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neuron (뉴런)

컴퓨터는 234234 * 23943를 빠른 시간에 정확한 답을 내놓습니다.

하지만 강아지와 치킨을 구별할 수 없습니다.

neural network sample image

인간은 234234 * 23943를 계산하는데 많은 시간이 걸리지만 위의 이미지를 보고 높은 확률로 강아지와 치킨을 구분해냅니다.

즉, 컴퓨터에게 쉬운게 인간에게 어렵고, 인간에게 쉬운게 컴퓨터에게는 어렵습니다.

하지만, 우리 인간은 결국 컴퓨터가 이것을 가능하게끔 하는것을 해냅니다.

인간은 인간의 두뇌를 모방하여 컴퓨터도 인간의 알고리즘으로 문제를 해결하는 방법에 대해 알아냅니다.

컴퓨터는 데이터를 순차적으로 처리하는 반면 생명체의 뇌는 속도는 느리지만 데이터를 병렬적으로 처리합니다.

그리고 그 처리의 특성에는 불명확성이 있습니다.

뇌에는 엄청난 수의 뉴런이 있습니다.

인간의 뇌는 약 1천억개의 뉴런이 있습니다.

우리 인류가 모든 뉴런에 대한 정보를 파악했다고하는 유일한 생명체인 예쁜꼬마선충(Caenorhabditis elegans)은 302개의 뉴런을 갖고있습니다.

Caenorhabditis elegans

예쁜 꼬마 선충






과일을 먹을 때 꼭 나타나는 그 작은 초파리(Drosophila)는 10만개의 뉴런을 갖고있습니다.

유튜브에서 맛없기로 소문난 군소(Aplysia kurodai)는 2만개의 뉴런을 갖고있습니다.

뉴런의 구조는 다음과 같습니다.

neuron

생명체가 어떠한 선택이나 외부자극등을 받을 때 뉴런은 전기신호를 끝에서 끝으로 전송합니다.

위의 그림을 보면 왼쪽에서 오른쪽으로 즉, 가지돌기 -> 축삭 -> 축삭말단의 방향으로 전기신호를 전송합니다.

즉 가지돌기는 전기를 받으며, 축삭은 전기를 축삭말단으로 전송합니다.

이렇게하여 뉴런에서 다른 뉴런으로 또 다른 뉴런으로 전기(또는 자극)를 전송하여 어떠한 상황을 인지하거나 선택을하게됩니다.

하지만 뉴런이 무조건 전기를 전송하는것은 아닙니다.

위에서 뇌는 속도는 느리지만 데이터를 병렬적으로 처리하며 그 처리 특성에는 불명확성이 있다고했습니다.

각 뉴런마다 전기가 어떠한 값에 도달해야만 전기를 전송하며, 이 값(가중치)은 각 뉴런마다 다릅니다.

예를 들어 비유가 맞을지 모르겠지만 종이비행기가 당신을 향해 날아오고있습니다.

사람에 따라 이것을 피하지 않을 수 있고 피할 수 있지만 종이비행기가 몸에 닿아도 이상이 없으므로 피하지 않는 경우도 있을 수 있습니다.

반대로 마피아로 보이는 누군가가 당신을 향해 총을 겨누는 모션만 취해도 높은 확률로 우리는 그 상황을 피할것입니다.

그러면 위와 같은 상황 즉 마피아가 당신에게 총을 겨누는 행동을 우리는 받아들일 때 더 위급한 상황으로 받아들이고,

나에게 종이비행기가 날아오는 것이 아무렇지 않은 상황으로 받아들일 때 이 차이는 가중치에 있습니다.

위의 설명은 제가 신경망의 뉴런을 설명하기 위해 쉬운 비유를 든것이므로 인간 실제 뇌 뉴런의 예는 아닙니다.

이 가중치는 우리가 알게 모르게 살면서 여러 학습을 통해 알아낸 값입니다.

무서워 보이는 존재에 대한 학습, 총에 대한 학습, 종이비행기에 대한 학습등으로 저 가중치가 정해졌습니다.

컴퓨터가 사용하는 뉴런도 이 가중치가 정해진것은 아니며 학습을 통해서 가중치가 정해집니다.

그러면 어떻게 해나가는지 알아갑시다.









봐주셔서 감사합니다. 문의 또는 잘못된 설명은 아래의 댓글에 부탁드립니다.


    
    

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