AI의 '신경망'은 무엇을 본떠 느슨하게 만들어졌을까요?

인공신경망은 생물학적 뇌의 기본 구조를 본떠 만들어졌습니다. 실제 뉴런은 다른 뉴런에게서 신호를 받아 일정량 이상 쌓이면 발화해 그 신호를 다음으로 전달하며, 자주 함께 쓰이는 연결은 점점 강해집니다. 인공신경망은 이를 단순한 수학적 단위들의 층으로 느슨하게 흉내 냅니다. 이 단위들이 서로 숫자를 주고받고, 학습 과정에서 연결의 세기를 조정하면서 이미지 인식이나 단어 예측 같은 과제를 점점 더 잘 수행하게 되는 것이죠.

거미줄이나 전력망은 단지 가닥이나 전선으로 이루어진 물리적 네트워크일 뿐, 학습하거나 연결을 스스로 조정하거나 뉴런처럼 정보를 처리하지는 않습니다. 그러니 둘 다 신경망 작동 방식의 진짜 모델이라 보기는 어렵습니다.

이 비유는 의도적으로 느슨합니다. 실제 뇌에는 약 860억 개의 뉴런이 놀랍도록 복잡하면서도 에너지 효율적으로 연결되어 있는 반면, 아무리 거대한 AI 모델이라도 전력을 많이 잡아먹는 칩 위에서 돌아가는 훨씬 단순하고 조악한 근사치에 불과합니다.