인공지능의 머신러닝과 인간의 뉴런

요즘 인공지능이 핫한 이슈로 대두되고 있는데요. 딥러닝이라는 말, 한 번쯤은 들어보셨죠?

 

인공지능이 스스로 학습하는 '딥러닝'의  상위 개념은 머신러닝입니다.

대부분의 사람들은 인공지능이 스스로 학습한다는 것은 알고 있지만,

사실 인공지능의 머신러닝에 기반을 다져준 것은 인간의 '뉴런'입니다. 

 

 

인간의 뉴런은 신경세포로, 다른 뉴런과 연결되어 신호를 주고받으며, 이 신호는 시냅스라는 연결 부위를 통해 전달됩니다. 이 때 전달되는 신호의 세기는 시냅스의 강도에 따라 달라지며, 시냅스의 강도가 높아지면 전달되는 신호의 세기도 높아집니다.

 

인공지능의 머신러닝에서도 이와 유사한 개념이 적용됩니다. 예를 들어, 인공 신경망에서는 뉴런을 모방하여 노드라는 단위로 표현하며, 이들 간에는 '가중치'라는 연결 강도가 있습니다.

 

하지만 인공지능의 머신러닝에서는 뉴런이 한 가지 일만 하지만, 인간의 뉴런은 다양한 일을 수행합니다.

예를 들어, 인공지능의 뉴런은 입력된 신호에 대해 단순히 가중치를 곱하고, 활성화 함수를 통해 출력값을 생성합니다.

반면에 인간의 뉴런은 정보 처리, 기억, 학습, 감각 등 다양한 일을 수행합니다.

또한, 인공지능의 머신러닝에서는 입력 데이터와 예측값 간의 오차를 최소화하기 위해 경사 하강법과 같은 최적화 알고리즘이 사용됩니다.

인간의 뉴런은 경사 하강법과 같은 최적화 알고리즘이 필요하지 않습니다.

 

그 대신,

인간의 뉴런은 학습과 기억에 관련된 다양한 뇌 부위와 연결되어, 인간이 새로운 정보를 학습하고 기억할 수 있도록 돕습니다.

따라서, 인공지능의 머신러닝은 인간의 뉴런의 특성과 유사하지만, 그 동작 원리는 전혀 다르다고 할 수 있습니다.

 

 

 

 

 

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