AI 해부교실 · Part 2 기계는 어떻게 배우나

16장 뉴런 하나

Q. 새로 생긴 떡볶이집, 맛집인지 아닌지 AI는 어떻게 판단할까요?

  1. 뇌의 신경세포(뉴런)는 여러 곳에서 신호를 받아 합쳐요. 합친 신호가 충분히 세면 다음 세포로 신호를 보내요.
  2. 이걸 흉내 낸 인공 뉴런으로 떡볶이 맛집을 판별해 볼게요. 가게 A는 맵기 3단계, 줄 2팀, 가격 4천 원이에요.
  3. 입력마다 가중치(weight)를 곱해요. 가중치는 그 정보가 얼마나 중요한지 정하는 손잡이예요(12장). 음수면 감점이에요.
  4. 곱한 값을 모두 더하고 편향(bias) 2를 더해요. 편향은 정보가 하나도 없을 때의 기본 점수예요. 합은 3.5점.
  5. 4점 이상이면 맛집이라고 정했어요. 3.5점이니까 이 뉴런은 '맛집 아님'이라고 판단해요.
  6. 손잡이를 돌리면 판단이 바뀌어요. 줄 가중치를 1에서 1.5로 올리면 4.5점. 이제 맛집이에요.
  7. 1958년 퍼셉트론도 이런 뉴런이었어요(3장). GPT-3의 손잡이 1,750억 개도 대부분 이런 가중치예요.
  8. 곱하고, 더하고, 편향을 더해 판단하기. 이게 뉴런 하나예요. 그런데 이 뉴런에겐 약점이 있어요.

한 장 요약