퍼셉트론 뜻 — 1958년에 나온, 틀리면 스스로 가중치를 고치는 인공 뉴런 · 5분 용어

1958년에 나온, 틀리면 스스로 가중치를 고치는 인공 뉴런이에요.

퍼셉트론은 1958년 미국 심리학자 프랭크 로젠블랫이 발표한 인공 뉴런이에요. 들어온 신호마다 가중치를 곱해 더하고, 합이 기준선을 넘으면 1, 아니면 0을 내요. 새로웠던 건 틀릴 때마다 가중치를 스스로 조금씩 고쳤다는 점이에요.

하지만 한 층짜리 퍼셉트론에는 분명한 한계가 있었어요. 1969년 민스키와 페퍼트는 퍼셉트론이 XOR처럼 직선 하나로 나눌 수 없는 문제를 풀지 못한다는 걸 수학으로 보였어요. 이후 신경망 연구는 한동안 힘을 잃었다가, 층을 여러 겹 쌓고 역전파로 학습하는 방법이 퍼지면서 다시 살아났어요.

비유로 보면

점수 몇 개를 더해서 커트라인을 넘으면 '합격', 못 넘으면 '불합격'을 주는 채점표를 떠올려 보세요. 퍼셉트론은 판정이 틀릴 때마다 점수마다의 비중을 스스로 고치는 채점표예요. 다만 커트라인 하나로는 복잡한 규칙을 다 담지 못해요.

예를 들면

'두 스위치 중 딱 하나만 켜졌을 때만 1'인 XOR 문제는 한 층짜리 퍼셉트론으로는 풀 수 없어요.

자주 하는 오해

오해퍼셉트론은 무엇이든 배울 수 있는 첫 인공지능이었다.
실제로는로젠블랫의 1958년 논문은 컴퓨터 학술지가 아니라 심리학 학술지 Psychological Review에 실린, 뇌가 어떻게 배우는지 설명하려는 모형에 가까웠어요. '인공지능'이라는 이름도 이미 그보다 먼저 쓰이고 있었고, 배우는 층이 하나뿐이라 풀 수 있는 문제의 종류도 정해져 있었어요.
오해퍼셉트론의 한계가 드러난 뒤 신경망 연구는 끝났다.
실제로는민스키와 페퍼트가 수학으로 못 박은 건 한 층짜리의 한계였어요. 층을 쌓으면 XOR도 나타낼 수 있었지만 여러 층을 학습시킬 방법이 마땅치 않아서, 연구는 10여 년 움츠러들었을 뿐 사라지지는 않았어요.

수업에서 써 보기

선생님은 수업 시작에, 학생은 혼자 공부할 때 써 보세요.

질문: 커트라인 하나로는 왜 'XOR' 같은 규칙을 담을 수 없을까요?
활동: 모눈종이에 두 스위치의 네 가지 상태(꺼짐·꺼짐, 켜짐·꺼짐, 꺼짐·켜짐, 켜짐·켜짐)를 네 점으로 찍고, 결과가 1인 점과 0인 점에 다른 표시를 해요. AND와 OR는 직선 하나로 나눠지는지, XOR는 어떤지 모둠마다 자를 대 보며 확인해요. 직선 두 개를 쓰면 어떻게 되는지까지 해 보면 '층을 쌓는다'는 말의 뜻이 보여요.