AI 이야기에서 빠지지 않고 등장하는 말, '뉴럴 네트워크(Neural Network)'.
“인공지능의 뇌다”, “사람처럼 학습한다”는 설명을 자주 듣지만, 정확히 무엇인지 헷갈릴 수 있어요.
뉴럴 네트워크란?
뉴럴 네트워크는 사람의 뇌 신경 구조를 흉내 내어 만든 인공지능 계산 방식이에요.
“뇌처럼 연결된 작은 계산 장치들이 서로 신호를 주고받으며 정답을 스스로 배우는 구조”라고 할 수 있어요.
왜 '뉴럴(신경)' 네트워크일까?
사람의 뇌에는 뉴런(신경세포)이 수없이 연결돼 있어요.
각 뉴런은 신호를 받고, 중요하다고 판단되면 다음 뉴런으로 전달하죠.
뉴럴 네트워크도 비슷해요.
작은 계산 단위(인공 뉴런)가 여러 층으로 연결돼 있고 중요한 정보에 더 큰 가중치를 주며 학습해요.
그래서 '신경망(뉴럴 네트워크)'이라고 부릅니다.
뉴럴 네트워크는 어떻게 학습할까?
뉴럴 네트워크는 정답을 맞히고, 틀리고를 반복하며 배우는 방식으로 학습해요.
예를 들어 고양이 사진을 학습할 때 처음엔 엉뚱한 답을 내요.
그 후 정답과 얼마나 다른지 계산하고, 틀린 부분의 연결 강도를 조금씩 조정해요.
이 과정을 수천~수백만 번 반복해요.
이렇게 하다 보면 점점 더 정확한 판단을 하게 됩니다.
딥러닝과는 어떤 관계일까?
뉴럴 네트워크가 여러 겹으로 깊게 쌓인 구조를 '딥러닝(Deep Learning)'이라고 불러요.
▲얕은 뉴럴 네트워크 → 단순한 판단
▲깊은 뉴럴 네트워크(딥러닝) → 이미지·음성·언어 이해
요즘 AI 기술의 핵심은 바로 이 딥러닝이에요.
어디에 쓰일까?
뉴럴 네트워크는 우리 주변에서 이미 많이 쓰이고 있어요.
▲얼굴 인식·사진 분류
→ 스마트폰 얼굴 잠금, 사진 자동 분류
▲음성 인식
→ 음성 비서, 받아쓰기 기능
▲번역·챗봇
→ 자동 번역, 대화형 AI
▲자율주행
→ 도로, 사람, 신호 인식
▲추천 시스템
→ 영상·음악·쇼핑 추천
이처럼 뉴럴 네트워크는 AI가 보고, 듣고, 이해하고, 판단하게 만드는 가장 기본이 되는 기술입니다.