이 시뮬레이션에 대해서
여러가지 뉴런을 이어 붙여서 테스트해 볼 수 있는 시뮬레이션입니다.
논리회로에서 착안하여 ‘AND’, ‘OR’, ‘NOT’의 세 종류 뉴런을 만들어 봤습니다.
실제로 사람의 연합 뉴런은 이보다 훨씬 복잡하게 연결되어 있지만, 이 시뮬레이션에서는 대폭 단순화하여 이해하기 쉬운 수준으로 구현했습니다.
신경 세포체를 클릭하면, 뉴런을 이동하거나 축삭의 방향을 바꿀 수 있는 드래그 지점이 나타납니다. 이 점을 드래그 해서 뉴런들을 서로 연결할 수 있습니다.
- AND 뉴런 (AND 회로)
- 모든 입력이 참(true)이면 참을 출력합니다.
- OR 뉴런 (OR 회로)
- 최소 하나의 입력만 참(true)이면 참을 출력합니다.
- NOT 뉴런 (NOT 회로)
- 참(true)과 거짓(false)을 반전시켜 출력합니다.
신경계
신경계(神經系, Nervous system)는 동물이 자신을 둘러싼 환경으로부터 자극을 받아들이고 반응을 일으키는 것과 관련된 계통입니다. 신경계는 신경 세포인 뉴런으로 이루어져 있습니다.
일반적으로 뉴런은 신경 세포체(soma), 가지 돌기(dendrite), 축삭(axon)으로 이루어져 있습니다. 신경 세포체는 핵과 세포질이 있어 여러 가지 생명 활동이 일어납니다. 가지 돌기는 다른 뉴런이나 감각 기관에서 전달된 자극을 받아들이고, 축삭은 다른 뉴런이나 기관 등으로 자극을 전달합니다.
뉴런은 기능에 따라 감각 뉴런, 연합 뉴런, 운동 뉴런으로 구분됩니다. 감각 뉴런은 감각 신경을 이루고, 연합 뉴런은 중추 신경계를 이루며, 운동 뉴런은 운동 신경을 이룹니다. 감각 뉴런은 감각 기관에서 받아들인 자극을 연합 뉴런으로 전달하고, 연합 뉴런은 자극을 느끼고 판단하여 운동 뉴런에 신호를 보냅니다. 운동 뉴런은 연합 뉴런에서 보낸 신호를 반응 기관으로 전달합니다. 이와 같이 뉴런을 통해 자극이 전달되어 적절한 반응이 일어납니다.
신경계와 인공신경망의 유사성
인공신경망은 생물학적 뉴런의 구조와 기능에서 영감을 받아 만들어졌습니다. 둘 사이에는 흥미로운 유사점이 있지만, 동시에 중요한 차이점도 존재합니다.
| 항목 | 생물학적 뉴런 | 인공신경망 |
|---|---|---|
| 신호의 입력 | 가지돌기(dendrite)를 통해 다른 뉴런으로부터 신호를 받음 | 입력 노드에서 데이터를 받아들임 |
| 신호의 처리 | 세포체(soma)에서 받은 신호를 통합하고 처리 | 가중치(weight)를 곱하고 합산하여 처리 |
| 신호의 출력 여부 | 일정 임계값을 넘으면 축삭(axon)을 통해 신호 전달 | 활성화 함수(activation function)를 통해 출력 결정 |
| 신호의 전달 | 축삭을 통해 다음 뉴런으로 신호 전달 | 다음 층의 노드로 출력값을 전달 |
| 학습 | 경험이 뉴런의 연결 및 신호의 처리 방법에 변화를 줌 | 가중치가 학습을 통해 조정됨 |
인공신경망은 수학적 모델로서 단순화된 구조를 기반으로 작동합니다. 실제 뇌의 작동 방식과는 거리가 있지만 그 원리를 모방하여 유용한 기능을 수행합니다.
그럼에도 아직까지 사람의 신경계는 인공신경망에 비해 훨씬 더 복잡하고 동적인 시스템입니다. 수천 개의 입력을 동시에 처리하고, 시간에 따라 반응이 달라지며, 화학적 요소도 작용합니다.