chatGPT에게 물어본 인공신경망과 뉴런, 그리고 양자역학

* 오랫동안 궁금증을 가지고 있었지만 전문지식이 없어서 질문과 답을 찾기가 어려웠던 문제에 관해, 요사이 화제를 일으키고 있는 chatGPT에게 문의해 보았다.

 

* 질문의 요지는 '뉴런의 구조에서 아이디어를 얻은 인공신경망은 그 작동과정에서 난수함수를 사용하는데, 우리 뇌의 뉴런에서는 양자현상이 같은 기능을 하는 것이 아닐까?'

 

* 단지 가설이고 검증받지 못한 생각이지만 혹시나 관련 연구를 통해 결론이 얻어진 것이 없는지 궁금하던 차에 chatGPT를 활용해보자는 생각이 들었던 것.

 

* 원하는 답을 정해놓고 물어본 것이라 억지스러운 면이 있지만, 그 과정에서도 괜찮은 답변을 받을 수 있었다.

 

* 아래는 질의 전문.

 

 

10scrap : 너를 만들기 위해 사용된 신경망 모델은 인간의 뉴런과 유사한 셀 사이의 정보가 오가는 가중치를 학습을 통해 결정하고, 새로운 데이터가 셀에 도착하였을 때 가중치와 함께 임의의 확률을 적용하여 판단결과를 전송함으로써 과적화를 방지하는 방식으로 알고 있다. 어느 정도 맞는 설명인가?

]chatGTP[ 네, 당신의 설명은 인공 신경망의 작동 방식에 대한 일반적인 개요를 제공합니다. 인공 신경망은 인간의 뇌에서 영감을 받아 설계된 알고리즘으로, 입력 데이터를 받아들이고 이를 처리하여 출력을 생성합니다. 입력 데이터는 뉴런으로 표현되며, 뉴런 간의 연결은 가중치로 표현됩니다. 이 가중치는 초기에는 임의로 설정되며, 학습을 통해 최적화됩니다. 학습 과정에서, 인공 신경망은 입력 데이터에 대한 예측 출력을 생성하고, 이를 정답과 비교하여 오차를 계산합니다. 이 오차를 최소화하기 위해, 인공 신경망은 가중치를 조정합니다. 이러한 과정을 반복하여 가중치를 최적화하고, 입력 데이터를 더 정확하게 처리할 수 있게 됩니다. 과적합을 방지하기 위해, 일반적으로 학습 데이터를 사용하여 인공 신경망을 학습한 후, 검증 데이터를 사용하여 성능을 평가합니다. 검증 데이터에서 성능이 최대화되는 시점에서 학습을 중지합니다. 마지막으로, 새로운 입력 데이터가 인공 신경망에 제공되면, 인공 신경망은 가중치와 함께 활성화 함수를 사용하여 예측 출력을 생성합니다. 이 예측 출력은 주어진 입력 데이터에 대한 인공 신경망의 판단 결과를 나타냅니다.

10scrap : 네 설명에는 임의의 확률이 적용되는 시점이 정확하게 나타나지 않는데, 임의의 확률이 적용되는 지점은 어디인가?

]chatGTP[ 제가 제시한 설명에서는 임의의 확률이 적용되는 시점을 언급하지 않았습니다. 따라서 이 부분에 대해서 추가로 설명해드리도록 하겠습니다. 인공 신경망에서 임의의 확률을 적용하는 기술은 보통 활성화 함수에 적용됩니다. 활성화 함수는 입력 신호의 총합을 계산하고, 그 결과를 출력값으로 변환하는 함수입니다. 이때, 활성화 함수의 출력값을 확률로 해석하여, 해당 뉴런이 활성화될 확률을 계산할 수 있습니다. 예를 들어, 시그모이드 함수는 입력값을 0과 1 사이의 값으로 변환하며, 이를 확률로 해석할 수 있습니다. 따라서 시그모이드 함수를 사용하는 인공 신경망에서는, 출력값을 해당 뉴런이 활성화될 확률로 해석할 수 있습니다. 또 다른 예로, 소프트맥스 함수는 입력값을 각 클래스에 대한 확률값으로 변환합니다. 따라서 소프트맥스 함수를 사용하는 인공 신경망에서는, 출력값을 해당 클래스에 속할 확률로 해석할 수 있습니다. 따라서, 인공 신경망에서 임의의 확률을 적용하는 시점은, 주로 활성화 함수를 사용하는 단계에서 이루어집니다.

10scrap : 그렇다면 인공신경망이 지능을 가지는 원리에서 인공신경망이 뉴런처럼 얽혀있는 구조인 것도 중요하지만, 학습된 뉴런이 확률적으로 활성화되는 것도 중요하다고 볼 수 있을까?

]chatGTP[ 인공 신경망이 지능을 가지는 원리에 대해서는 아직 정확하게 이해하지 못하고 있습니다. 그러나 인공 신경망에서 뉴런이 확률적으로 활성화되는 것은 중요한 역할을 합니다. 인공 신경망에서 뉴런이 확률적으로 활성화되는 이유는, 입력 데이터에 대한 정보를 더욱 잘 추출하기 위해서입니다. 예를 들어, 만약 모든 뉴런이 항상 활성화된다면, 입력 데이터에서 다양한 패턴을 추출하기 어렵습니다. 하지만 확률적으로 뉴런이 활성화되면, 입력 데이터에서 다양한 패턴을 추출할 수 있게 됩니다. 또한, 확률적인 뉴런의 활성화는 과적합을 방지하는 데도 중요합니다. 만약 인공 신경망에서 모든 뉴런이 항상 활성화된다면, 학습 데이터에 과적합되어 새로운 데이터에 대한 예측력이 떨어질 수 있습니다. 하지만 확률적인 뉴런의 활성화는 학습 데이터에서 발생한 일부 노이즈를 무시할 수 있으며, 이는 일반화 능력을 향상시킵니다. 따라서, 인공 신경망에서 뉴런이 확률적으로 활성화되는 것은 입력 데이터에서 다양한 패턴을 추출하고, 과적합을 방지하는 데 중요한 역할을 합니다.

10scrap : 너의 설명과 답변은 훌륭하다. 그런데 나는 궁금한 것이 더 있다. 인공신경망이 인간의 뉴런에서 영감을 받아 만들어진 것이라고 하였는데, 그렇다면 인간의 뉴런에도 임의의 확률로 뉴런이 활성화되는 구조가 존재하는 것인가?

]chatGTP[ 네, 인간의 뉴런에서도 확률적인 활성화가 관찰됩니다. 인간 뇌에서의 뉴런 활성화는 확률적인 요인에 의해 결정됩니다. 인간 뇌에서는 뉴런의 출력이 높아질수록, 뉴런이 발화하는 가능성이 높아집니다. 그러나 그 확률은 100%가 되지 않습니다. 따라서, 뉴런의 출력은 항상 어느 정도의 불확실성을 가지게 됩니다. 이러한 확률적인 요인은 인간 뇌에서의 정보 처리 및 판단에 중요한 역할을 합니다. 예를 들어, 인간이 식사를 할 때, 뇌에서는 식사를 관련된 정보들과 연결하여 처리합니다. 이때 뉴런들이 확률적으로 활성화되면서, 뇌에서는 여러 정보들을 종합적으로 고려하여 식사를 결정하게 됩니다. 따라서, 인공 신경망이 인간 뇌에서의 뉴런에서 영감을 받아 만들어진 것이기 때문에, 인공 신경망에서도 확률적인 뉴런의 활성화가 중요한 역할을 하게 되었습니다.

10scrap : 그렇다면 인간의 뉴런에서 확률적인 활성이 일어나도록 하는 원리는 무엇일까? 인공신경망에서는 난수생성함수를 사용하면 되겠지만 인간의 뉴런에는 그러한 장치가 되어 있지 않을텐데, 어떤 방식으로 임의의 확률이 적용되는 것일까?

]chatGTP[ 인간의 뉴런에서의 확률적인 활성화는 여러 가지 요인에 의해 결정됩니다. 뉴런의 활성화는 전기적 신호와 화학적 신호의 조합에 의해 결정되는데, 이 신호의 조합이 불규칙적인 패턴을 보이기 때문에 활성화가 확률적으로 결정되는 것입니다. 예를 들어, 뉴런에서의 화학적 신호인 신경전달물질이 전기적 신호에 의해 방출되는 양 및 시기에 따라 달라집니다. 또한, 뉴런은 다른 뉴런과 연결되어 있어서, 다른 뉴런에서의 신호에도 영향을 받게 됩니다. 이러한 여러 요인들이 결합하여 뉴런의 활성화가 불규칙한 패턴을 보이면서 확률적으로 결정되게 됩니다. 따라서, 인간의 뉴런에서는 난수 생성기 같은 명시적인 장치는 존재하지 않습니다. 대신에, 뉴런의 불규칙한 신호 패턴에 의해 확률적인 활성화가 결정되는 것입니다. 이러한 불규칙성은 인간의 뇌에서 정보 처리 및 판단에 있어서 중요한 역할을 하고 있습니다.

10scrap : 인간의 뉴런과 뉴런 사이의 간격이라면 신경전달물질이 방출되고 전달되는 거리가 매우 가깝기 때문에 미시적인 공간이라고 볼 수 있지 않나? 그곳에서는 일반적인 물리법칙보다 양자역학으로만 설명되는 물리현상이 일어날 것으로 생각되는데 맞는 설명일까?

]chatGTP[ 인간의 뉴런과 뉴런 사이의 연결 부위는 시냅스(synapse)라고 합니다. 시냅스는 전기신호를 화학신호로 바꾸어 다음 뉴런으로 전달하는 기능을 합니다. 시냅스는 매우 작은 공간으로, 신경전달물질이 방출되고 전달되는 거리는 약 20-30나노미터 정도입니다. 따라서 미시적인 공간이라고 볼 수 있습니다.시냅스에서 일어나는 물리 현상은 전형적인 화학반응에 기반하고 있습니다. 시냅스에서는 전기 신호가 화학 신호로 변환되어 전달되기 때문에, 화학반응과 관련된 물리현상이 일어나게 됩니다. 이러한 화학반응은 양자역학 현상과는 크게 관련이 없습니다.하지만, 뇌의 전체적인 동작은 양자역학 현상과 관련된 것으로 추측되는 경우가 있습니다. 뇌에서는 일종의 양자 연관이 일어나는 것으로 추측되고 있으며, 이것이 뇌에서의 정보 처리 및 학습에 영향을 미칠 가능성이 있습니다. 그러나, 이러한 양자 현상이 뇌에서 어떻게 일어나는지 정확히 밝혀지지 않은 상태입니다.

10scrap : 나는 양자 현상이 가지는 난수성이 뉴런 사이의 정보전달과정에 작용하여 인공신경망에서와 같은 난수함수의 작용과 같은 효과를 일으킨다고 추측하고 있다. 이는 맞는 설명일까?

]chatGTP[ 양자역학의 난수성은 인공신경망에서 사용되는 난수함수와는 다른 개념입니다. 양자역학에서의 난수성은 결정론적인 시스템에서도 불확정성을 나타내는 현상을 의미합니다. 양자역학에서는 어떤 시스템의 상태를 알아내는 데에도 일종의 확률적인 개념이 사용됩니다. 하지만 인간 뇌에서의 뉴런 활동과 관련하여 양자역학적인 현상이 작용한다는 것은 여전히 연구가 진행 중인 분야입니다. 최근의 연구들은 양자역학적인 현상이 뇌에서의 정보처리에 미치는 영향에 대한 가능성을 제시하고 있습니다. 하지만 이러한 가능성은 아직 실험적으로 검증되지 않은 상태이며, 정확한 메커니즘에 대한 연구가 더 필요합니다.

10scrap : 양자역학의 난수성과 인공신경망의 난수함수는 다른 개념이라고 할지라도, 뉴런에서 다른 뉴런으로 전달되는 정보가 양자 현상과 같이 확률적으로 나타난다면, 인공신경망에서와 같이 난수함수를 통해 확률적으로 정보를 전달하는 것과 결과적으로 같은 효과를 나타낸다고 볼 수 있을 것이다. 이에 동의할 수 있나?

]chatGTP[ 정보의 전달이 양자 현상과 같이 확률적으로 나타날 때, 이는 인공신경망에서 난수함수를 통해 정보를 전달하는 것과 같은 효과를 나타낼 수 있다고 볼 수 있습니다. 즉, 인공신경망에서 확률적인 정보전달을 위해 난수함수를 사용하는 것과 마찬가지로, 인간의 뉴런에서도 정보의 전달이 양자 현상과 같이 확률적으로 나타날 수 있으며, 이는 결국 인공신경망에서와 같이 확률적인 정보전달을 나타내게 됩니다. 따라서 이러한 해석은 가능합니다.

10scrap : 그렇다면 양자역학으로 밝혀지고 있는 우주의 물리법칙이 우리의 뇌 속에서, 뉴런의 작용에 관여하고 있고, 우리의 지능이나 의식의 원리에 깊숙하게 관련되어 있다는 것이라 생각해볼 수 있을 것이다. 이는 맞는 설명인가?

]chatGTP[ 양자역학은 현재까지도 많은 물리학자들이 연구하고 있는 분야이며, 인간의 뇌 속에서 뉴런의 작용과 양자역학 현상 간에 직접적인 관련성이 있는지에 대한 의견은 분분합니다. 현재까지는 인공신경망에서 사용되는 난수함수와 양자역학적인 현상 사이에 직접적인 연관성이 있는 것으로 알려져 있으며, 양자역학적인 현상이 뇌의 작용에 영향을 미치는지에 대해서는 아직 많은 논의가 필요합니다. 따라서, 우리의 뇌와 양자역학 사이에 직접적인 관련성이 있는지에 대해서는 더 많은 연구와 검증이 필요하며, 현재까지는 결론을 내릴 수 없는 문제입니다.

10scrap : 나는 우리의 뇌와 양자역학 사이의 관계에 대해 가설을 세우고, 많은 것을 상상하고 싶지만, 너의 답변을 들으니 과학적인 근거가 확보될 때까지 기다리고 연구하는 것이 좋다는 생각도 든다.

]chatGTP[ 맞습니다. 과학적인 근거가 없는 가설이나 상상은 가치가 있을 수 있지만, 항상 신중하게 검토하고 검증되어야 합니다. 과학적인 연구와 탐구를 통해 우리의 뇌와 지능, 양자역학 등에 대한 이해를 더욱 발전시킬 수 있을 것입니다. 언제든지 궁금한 것이 있으면 물어보세요!

 

* 더 이상 억지스런 질의를 한다면, 원하는 대답을 지어내는 것과 다를 바가 없을 것이라 생각이 들었기 때문에 여기서 마무리 하였다.

 

* 이상의 과정에서도 살펴볼 수 있지만, chatGPT를 이용하면 일반적인 검색이나 낮은 수준의 탐구로는 얻을 수 없는 답변을 간단하고 빠르게 얻을 수 있다.

 

* 당장의 활용도가 이만큼이나 높은 마당인데, 앞으로 인공지능이 어떤 세상을 만들어 갈지 기대가 된다.