생물학이 어떻게 AI의 토대가 되었는가
AI는 복잡해 보입니다. 매일 트랜스포머(transformers)나 거대 언어 모델(large language models) 같은 단어들을 듣게 됩니다.
핵심 아이디어는 간단합니다. 인공 뉴런(artificial neuron)에서 시작됩니다.
생물학이 여기서 영감을 주었습니다. 생물학적 뉴런은 세 단계로 작동합니다:
- 가지돌기(Dendrites)가 신호를 받습니다.
- 세포체(cell body)가 이를 처리합니다.
- 축삭(axon)이 자극을 앞으로 전달합니다.
인공 뉴런은 동일한 작업을 수행하기 위해 수학을 사용합니다. 생물학적 신호를 사용하는 것이 아니라 숫자를 사용합니다.
인공 뉴런의 작동 방식은 다음과 같습니다:
- 수치 입력을 받습니다.
- 각 입력에 가중치(weight)를 곱합니다.
- 가중치가 적용된 입력값들을 모두 더합니다.
- 편향(bias)을 더합니다.
- 그 결과를 활성화 함수(activation function)에 통과시킵니다.
공식은 다음과 같습니다: z = w1x1 + w2x2 + ... + wn*xn + b
활성화 함수는 매우 중요합니다. 활성화 함수가 없다면 네트워크는 선형 문제만 해결할 수 있습니다. 활성화 함수 덕분에 네트워크는 복잡한 패턴을 학습할 수 있습니다.
한 가지 예로 시그모이드(sigmoid) 함수가 있습니다. 이 함수는 0과 1 사이의 값을 생성합니다. 이 값은 뉴런이 자신의 출력값에 대해 어느 정도의 확신을 가지고 있는지를 나타냅니다.
퍼셉트론(perceptron)은 이러한 논리를 사용한 최초의 모델 중 하나였습니다. 오늘날 AI 시스템은 수십억 개의 이러한 연결을 사용합니다.
현대의 AI가 작동하는 이유는 작은 수학적 단위들이 정보를 처리하고 신호를 앞으로 전달하기 때문입니다.
AI의 토대는 수학입니다. 그리고 그 수학의 영감은 생물학입니다.
Source: https://dev.to/khasky/how-biology-became-the-foundation-of-artificial-intelligence-2427
Optional learning community: https://t.me/GyaanSetuAi