 비판이었다. 2023년 기준 현재 인공신경망의 이론들은 크게 universal approximation theorem 즉 특정 조건들 하에 인공신경망이 '학습'할 수 있는 함수공간에서의 함수의 class들을 규명하는 방법, 인공신경망의 capacity, 최적화모델링, 인공신경망의 overtraining 등 일어날 수 있는 오류를 탐지하고 수정하는 통계학적 접근법 등이며 아직 구체적으로 필요한 뉴런들의 숫자나 매개변수들의 성질등에 대해서는 제한적인 이론이 존재하는 상황이다. 하지만 그렇다고 인공신경망이 이론적으로 아예 규명이 되지 않은 상태와는 다소 거리가 있으며 이미 해당 발언이 나온 당시에도 인공신경망에서 자주 쓰이는 stochastic gradient descent나 backpropagation 등 굵직한 방법론들은 수학적으로도 규명이 꽤 잘 되어있는 편이었다. 다만 문제는 당시에 실제 알고리즘 개발을 할때 학자들이 일단 대충 알고리즘들을 괜찮은 결과가 나올 때까지 짜깁기를 하면서 정확히 어떤 알고리즘이 어떤 상황에서 어떻게 쓰여야 하는지를 명확히 규명하지 않고 다소 주먹구구식으로 알고리즘들을 짜고 있다는 것이며 이를 비판한 셈이다. 일반적으로 어떤 알고리즘이 왜 제대로 작동하는지 모른다는건 정말로 어떠한 수학적 근거도 없다는 의미보다는 blackbox 문제를 일컫는 것인데, 이는 예를 들어 gradient descent로 어떻게 결론에 도달할 수 있는지는 수학적으로 규명이 되었지만 실제 알고리즘을 짰을 때 layer들의 개수가 터무니없을 정도로 불어나고 덤으로 각종 매개변수들도 미친듯이 수가 불어나니 구체적으로 각 layer가 결론에 도달하는데에 도대체 어떤 역할을 하는지 가늠하기가 거의 불가능하다는 의미이다.

이런 과정을 통해 인공신경망은 2012년 즈음부터 현재까지 가장 주목받고 있는 머신러닝 알고리즘이 되었다.

5. 종류

자세한 내용은 인공신경망/종류 문서

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참고하십시오.

6. 학습방식

주의할 점은 인공신경망의 여러 아키텍처들이 하나의 학습방식과만 결부되는 것이 아니라는 것이다. 가령 CNN을 지도학습 알고리즘이냐 비지도학습이나 강화학습 알고리즘이냐를 물을 수 없으며 마찬가지로 RNN을 사용한 것 가운데서도 비지도학습 모형도 있고 지도학습 모형도 있다.

6.1. 지도학습

레이블링된 데이터를 가지고 훈련한다. 정답을 알고 있는 경우 학습하는 방법. 기계 학습의 분류와 회귀가 지도학습 방법에 속한다. 인공 신경망 역시 분류와 회귀를 적용하는 경우 지도학습으로 분류된다.
최초의 인공 신경망 모델인 퍼셉트론은 perceptron update rule이라는 오분류 기반 학습 법칙을 이용해 학습되어 이진 분류에 적용되었으며 1960년 개발된 ADALINE은 인공신경망이 회귀에 적용된 첫 사례이다.
생성형 인공지능이나 강화학습으로 퍼포먼스를 끌어올린 알파고가 워낙 사회적 파급효과가 컸다보니 간과하기 쉽지만 오토인코더와 볼츠만 머신의 개념이 처음 제시된 80년대 이전의 바닐라 모델들은 전부 판별형 인공지능으로, 지도학습으로만 훈련되었다.

6.2. 비지도학습(자율학습)

자세한 내용은 비지도학습 문서

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참고하십시오.
변분 오토인코더, 생성적 적대 신경망, 확산 모델 등이 비지도학습의 일종인 자기지도학습으로 사전학습되어 downstream task의 성능을 올리는 방식으로 구축된다.
80년대 중반에 처음 그 개념이 제시된 오토인코더의 경우 2000년대부터 차원축소 등의 태스크에 적용되었으며, 현재는 그 변형인 variational autoencoder등이 상업용 생성형 모델에 활발히 적용 중이다. 볼츠만 머신과 심층 신뢰망 또한 비지도 학습 매커니즘을 활용하는 이른 형태의 생성형 모델이라고 할 수 있다.

6.2.1. 진화전략

2018년 진화전략 개발중 OpenAI

Reptile 파충류 : 확장 가능한 메타 - 학습 알고리즘 OpenAI 진화전략 버전1
자율 학습을 통한 언어 이해 향상 OpenAI 진화전략 버전2 https://blog.openai.com/language-unsupervised/

6.3. 강화학습

자세한 내용은 강화학습 문서

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참고하십시오.

7. 공학적인 기술

미니배치
Sparknet (2015말)
ReLU (Rectified Linear Unit): Sigmoid 함수에 비해 Vanishing gradient problem을 해결했다.
빅 데이터 프로세싱: 과적합 문제를 다량의 학습 데이터 확보를 통해 해결했다.
Dropout: 과적합 문제를 해결하기 위해 일부 레이어의 데이터를 제거하는 기술. (1-p) 확률로 노드를 학습에서 무시하여, 노드에 연결된 edge가 없는 것으로 간주하고 매 주기마다 랜덤하게 갱신한다.
관련 라이브러리: PyTorch, Theano, RNNLIB, CUDA-ConvNet, Pylearn, DL4J, 텐서플로 등.
관련 계산 환경: CUDA, Apache Spark

8. 문제점

학습이 일정하게 진행되지 않는다.

일반 프로그램에 비해 높은 사양을 요구한다. 상술했듯이 뇌에 비해 압도적 열세인 소프트웨어의 격차를 메꾸기 위해 하드웨어 성능이 그만큼 필요하기 때문. CPU나 질 낮은 GPU로만 구동한다면 시간이 많이 걸린다. 신경망 종류에 따라서는 RAM도 수십 GB 이상 잡아먹는다.[4] 이 때문에 CPU, RAM, GPU 성능의 영향을 많이 받으며, 기업에서 딥러닝 개발용으로 쓰는 워크스테이션은 천만원 정도다. 취미로 하거나 독학하는 경우 노트북으로는 택도 없기 때문에, 보통은 일단 무료인 구글 Colab을 쓴다. 근데 이건 직접 데이터나 모델을 업로드 하기 번거롭고, 툭하면 Runtime이 꺼져버리기 때문에 결국 Colab Pro나 AWS, Azure 같은거로 가게 된다.

인간은 아직 뇌에 대해서도 모르는 부분이 많은데 이 인공신경망은 잘 알지도 못하는 뇌를 일단 본떠서 해보자는 것이다. 아이디어는 시냅스나 뉴런 등 인간의 신경을 구성하는 요소들과 그 요소들의 작용들을 통해 얻은 것이 많지만 정작 그 모티브인 뇌에 대해서도 잘 모르는 부분이 많다보니 명확하게 증명되거나 메커니즘이 이해되지 못한 부분은 그저 추측으로 구현되는 경우가 많다.

아직까지 데이터를 정제하는데 사람의 손이 많이 들어가는 등 상당한 노가다가 필요하다.

9. 기술 동향

2010년대 초중반 기준으로 미국이 굉장히 많은 성과를 냈다. 2011~2015년 NIPS에 1,845편의 논문이 발표되었는데 미국이 1,037건으로 과반이 넘었고, 이외에는 영국 110건, 프랑스 103건, 캐나다 97건, 독일 85건, 중국 73건, 스위스 61건, 이스라엘 44건, 일본 43건, 호주 29건, 인도 24건, 싱가포르 16건, 오스트리아/이탈리아/한국 14건 등이었다. 기관별로 보면 스탠퍼드 대학교 84건, 카네기 멜런 대학교 66건, MIT 63건, UC 버클리 61건, 텍사스 오스틴 59건, 유니버시티 컬리지 런던 41건 등이다.

10. 기타

인공신경망과 유전 알고리즘을 결합하여 만드는 모델도 있다. 인공신경망을 다양하게 구성한 뒤 학습시켜 최적의 결과를 찾는다.

11. 관련 문서

[1] 앞의 둘은 논리적인 문제다. 이 두 시기를 두고 1차 겨울, 2차 겨울이라고 부른다.[2] 엄밀히 따져서 일종의 프로그램이라고도 할 수 있지만 그러기엔 너무 거창한 표현이라서 보통 노드를 하나의 계산 단위라고 말한다.[3] ReLU 계열의 함수가 자극에 따른 반응의 빈도를 나타낸다고 생각할 경우 역으로 거리가 좁혀졌다고 볼 수도 있다.[4] 진짜 제대로 된 환경에서 작정하고 실험을 돌리면 GB 단위로 세 자릿수를 찍어버린다. 학습에 주로 사용하는 GPU는 RTX A100인데 VRAM이 40GB에 달해 최상위급 소비자용 그래픽 카드인 RTX 4090의 24GB는 우습게 보이는데다가 그 마저도 부족해서 80GB 모델이 출시되었다. 이 녀석의 가격은 한 대에 무려 천 만원대가 넘으며 40GB나 80GB나 한 대로는 부족하기 때문에 여러대를 NVLink로 연결해서 사용한다. 냉각과 그래픽 카드 자체의 전력소모량을 생각하면 돈이 더 들어간다. GPT-3 같은 모델은 너무 무거워서 인퍼런스 조차도 이런 렌더팜으로 돌려야한다. 괜히 인공지능이 대기업이나 엄청나게 돈이 많은 사람만 가질 수 있다는 우려가 생기는게 아니다. 그나마 다행인 것은 대기업이나 정부 기관도 학습에 드는 비용을 줄이는게 이득이기 때문에 소프트웨어적으로 노드의 구조가 단순화되는 추세이고[5], AI 전용 가속기가 활발하게 개발되고 있다는 점이다. 대표적인 예로는 구글의 TPU가 있으며 2022년 현재 구글, 마이크로소프트, 엔비디아 등 여러 빅테크 대기업은 물론이고 수 많은 스타트업들이 각자 독자적인 방향으로 가속기를 개발하고 있다.

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[5] 2010년대 초반의 AlexNet과 같은 초창기 CNN에는 32비트 부동소수점 연산 노드가 쓰였지만 몇년 지나지 않아 16비트, 8비트, 4비트 정수 연산 노드로의 최적화가 이루어졌다.