인공신경망과 뇌의 뉴런: 정확한 유추가 필요

전산 전문가들이 펴낸 딥러닝(Deep learning)이나 인공신경망(Artificial Neural Network) 저술을 보면 인공신경망을 인간의 신경세포와 비교해서 설명할 때 다소 혼란스러울 때가 있다. 둘 사이의 유추가 정확하지 않기 때문이다.

예컨대 국내 한 전산학자의 최근 저서를 보면 인공 뉴런과 인간 뇌의 뉴런을 다음과 같이 비교해 설명했다.

오창석. 2018. <딥러닝을 위한 인공신경망>. 내하출판사. 41쪽.

우선 입력이 수상돌기에 해당되는 값으로 그려져 있는데,  잘못된 서술이다. 입력은 시냅스-전-뉴런(presynaptic neuron)의 축삭종말(axon terminal)에 도달한 신호(신경 자극)로 보는 편이 훨씬 정확할 것이다. 그것이 축삭종말에서 신경전달물질(neurotransmitter)로 바뀌어 시냅스 틈(synapse cleft)에 분비되고, 그것이 시냅스-후-뉴런(postsynaptic neuron)의 수상돌기의 수용체들(receptors)을 통해서 전달되는 것까지가 시냅스(synapse)에 해당된다. 그림에서 연결강도라고 표시된 부분이다. 그런 다음 시냅스-후-뉴런의 수상돌기에서 신경전달물질은 활동전위(action potential)로 바뀌게 되는데 그 부분에 해당되는 과정은 그림에 없다. 그림에 세포체라고 표시된 부분은 축삭(axon)이다. 표시가 잘못 된 것이다. 그리고 그것이 인공 뉴런의 노드에 해당된다. 세포체는 여러 수상돌기로부터 들어온 활동전위를 합산하고 그것이 역치(threshold value)를 넘으면 신호를 전달해야 된다고 판단하고 축삭을 향해서 활동 전위를 발사한다. 그 활동 전위가 위 그림에서 인공 뉴런의 출력에 해당된다. 그림에 ‘축삭돌기’라는 표현이 있는데 영어 이름은 axon terminal로 ‘축삭종말’이라고 쓰는 것이 더 적절하다고 생각되며 그것의 위치도 축삭의 맨 끝 부분(위 그림에서 오른쪽 끝의 T 자 모양)이 맞다.

혼란을 바로 잡기 위해 다시 정리해 설명해 본다. 아래 그림은 한 개의 인공 뉴런이 작동하는 과정을 간략히 모형화한 것이다. 맨 왼쪽의 상자들은 여러 개의 입력값을 나타낸다. 그것들은 각각 다른 가중치(weight)를 지닌 경로를 통해서 노드(node)에 들어온다. 노드에서는 각 입력값과 가중치의 곱이 합산되고, 활성함수를 통해서 나온 값이 역치를 넘으면 산출값을 내놓는다.

artificial neural network에 대한 이미지 검색결과

그런데 이러한 과정을 인간 뇌에서 발생하는 뉴런과 시냅스 사이의 신호 전달에 비교하면 아래 그림과 같다. 위에서 언급했지만 다시 이 그림을 갖고 작동 순서대로 서술한다.

인공뉴런의 입력값()은 시냅스-전-뉴런의 축삭종말(axon terminal)에 활동 전위 형태로 전달되는 신호들의 값(강도)이다. 가중치()는 시냅스 가중치(synaptic weight)에 해당되는데, 그것은 시냅스-전-뉴런의 축삭종말에서 시냅스 틈으로 분비되는 신경전달물질의 양이나 시냅스-후-뉴런의 수상돌기에 형성된 수용체들의 수효(이것은 수용되는 신경전달물질의 양을 결정한다)에 의해 결정된다. 시냅스 후의 값()들은 시냅스-후-뉴런의 수상돌기를 통과되는 신호들의 값(세기)를 나타낸다. 그것들은 세포체(cell body)에서 합산되고, 그 총합(sum)이 역치를 넘으면 신호가 다음 뉴런에 전달되도록 활동 전위(action potential) 형태로 축삭(axon)을 향해 발사된다.

강화학습이 일어나는 경우 인공뉴런에서는 역전파(backpropagation)의 방법으로 가중치들이 조정되고 더 정확한 산출값을 내놓게 된다. 인간 뇌에서는 만약 동일한 자극이 반복적으로 전달되거나 보상예측오류(reward prediction error)가 발생할 경우, 동일한 자극에 대해 신경전달물질이 더 많이 분비되거나 수상돌기에 더 많은 수용체가 형성되어  더 효율적으로 신경전달물질을 수용하는 방식으로 시냅스 가중치가 변화된다.

전산 서적들에서 이러한 유추가 보다 정확히 사용되어야 할 것으로 생각된다. (윤영민, 2018-04-23)

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