신경형 인공지능

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.