신경형 인공지능 편집하기

신경형 인공지능(Neural Artificial Intelligence, 神經型 人工知能)은 인간의 뇌 구조와 작동 방식을 모방한 인공 신경망(Artificial Neural Network, ANN)을 기반으로 하는 인공지능 기술이다. 이러한 시스템은 입력 데이터를 처리하고 패턴을 학습함으로써 예측, 분류, 생성 등의 다양한 작업을 수행할 수 있다.

==개요==
신경형 인공지능은 생물학적 뉴런과 시냅스의 작동 원리를 수학적으로 모델링하여, 컴퓨터가 학습하고 추론할 수 있는 기능을 갖추도록 설계되었다. 초기에는 단순한 퍼셉트론(perceptron) 구조로 시작되었으며, 이후 다층 퍼셉트론(MLP), 합성곱 신경망(CNN), 순환 신경망(RNN), 트랜스포머(Transformer) 등의 복잡한 구조로 발전해왔다.

==구조==
신경형 인공지능의 기본 구성 요소는 다음과 같다:
*뉴런(노드): 입력값을 받아 가중치를 곱하고 활성화 함수를 통과시켜 출력을 생성하는 단위
*가중치: 뉴런 간 연결 강도를 조절하는 값
*활성화 함수: 비선형성을 도입하여 신경망이 복잡한 함수를 모델링할 수 있게 하는 수학적 함수
*계층(layer): 입력층, 은닉층, 출력층으로 나뉘며, 다층 구조일수록 복잡한 패턴을 학습할 수 있음

==학습 방식==
신경형 인공지능은 주로 지도학습(supervised learning), 비지도학습(unsupervised learning), 강화학습(reinforcement learning)을 통해 학습된다. 가장 널리 사용되는 학습 알고리즘은 역전파 알고리즘(backpropagation)으로, 오류 역전파를 통해 가중치를 조정한다.

==응용 분야==
신경형 인공지능은 다음과 같은 분야에서 활용된다:
*이미지 및 음성 인식
*자연어 처리
*자율 주행 차량
*의료 진단
*게임 및 시뮬레이션

==한계와 과제==
신경형 인공지능은 높은 성능에도 불구하고 다음과 같은 한계를 가진다:
*대량의 학습 데이터와 계산 자원이 필요함
*설명 가능성 부족(black box 문제)
*윤리적, 사회적 쟁점 발생 가능성

==같이 보기==
*[[인공 신경망]]
*[[기계 학습]]
*[[딥 러닝]]
*[[트랜스포머 (모델)]]
*[[강화 학습]]

==참고 문헌==
*LeCun, Y., Bengio, Y., & Hinton, G. (2015). Deep learning. *Nature*, 521(7553), 436–444.
*Goodfellow, I., Bengio, Y., & Courville, A. (2016). *Deep Learning*. MIT Press.

==각주==
[[분류:인공지능]]