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인간이 오감으로 주변을 인지하고 이를 기억으로 남기는 활동은 뉴런(뇌신경세포)에 의해 수행된다고 한다. 좀 더 구체적으로 말하면 1000억개에 달하는 뉴런이 서로 ‘연결’되어 정보를 주고 받는 활동이 인지와 기억능력을 좌우한다고 한다. 신경심리학자들은 이런 생물학적 과정을 연구하며 모델화하기 위한 노력을 경주하여 왔다. 이러한 연구에 기초하여 인공지능을 발전시킨 신경망 모델이 개발되기 시작하였다.
신경망 모델은 인간의 뇌를 수학적으로 모사한 것이다. 인지와 기억 능력을 인공적으로 만들어내는 인공지능 프로젝트의 핵심과제가 되어 왔다. 신경심리학자인 워렌 맥컬록과 수학자인 월터 피츠가 공동으로 이 작업을 완료하여 인공지능개발 사에 획을 긋는 최초의 논리수학적 신경망 모델을 발표하였다.
맥컬록-피츠 모델(McCulloch-Pitts Model)은 인공지능과 신경망 연구에서 중요한 위치를 차지하는 최초 모델이다. 두 연구자는 1943년 뉴런의 생물학적 작동 방식을 논리수학적으로 모델링하여 인지 및 기억 활동을 시뮬레이트할 수 있음을 보여주었다. ‘신경 활동에 있어서 관념의 논리적 미적분(A Logical calculus of ideas immanent in nervous activity)이란 논문에서, 뉴런의 작동을 0과 1로 이뤄진 2진법 논리 모델로 설명하였다.
뉴런은 다음과 같은 과정을 통하여 작동한다고 한다.
1. 다른 뉴런으로부터 신호를 받아들인다.
2. 받은 신호는 뉴런에서 통합되고 합산된다.
3. 통합된 신호가 특정 임계값을 초과하면 뉴런은 활성화되어 다른
뉴런에 신호를 전달한다.
4. 활성화된 신호는 축삭(axon)을 통해 다른 뉴런으로 전달된다.
맥컬럭과 피츠는 이러한 생물학적 뉴런의 작동 원리를 논리 수학으로 표현 할 수 있다고 보고, 다음과 같이 모델화 하였다.
1. 입력 신호를 받아들인다.
-입력 신호는 2진값(0 또는 1)으로 표현된다.
2. 각 입력 신호에는 가중치가 할당된다. 이는 입력 신호의 중요도를
나타낸다.
3. 입력 신호와 가중치를 곱한 값들을 모두 합산한다.
4. 합산된 값이 특정 임계값을 초과하면 ‘1’ 아니면 ‘0’을 출력한다.
맥컬록-피츠 모델은 이같은 단순 모델링에서 더 나아가, 기본 논리 연산을 조합하여 더 복잡한 논리 회로를 구성할 수 있는 가능성도 제시했다. 이후, 인공지능 개발에 있어 신경망 모델로 개발되어, 인공지능과 기계 학습의 이론적 기초를 제공하였다. 이 모델은 신경망 개발의 결정적 공헌을 한 모델인 퍼셉트론으로 진화 발전하다.
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- 기사입력 2024년07월18일 16시45분
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