퍼셉트론(Perceptron)을 만든 로센블래트와 고등학교 동창이던 마빈 민스키 박사의 설전을 통해서 퍼셉트론이 대부분 해결할 수 없다는 것이 알려진 직 후, 인공지능의 1차 겨울이 오고 말았다. 퍼셉트론은 AND, OR, NAND와 같은 선형 문제는 풀 수 있었지만, XOR같은 비선형 문제를 풀 수 없었기 때문이다. 이로 인해 발생한 인공지능의 불신과 함께 인공지능에 투자하는 것이 급격히 줄어들게 되며, 조용히 사라지는 듯 보였지만 최초의 신경망이라고 불리는 퍼셉트론 방식과 다른 방식인 전문가 시스템(Expert System)을 통해서 인공지능은 다시 부활하게 된다. 전문가 시스템은 사실 룰(Rule) 기반 방식을 채택하고 있으며, 수많은 IF ~ ELSE(조건문)으로 만들어진 외관상으로 보이는건 인공..
퍼셉트론을 포스팅 하면서, 인공지능의 시작과 함께 1차 인공지능의 겨울이 오는 것까지 설명을 하였다. 퍼셉트론은 인공지능의 시작이며, 현재 가장 핫하고 진보적인 기술인 딥러닝(Deep Learning)의 시초가 되는 기술이다. 즉 퍼셉트론을 제대로 이해할 수 있어야, 딥러닝을 제대로 이해할 수 있다고 말해도 과언이 아닌 것이다. 인공지능의 한동안 거의 사라진 기술이다시피 하였다. 막대한 금액을 퍼부었지만, 별다른 성과를 내지 못했던 이 기술은 점차 연구를 중단하게 되고, 근근이 몇군데에서만 연구를 시작하게 된다. 그러다가, 전문가 시스템(Expert System)이 발전하면서 인공지능의 관심도가 증가하게 된다. 사실 퍼셉트론이 처음 생겼을 때는 사용할 수 있는 분야가 없어서 쇠퇴하였지만, 전문가 시스템은..
저번 포스팅에는 퍼셉트론으로 구현이 가능한 논리 게이트(논리 회로)에 대해서 포스팅을 하였다. 왜 논리 게이트에 대해서 포스팅을 했느냐면, 바로 XOR에 대한 문제점 때문이다. 로센블래트와 고등학교 동창이던 마빈 민스키 박사는 많은 설전을 벌였었다. 민스키 박사는 퍼셉트론은 대부분을 해결할 수 없다고 말했지만, 로센블래트는 퍼셉트론에 대해서 자신만만하던 참이었다. 민스키 박사는 동료이던 세이무어 페퍼트와 퍼셉트론의 한계를 수학적으로 증명을 하면서, 로센블래트는 처참히 무너지고 말고 이것이 바로 인공지능의 1차 겨울이 오는 시기이다. 마빈 민스키 박사, Marvin Minsky 바로 퍼셉트론은 AND, OR, NAND 같은 선형문제는 풀수 있을지 모르지만, XOR같은 비선형 문제를 풀수가 없다는 것이었다...
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 T..
1. 인공신경망과 딥러닝의 시작 "인공지능의 시작은 퍼셉트론(Perceptron)이 처음이다!"라고 말하기에는 힘들지만, "인공신경망(Neural Network)과 딥러닝(Deep Learning)은 퍼셉트론이 처음이다!"라고 말할 수 있을 것입니다. 많은 사람들이 "인공지능 = 신경망"이라고 생각하는 분들이 많은데 그 만큼 인간이 예측하기 힘든 부분을 신경망이 보여주기 때문에 인공지능이란 컴퓨터가 하는 행위(또는 생각)를 인간이 알아차리지 못하는 것으로 해석하는 분들이 많습니다. 바로 그 신경망의 시작이 퍼셉트론입니다. 신경망이 뭔지도 모르는데 퍼셉트론은 뭐지? 왠지 어려워 보이는데? 라고 생각하는 분들이 있을 수 있습니다. 컴퓨터를 아예 모르고, 컴맹이신 분은 쉬운 설명을 해도 이해가 안 될 수 있습..
