인공신경망은 뇌를 얼마나 닮았는가

뇌에서 빌린 출발점

1958년 프랭크 로젠블랫은 퍼셉트론을 뇌의 정보 저장과 조직을 설명하려는 확률적 모형으로 제시했다. 여러 입력에 가중치를 주고 합쳐 반응을 내는 단순한 단위가 학습한다는 발상이었다.

오늘의 신경망도 연결된 단위와 조정되는 가중치라는 흔적을 이어받았다. ‘뉴런’과 ‘학습’이라는 이름에는 생물학에서 빌린 출발점이 남아 있다.

• Frank Rosenblatt, The Perceptron (1958)

  퍼셉트론을 뇌의 정보 저장·조직에 관한 확률 모형으로 제안한 원 논문.

은유가 곧 복제는 아니다

생물학적 뉴런은 전기·화학 신호, 다양한 세포, 몸과 환경의 피드백 속에서 작동한다. 인공 뉴런은 대개 숫자를 받아 계산하고 다음 층으로 보내는 수학적 함수다.

대규모 신경망의 성취가 커질수록 이름의 유사성을 구조의 동일성으로 오해하기 쉽다. 뇌에서 영감을 받았다는 말과 뇌를 재현했다는 말 사이에는 큰 거리가 있다.

닮음이 유용한 자리

모형은 원본을 모두 복사할 때만 유용한 것이 아니다. 일부 관계를 단순화해 특정 문제를 풀 수 있게 할 때 힘을 갖는다.

인공신경망은 뇌의 축소판이라기보다, 연결과 적응이라는 한 원리를 계산 가능한 형태로 바꾼 기술이다. 닮음은 기원을 설명하지만 능력과 의식을 보증하지 않는다.