사람처럼 배우는 기술, 딥 러닝의 원리

딥 러닝이란 무엇인가:
컴퓨터는 어떻게 사람처럼 배우게 되었는가

딥 러닝은 인공지능 기술 가운데서도 최근 가장 큰 주목을 받고 있는 핵심 기술이다. 딥 러닝은 사람의 뇌 구조를 본떠 만든 인공신경망을 여러 층으로 깊게 쌓아 올린 구조를 이용해 데이터를 학습하는 방법이다. 심층 학습이라고도 불리는 딥 러닝은 단순한 규칙을 입력받아 결과를 출력하는 방식이 아니라, 많은 데이터를 반복적으로 학습하면서 스스로 특징을 찾아내는 방식이라는 점에서 기존 컴퓨터 기술과 뚜렷한 차이를 보였다.

기존의 컴퓨터는 사람이 미리 정해 놓은 규칙에 따라 움직였다. 예를 들어 “이 조건이면 이 결과를 출력한다”라는 식의 명령을 하나하나 입력해야 했다. 그러나 딥 러닝은 이러한 방식에서 벗어나 데이터를 통해 스스로 규칙을 발견하도록 설계되었다. 이는 컴퓨터가 단순한 계산 기계에서 벗어나 학습하는 존재로 변화했음을 의미했다.

딥 러닝은 기계 학습의 한 분야이다. 기계 학습이란 컴퓨터가 명확한 규칙을 일일이 입력받지 않아도, 데이터를 통해 스스로 패턴과 규칙을 찾아내도록 만드는 기술이다. 그중에서도 딥 러닝은 여러 단계의 비선형 변환 과정을 거쳐 데이터 속에 숨겨진 중요한 특징을 추출하는 데 특화된 방법이었다. 예를 들어 사진 속에 고양이가 있는지를 판단할 때, 딥 러닝은 처음에는 단순한 색과 밝기 정보를 학습하고, 그 다음에는 선과 모양을 인식하며, 마지막에는 귀나 눈 같은 특징을 종합해 고양이라는 개념을 이해하게 되었다.

컴퓨터가 딥 러닝을 사용하기 위해서는 먼저 현실 세계의 정보를 숫자로 바꾸는 과정이 필요했다. 사진은 수많은 픽셀 값의 집합으로 표현되었고, 소리는 시간에 따른 파형 데이터로 변환되었다. 글자 역시 숫자 벡터의 형태로 바뀌어 입력되었다. 이렇게 변환된 데이터는 인공신경망의 입력값으로 사용되었다. 연구자들은 어떤 방식으로 데이터를 표현해야 컴퓨터가 더 잘 이해할 수 있는지를 고민했고, 그 결과 다양한 표현 기법과 신경망 구조가 개발되었다.

딥 러닝의 핵심 구조는 인공신경망이다. 인공신경망은 입력층, 여러 개의 은닉층, 출력층으로 이루어져 있다. 입력층에서는 데이터가 들어오고, 은닉층에서는 계산과 변환이 이루어지며, 출력층에서는 최종 결과가 만들어졌다. 은닉층이 많아질수록 신경망은 더 복잡한 특징을 학습할 수 있었고, 이 때문에 ‘딥’이라는 이름이 붙게 되었다.

딥 러닝은 컴퓨터 비전, 음성 인식, 자연어 처리, 신호 처리 등 다양한 첨단 분야에서 뛰어난 성과를 냈다. 스마트폰의 얼굴 인식 기능, 음성 비서의 음성 이해 능력, 번역기의 자연스러운 문장 생성 기능은 모두 딥 러닝 기술의 발전 덕분이었다. 이 기술은 단순한 계산 도구였던 컴퓨터를 판단과 인식이 가능한 존재로 변화시키는 데 큰 역할을 했다.

딥 러닝이 대중적으로 큰 주목을 받게 된 계기 중 하나는 2012년에 진행된 대규모 실험이었다. 스탠퍼드대학교의 앤드류 응 연구팀과 구글은 수많은 컴퓨터 프로세서와 거대한 신경망을 이용해 유튜브에 업로드된 수백만 개의 동영상을 학습시켰다. 이 실험에서 컴퓨터는 사람이 직접 가르쳐주지 않았음에도 불구하고 고양이의 모습을 스스로 구분해내는 데 성공했다. 이 결과는 딥 러닝이 인간의 개입 없이도 개념을 학습할 수 있다는 가능성을 보여준 중요한 사례였다.

그러나 딥 러닝은 하루아침에 등장한 기술이 아니었다. 딥 러닝의 기초는 인공신경망 연구에서 시작되었다. 1943년 맥컬럭과 피츠는 인간의 뇌를 수학적으로 표현할 수 있다는 가능성을 제시했다. 이후 1957년 프랑크 로젠블랫은 퍼셉트론이라는 초기 신경망 모델을 개발했다. 하지만 당시 컴퓨터의 성능은 매우 낮았고, 퍼셉트론은 복잡한 문제를 해결하지 못했다. 이로 인해 인공신경망은 한동안 한계가 뚜렷한 기술로 평가되었다.

1980년대에는 후쿠시마 구니히코가 네오코그니트론이라는 구조를 제안하며 시각 인식에 가까운 신경망 모델을 소개했다. 1989년에는 얀 르쿤이 오류 역전파 알고리즘을 이용해 손으로 쓴 숫자를 인식하는 신경망을 개발했다. 이 기술은 실제로 우편번호 인식에 사용될 정도로 성과를 보였지만, 학습 시간이 지나치게 길다는 문제가 있었다.

1990년대와 2000년대 초반에는 인공신경망이 여러 어려움에 부딪혔다. 학습이 깊어질수록 오차가 제대로 전달되지 않는 기울기 소실 문제가 발생했고, 학습 데이터에만 지나치게 맞춰지는 과적합 문제도 심각했다. 이러한 이유로 인공신경망은 한동안 주류 연구에서 멀어졌고, 대신 서포트 벡터 머신과 같은 다른 기계 학습 기법이 각광받았다.

딥 러닝이 다시 부활하게 된 것은 제프리 힌튼을 중심으로 한 연구자들의 노력 덕분이었다. 힌튼은 신경망을 여러 층으로 나누어 사전 학습시키는 방법을 제안했다. 이 방식은 과적합 문제를 줄이고 학습 효율을 높이는 데 큰 도움이 되었다. 이후 지도 학습 방식의 오류 역전파를 결합하면서 깊은 신경망 학습이 본격적으로 가능해졌다.

2013년에는 드롭아웃이라는 새로운 기법이 등장했다. 드롭아웃은 학습 과정에서 일부 신경망 연결을 무작위로 제거해 특정 데이터에만 지나치게 맞춰지는 현상을 방지하는 방법이었다. 이 기술은 구조가 단순하면서도 효과가 뛰어나 빠르게 확산되었고, 딥 러닝의 실용성을 크게 높였다.

현재 딥 러닝은 인공지능 발전의 중심에 있다. 하지만 딥 러닝 역시 완벽한 기술은 아니었다. 대량의 데이터와 높은 계산 능력이 필요했고, 왜 그런 결과가 나왔는지를 설명하기 어렵다는 한계도 존재했다. 그럼에도 불구하고 딥 러닝은 컴퓨터가 세상을 인식하고 이해하는 방식을 근본적으로 변화시킨 기술이었다.

딥 러닝은 단순한 기술 이상의 의미를 가진다. 이 기술은 인간의 사고 과정을 기계로 옮기려는 시도였으며, 인공지능이 인간의 일상과 사회 속으로 깊이 들어오게 만든 결정적인 계기였다. 앞으로 딥 러닝은 더욱 발전하며 교육, 의료, 산업, 문화 전반에 큰 변화를 가져오게 될 것이다.