AI는 어떻게 배울까
앞에서 규칙을 손으로 적는 기계를 봤어요. 규칙을 하나 적으면 하나를 알아보고, 안 적은 건 못 알아봤죠.
배우는 기계는 달라요. 사람이 답을 적어 주지 않아요. 틀리면서 스스로 고쳐요.
어떻게 그럴 수 있을까요? 생각보다 훨씬 단순해요.
얼마나 틀렸는지만 알면 돼요
과녁이 하나 있다고 해봐요. 그리고 돌릴 수 있는 값이 하나 있어요. 그걸 돌리면 내 답이 왼쪽이나 오른쪽으로 움직여요.
이 값을 라고 불러요. 어떤 신호를 얼마나 중요하게 볼지 정하는 값이에요. 손잡이를 돌리듯 조금씩 바꿔요.
어느 쪽으로 돌려야 할지 어떻게 알까요? 지금 얼마나 틀렸는지만 보면 돼요.
돌렸더니 더 많이 틀렸다 → 반대로 돌린다
돌렸더니 덜 틀렸다 → 그쪽으로 계속 간다
이게 전부예요. 정말로 이게 전부예요.
이 "얼마나 틀렸는지"를 라고 불러요.
몇 번 만에 맞혔나요? 아래 그래프가 방금 한 일이에요. 처음엔 많이 틀리다가 점점 줄어드는 모양, 이게 배우는 모양이에요.
기계도 똑같이 해요
자동으로 맞춰보기를 눌러 봤다면 조금 허무했을지도 몰라요. 기계가 하는 일이 이거든요.
조금 돌려 본다
더 틀렸는지 덜 틀렸는지 본다
덜 틀린 쪽으로 조금 더 간다
다시 1번으로
똑똑한 게 아니에요. 빠를 뿐이에요. 우리가 1초에 한 번 돌릴 때 기계는 1초에 수천 번 돌려요.
가중치가 두 개가 되면
가중치 하나 더를 눌러 보세요. 갑자기 어려워질 거예요.
가중치 하나를 돌리면 답이 둘 다 움직이거든요. 한쪽을 맞추면 다른 쪽이 어긋나요.
진짜 AI 안에는 이 가중치가 몇 개나 있을까요? 수백 개도 아니고 수백만 개예요. 더 많은 것도 있고요.
사람이 그걸 다 돌릴 수 있을까요? 못 해요. 그래서 기계가 돌려요.
이 챕터의 근거
- 6 Samuel, "Some Studies in Machine Learning Using the Game of Checkers", IBM Journal of Research and Development 3(3) (1959)
- 7 Samuel, "Some Studies in Machine Learning Using the Game of Checkers. II — Recent Progress", IBM Journal of Research and Development 11(6) (1967)