AI는 어떻게 공부할까? 3가지 학습법과 인공신경망

 

AI는 어떻게 공부할까?

― 3가지 학습 방법과 인공신경망(ANN)의 역할

AI가 똑똑해 보이는 이유는 사람처럼 ‘학습’하기 때문입니다.
하지만 이 학습은 막연한 게 아니라, 정해진 방식과 명확한 구조를 가지고 진행됩니다.

 

크게 보면 질문은 두 가지입니다.

 

① AI는 어떤 방식으로 배우는가?
② 그 배움을 실제로 수행하는 **엔진(뇌)**는 무엇인가?

 

이 두 가지를 차례로 정리해보겠습니다.

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1️⃣ AI의 3가지 공부법 (학습 방법)

머신러닝에서 AI는 데이터를 통해 배우는데,
그 방식은 크게 세 가지로 나뉩니다.

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① 지도 학습 (Supervised Learning)

👉 “선생님과 정답지가 있는 공부”

 

가장 흔하고 직관적인 방식입니다.
AI에게 문제와 정답을 함께 제공합니다.

• 학습 방식
  • “이 사진은 고양이”
  • “이 메일은 스팸”
    처럼 라벨(정답) 이 붙은 데이터를 반복 학습
• 결과
  충분히 학습하면,
  👉 처음 보는 데이터도 스스로 맞힐 수 있게 됩니다.

 

• 대표 예시
  • 스팸 메일 차단
  • 이미지 분류
  • 번역, 음성 인식

📌 시험 문제 + 정답 해설을 보며 공부하는 방식과 같습니다.

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② 비지도 학습 (Unsupervised Learning)

👉 “정답 없이 스스로 패턴을 찾는 공부”

 

이번에는 정답을 주지 않습니다.
데이터만 던져주고 이렇게 말합니다.

 

“비슷한 것끼리 알아서 묶어봐.”

• 학습 방식
  • 수천 명의 고객 데이터 제공
  • 구매 성향, 행동 패턴을 AI가 스스로 분석
• 결과
  • 사람도 몰랐던 숨은 그룹
  • 새로운 패턴, 구조 발견
• 대표 예시
  • 추천 시스템(넷플릭스, 쇼핑몰)
  • 뉴스 기사 자동 분류
  • 고객 세그먼트 분석

📌 답은 없지만, 관찰을 통해 질서를 발견하는 공부입니다.

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③ 강화 학습 (Reinforcement Learning)

👉 “당근과 채찍으로 배우는 실전 훈련”

정답 대신 보상(reward) 이 있습니다.

• 학습 방식
  • 행동 → 결과 → 보상/벌점
  • 이 과정을 수없이 반복
• 결과
  👉 가장 보상을 많이 얻는 전략을 스스로 찾아냄

 

• 대표 예시
  • 바둑 AI
  • 게임 플레이 AI
  • 자율주행 일부 기술

📌 “이 선택이 좋았나?”를 점수로 배우는 방식입니다.

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2️⃣ 그렇다면, 이 공부를 누가 할까?

👉 학습의 엔진: 인공신경망(ANN)

 

이제 핵심 질문입니다.

이런 공부를 실제로 수행하는 AI의 ‘뇌’는 무엇일까?

그 역할을 하는 것이 바로
인공신경망 (Artificial Neural Network, ANN) 입니다.

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🧠 인공신경망이란?

인공신경망은
작은 계산 단위(뉴런)들이 연결된 구조입니다.

 

각 뉴런은 아주 단순한 일을 합니다.

1. 입력을 받는다
2. 중요도(가중치)를 곱해 더한다
3. 기준을 넘으면 신호를 보낸다

이 단순한 계산이 수천~수백만 개 연결되면
놀라운 패턴 인식 능력이 만들어집니다.

Figure 1: Typical structure of an Artificial Neural Network (ANN) consisting of input, hidden, and output layers.- Source: Gemini

🧩 인공신경망의 기본 구조

• 입력층(Input Layer)
  데이터를 받아들이는 곳
  → 눈, 귀의 역할
• 은닉층(Hidden Layer)
  정보를 계산하고 특징을 뽑는 곳
  → 생각하고 추론하는 영역
• 출력층(Output Layer)
  최종 판단을 내리는 곳
  → 결과 도출

은닉층이 많아질수록
👉 더 복잡한 패턴을 배울 수 있고
👉 이것을 딥러닝(Deep Learning) 이라고 부릅니다.

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3️⃣ 인공신경망은 “어떻게” 배우는가?

인공신경망의 학습은 사실 이 4단계 반복입니다.

1️⃣ 예측한다
→ 지금 실력으로 답을 찍어봄

2️⃣ 오차를 계산한다 (Loss)
→ 정답과 얼마나 다른지 점수로 측정

3️⃣ 원인을 거슬러 올라간다 (역전파)
→ 어떤 연결이 틀림에 영향을 줬는지 분석

4️⃣ 가중치를 조금씩 고친다
→ 다음엔 덜 틀리도록 조정

 

📌 이 과정을 수없이 반복하면
AI는 점점 정답에 가까워집니다.

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💡 핵심 포인트: 가중치 조절

AI의 지식은
👉 “정답 문장”이 아니라
👉 수많은 가중치 값에 저장됩니다.

 

요리에서

• 소금 조금
• 설탕 조금
  조절하며 황금 레시피를 찾듯,

AI도 가중치를 미세하게 조정하며
가장 잘 맞는 조합을 찾아갑니다.

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4️⃣ 다시 한 번 연결해서 정리하면

• AI는
  • 정답을 보며 배우거나 (지도 학습)
  • 관찰하며 배우거나 (비지도 학습)
  • 부딪히며 배웁니다 (강화 학습)
• 그리고 그 배움을 실제로 수행하는 ‘뇌’가
  👉 인공신경망(ANN) 입니다.

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✍️ 한 줄 요약

AI는 데이터를 통해 배우고,
그 배움은 인공신경망이라는 구조 속에서
가중치 조절이라는 형태로 저장된다.

 

 

✅ 부록: 인공신경망(ANN)은 왜, 어떻게 만들어졌을까? (역사 한 번에 정리)

인공신경망은 “갑자기 누가 발명한 기술”이라기보다,
**“사람의 뇌처럼 학습하는 기계를 만들 수 있을까?”**라는 질문에서 시작된 긴 흐름의 결과입니다.

1) 출발점: “뇌의 뉴런을 수학으로 흉내 내자”

사람의 뇌는 수십억 개의 뉴런이 연결되어 정보를 처리합니다.
연구자들은 여기서 핵심 아이디어를 하나 뽑아냈어요.

• 뉴런은 입력 신호를 받고
• 어떤 기준을 넘으면 다음으로 신호를 보낸다

이 “단순한 규칙”을 수학/컴퓨터로 흉내 낸 것이 인공신경망의 시작입니다.

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2) 1세대 아이디어: 퍼셉트론(Perceptron) — “가장 단순한 인공 뉴런”

초기 인공신경망은 아주 단순했습니다.

• 입력값 × 가중치(중요도) → 더해서
• 기준(임계값)을 넘으면 1, 아니면 0

즉, “결정(분류)을 하는 작은 계산기” 같은 모델이었죠.
하지만 이때 모델은 한 겹(단층) 중심이라 복잡한 문제에 한계가 있었습니다.

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3) 첫 번째 벽: “단층만으로는 못 푸는 문제”가 드러남

초기 퍼셉트론은 어떤 문제(대표적으로 XOR 같은 패턴)를 잘 못 풀었습니다.

• 단층 구조는 직선 하나로 나눌 수 있는 문제는 잘 푸는데
• 휘어진 경계/복잡한 패턴은 힘들었던 거예요.

이 때문에 한동안 “신경망은 별로 쓸모가 없다”는 회의가 커졌고,
연구가 주춤했던 시기도 있었습니다.

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4) 돌파구: 다층 신경망 + 역전파(Backpropagation) — “어떻게 고칠지 알게 됨”

신경망이 다시 살아난 결정적 이유는 이 두 가지가 결합되면서예요.

✅ (1) 은닉층을 여러 겹 쌓을 수 있다 (다층 신경망)

은닉층이 늘어나면,

• 단순한 특징 → 중간 특징 → 복잡한 특징
  처럼 계층적으로 배울 수 있게 됩니다.

✅ (2) “틀린 이유를 거꾸로 추적해서” 가중치를 고친다 (역전파)

문제는 가중치를 어떻게 고칠지였는데,
역전파는 오차를 출력층 → 은닉층 → 입력쪽으로 거꾸로 보내면서

“어떤 연결(가중치)이 실수에 얼마나 책임이 있었는지”

를 계산해줍니다.
그래서 신경망이 “막연히”가 아니라 체계적으로 학습할 수 있게 됐어요.

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5) 왜 최근에 폭발했나? (딥러닝 붐의 3요소)

신경망 자체 아이디어는 오래됐는데, 요즘 특히 강해진 이유는 딱 3가지입니다.

1. 데이터가 많아졌다 (인터넷/센서/이미지/텍스트)
2. GPU 같은 계산 자원이 커졌다 (대규모 연산 가능)
3. 학습 기법이 개선됐다 (활성화함수, 최적화, 정규화 등)

즉, 예전엔 “아이디어는 있었지만 힘이 부족했던 엔진”이
이제는 **연료(데이터) + 엔진(GPU) + 조정법(학습기술)**이 갖춰져서 폭발한 거예요.

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✅ 부록 한 줄 결론

인공신경망은 “뇌를 모방한 계산 구조”에서 출발했고,
다층 구조 + 역전파로 학습이 가능해지면서 살아났으며,
데이터·GPU·학습기술이 갖춰진 최근에 딥러닝으로 크게 발전했습니다.