2017학년도 6평에 '퍼셉트론 지문'이라 하여 인공신경망, 즉 인공지능 기술에 대한 지문이 나왔었습니다. 해당 지문의 주제는 '어떻게 하면 컴퓨터가 학습할 수 있을까?'라는 주제였습니다. 해당 주제에 대한 답은 '출력값과 정답이 같아지도록 가중치를 계속 조정한다' 였습니다.

(많은 학생들에게 충공깽을 날렸던 해당 지문의 19번 문제. 그런데 주제를 파악했다면 좀 더 쉽게 풀어낼 수 있었을 것입니다)

수능 국어 지문에 대한 분석은 나중에 제가 쓰는 책과 더불어 자세히 할 것이고, 이번 시간에는 해당 지문이 말했던 '가중치'에 대해서 고찰하는 기회를 가져보겠습니다.

'출력값이 정답에 수렴하도록 가중치를 끊임없이 조정한다'는 말은 우리에게도 시사하는 바가 큽니다. 왜냐하면 인간 또한 마찬가지로 가중치를 계속 조정하는 연습을 통해서 정답에 더 가까워지기 때문입니다.

여러가지 예시를 들 수 있습니다. 양궁을 예시로 들어보겠습니다. 처음 화살을 쏜다면 아마 과녁에 빗맞을 확률이 더 높을 것입니다. 처음 한번 시험삼아 쏴봤는데, 너무 아래쪽으로 휘어져버렸습니다. 그럼 다음에 쏠 때는 좀 더 위쪽을 향해서 쏘겠죠. 그런데 두번째로 쐇더니 이번에는 과녁에는 더 가까워지긴 했습니다만, 이번엔 위로 빗나가버립니다.

그래서 이런 과정을 끊임없이 반복하여 방향과 각도를 미세하게 조정하면서 목표에 더 정확히 명중하도록 수정하는 과정을 거쳐야합니다. 그리고 이러한 경험이 풍부하다면 다음에는 오차를 수정하는 일을 적게 하고서도 빠르게 명중시킬 수 있습니다.

(정확한 명중을 위해 계속해서 오차를 수정하는 모습)

제가 전쟁사를 연재하니까 밀리터리로도 예시를 들어보겠습니다. 양궁과 비슷하게 원거리에서 적을 포격하는 임무를 맡은 포병은 실제로 관측과 사격을 하는 일을 어렵게 여깁니다. 바람의 방향이라던지, 상대방 위치의 불확실성, 아군 포탄의 산포도 등 여러가지 요소를 고려해야 합니다.

그래서 지금의 현대처럼 사격관제시스템이 발전하지 못했던 시대에는 관측병이 직접 눈과 망원경, 연필을 이용해서 상대방의 위치를 측정하고 포격지점 좌표를 전달했습니다. 그 좌표를 보고 포병은 사격을 가했는데, 첫번째의 초탄은 빗나가는 경우가 많습니다.

그럼 포병은 그 초탄과 목표의 차이를 확인하고, 다시 각도와 방향을 재조정하여 쏘았습니다. 이렇게 계속해서 조금씩 오차를 수정해나가면서 목표를 향해 쏘면, 포탄은 자연스럽게 목표에 가까워지고 결국에는 명중합니다.

태평양 해전 초기에도 해안포를 이용한 함선 명중은 어려운 일이었으며, 지속적인 사격을 통해 목표와의 오차를 확인하고 수정하면서 정확도를 높였었습니다.

(지금은 기술력의 발전으로 빠른 상대방 위치 추적과 정확한 타격이 가능하나 과거에는 많이 쏴재끼면서 오차를 수정하며 목표에 도달했습니다)

결국 인간이 FPS 게임을 하든, 해안포를 쏘든, 양궁을 하든 어떤 활동이라도 한번에 처음부터 정확히 목표에 도달하는 일은 적을 것입니다. 많은 연습과 시행착오를 통해서 경험을 쌓고, 지속적인 피드백과 수정을 통해 오차를 줄이고 정확성을 높여야하죠.

결국 이런 점을 본다면 인공지능의 학습은 우리 인간의 학습을 체계적으로 분석하고 적용시킨 것이라는 생각이 듭니다. 우리는 감각적으로 알고 있으며 여태 무의식적으로 해온 활동이지만, 인공지능에게는 아주 혁명적인 발전이겠죠.

전쟁사 시리즈(약 11편 예정)

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https://orbi.kr/00020306143 - 2편 유추와 추론

https://orbi.kr/00020849914 - 번외편 훈련과 숙련도

https://orbi.kr/00021308888 - 3편 새로움과 적응

https://orbi.kr/00021468232 - 4편 선택과 집중

https://orbi.kr/00021679447 - 번외편 외교전

https://orbi.kr/00021846957 - 5편 공감과 상상

https://orbi.kr/00022929626 - 6편 정보전

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https://orbi.kr/00023553493 - 8편 준비와 위기대응

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알고리즘 학습법(4편예정)

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삼국지 이야기

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yVj4fbc9Nw3WdH · 755419 · 19/09/10 22:51 · MS 2017

요글엔 댓글이 없네요.
항상 좋은 글 올려주셔서 감사합니다 재밌게 보고있어용

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보라색 히비스커스 · 808396 · 19/09/11 05:35 · MS 2018

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