퍼셉트론(Perceptron) - 2 (논리회로 편)

1. 퍼셉트론을 이해하는, 논리회로

초창기 퍼셉트론은 단순한 분류 문제를 풀 수 있었습니다. 이걸 이해하기 위해서는 진리표를 확인해야 될 필요가 있습니다. 인간의 논리방식을 컴퓨터로 구현할 수 있다면 인공지능을 구현해 낼 수 있을 것이다. 라는 것이 당시의 생각이었고, 실제로 로센블래트는 분류하는 문제를 시연까지 할 정도로 사람들에게서 꿈과 같은 기술을 보여주게 되었습니다.

그 분류를 보여주는 것이 "진리표대로 작동하냐"인데 위 그림처럼 어떠한 값(input)이 2개 없다고 가정을 할 때 컴퓨터가 논리적으로 인식하는 방식이 다음과 같은 게이트로 구현하는 것입니다.

2. AND 게이트

AND는 모두 True 일 경우에 작동을 한다입니다. 한쪽이라도 False일 경우 작동을 멈추는데 퍼셉트론은 1일 경우 True, 0일 경우 False값으로 인지를 합니다. 이를 구현한 진리표는 아래와 같습니다. 

즉 x1과 x2의 값이 모두 1일 경우에만 Y값은 1을 출력합니다.

3. OR 게이트

OR는 둘중에 하나만 True일 경우에 작동을 합니다. 모두 True일 때만 작동하는 AND게이트와 달리 모두 False일때를 제외하고 나머지는 1값을 출력합니다.

1값이 3개 있다고, AND와 반대되는 개념이 아니라는 것을 명심합시다.

4. NAND 게이트

AND의 반대되는 개념이 NAND(Not AND)입니다. AND의 진리표 값을 완전히 Reverse 하기 때문에 진리표는 아래와 같습니다.

위와 같이 모두 True 일때만 0이고, 나머지는 모두 1입니다. 

5. XOR 게이트

XOR는 배타적 논리합(排他的論理合, exclusive or)이라는 용어로 2개의 값중 1개만 참일 경우를 판단하는 논리 연산입니다. 이를 진리표로 구성하면 아래와 같습니다.

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게이트(사람들이 생각해 낼 수 있는 논리들)들을 잘 봤고, 진리표 역시 잘 봤습니다. 게이트와 진리표를 원래 알던 분들이면 이게 도대체 퍼셉트론이랑 무슨 문제가 있는가?라고 생각을 할 것입니다.

인공지능의 1차 겨울(우울한 시절..)이라고 하는 것이 바로 이 퍼셉트론으로 XOR 게이트를 구현할 수 있는가에서 발생하게 되는데 그 이유를 설명하는 것은 길기 때문에 다음 포스팅에 쓰도록 하겠습니다.

퍼셉트론(Perceptron) - 1 딥러닝(Deep Learning)과 인공신경망(Neural Network)의 시작

퍼셉트론(Perceptron) - 3 (인공지능의 1차 겨울)

퍼셉트론(Perceptron) - 4 (인공지능의 2차 부흥)