인공신경망이란 무엇인가?

실제로 딥 블루는 체스 게임에서 상대 말이 움직이는 경우의 수를 모두 탐색해 상대방이 이길 수 있는 가장 적은 수를 택하는 방식입니다. 하지만, 바둑의 경우 체스와는 달리 딥 블루의 방식으로 계산할 수 없을 만큼의 어마어마한 경우의 수를 가진 말의 움직임이 존재합니다. 

전문가들은 바둑에서는 어떤 경우든 우주 전체의 원자 수보다 더 많은 조합의 경우의 수가 존재한다고 합니다. 따라서 모든 경우의 수를 계산하여 바둑을 둔다는 것은 아무리 ICT 기술이 발전한다 해도 현실적으로 불가능하다는 것이 다수 학자의 정설이었지요.

그런데 불과 약 20년이 흐른 뒤에 알파고라는 바둑프로그램은 세계 최고의 바둑기사를 상대로 압승을 거두었습니다. 이는 단지 우연이었을까요? 이세돌과의 대결 이후 알파고는 10개월에 걸쳐 더욱 진화했고, 2016년 12월 29일부터 지난 1월 4일까지 인터넷 바둑사이트 2곳에서 세계 최고수들과 총 60판의 바둑을 둬서 한 판도 지지 않고 전부 다 승리를 거두었다고 합니다. (한국랭킹 1위 박정환 9단 상대5전 전승, 중국랭킹 1위 커제 9단 상대3전 3승 포함)

이 가중치는 연결강도로 표현되며 랜덤으로 초기에 주어졌다가 예측 값을 가장 잘 맞추는 값으로 조정되게 됩니다. 전이함수는 비선형함수를 사용하게 되며, 이러한 전이함수를 통하여 출력층에 예측 값이 전달되기 때문에 인공신경망이 비선형 모델로서 역할을 할 수 있게 됩니다.

예를 들어, 0.2와 0.9 두 개의 입력 값으로 0.5라는 예측값을 도출하는 인공신경망 모델을 학습시키는 과정을 생각해보겠습니다. 아래 그림과 같이 입력층에는 2개의 노드가 할당되며 출력 층에는 1개의 노드가 할당됩니다. 그리고 은닉층은 1개이며, 은닉노드는 3개로 임의로 설정합니다. 여기서 은닉층과 은닉노드의 개수는 다수의 반복실험을 통해 사용자가 적절하게 설정해야 하는 값입니다.