어제밤 텔레비전에서 본 "백색개"라는 영화의 줄거리가 생각난다. 여기에 등장하는 훈련된 흰개는 흑인을 보기만하면 죽일듯이 덤벼든다. 이 개는 백인 우월주의자가 개가 어릴 때부터 흑인을 고용하여 혹독하게 학대하도록 함으로써 백색개의 흑인에 대한 잠재적 피해의식을 심어준 것이다. 훈련장에서 이러한 판에 박힌 학습을 지우기 위한 훈련이 성공적으로 진행되는 것 같았으나 결국 실패하는 것으로 이 영화는 끝난다. 이러한 형태의 학습은 그 심도가 워낙 강하다는 것을 시사하고 있으며 성공적인 학습은 하기에도 어렵지만 인위적으로 지우기도 어렵다는 것을 보여 주었다.
인간의두뇌를 모방한 인공적인 신경망에 대한 과학자들의 연구열과 일반인들의 관심은 실로 지대하다. 그러나 공상소설에 나타나는 사례를 통하여 설명할 경우에는 쉽사리 이해할 수 있으나 일반적인 표현은 결코 쉽지 않다.
신경망에관해 어느 정도의 기본적인 이해가 이루어졌는가를 점검하기 위해서는 다음의 몇가지 역설적인 물음에 대한 반추를 통하여 보다 높은 단계의이해가 가능할 것이다.
첫째,"신경망은 새로운 것이다" 이 말은 결코 사실이 아니다. 신경망은 최근에 만들어진 이론이라기 보다는 1950년대에 이미 고안된 이론이 1980년대에 재등장한 것이지 전혀 새로운 것은 아니다.
둘째, "신경망은 단지 범용컴퓨터다" 어떤 의미에서는 이 말이 사실 이지만 이 주장은 신경망의 전체적인 괸점을 놓치고 있다. 그럼에도 불구 하고 신경 망은 전통적인 컴퓨터와의 유사성을 가지고 있다. 신경망은 문제들을 단순화 시키며 특정분야의 일을 쉽게 한다. 이러한 주장은 신경망관련 상품판매업자 들에 의해 과장 되기도 하는데 어떤 사람들은 전통적인 컴퓨터 시스템에서의 함수나 프로시저 대신에 신경망에서는 유니트 또는 처리요소들로 이루어진 데이터의 흐름으로 보는 것이다.
그러나 이러한 관점은 신경망의 역할을 간과한 것으로 보인다. 생물학적인 뉴런들은 수백 또는 수천 비트 이상의 정보들을 생성하지는 않는다. 기껏해야 두세 비트를 생성할 따름이다. 실제 연구에 의하면 하나의 뉴런에서 생성 되는 유용한 정보는 한 비트의 3분의 1에 불과하다고 한다. 그럼에도 불구하고 고도 수준의 인간의 사고에는 별 문제가 없다고 한다. 그러한 맥락에서신경망과 범용컴퓨터는 엄격히 구별되어야 한다.
셋째,"신경망은 전통적인 컴퓨터에서 시뮬레이션될 수 없다" 이 말은 시뮬레이션의 의미를 잘못 이해한 데서 비롯된 것이다. 실제 사용에 있어서는 전통적인 컴퓨터에서 신경망을 시뮬레이션해서 얻는 것은 별로 없다. 학습을 포함하여 시뮬레이션이 할 수 있는 것은 전통적인 프로그램에 의해 더 빨리 처리되며 또한 메모리용량을 적게 쓰고서도 구현될 수 있다.
그러면신경망을 효과적으로 처리할 수 있는 전용의 신경망컴퓨터를 통하지않고 전통적인 컴퓨터를 사용하여 시뮬레이션하는 까닭은 무엇인가? 가장 두드러진 이유로는 시뮬레이션방법은 융통성이 있으며 또한 수없이 반복하여 실험할 수도 있고 순응성도 있기 때문이다. 또 다른 한가지 이유로는 아직까지 신경망컴퓨터가 제대로 개발되지 않았기 때문이다. 병렬분산 처리를 특징 으로 하는 신경망의 구현을 위해서는 병렬처리가 필수적이나 아직까지는 미처 연구개발이 이론을 뒷받침하지 못하는 실정이다. 따라서 당분간은 전통적 인 컴퓨터를 이용한 시뮬레이션이 불가피할 것이다.
넷째,"신경망은 전통적인 컴퓨터가 달성할 수 없는 인공지능을 달성한다" 이 말은 사실이 아니다. 신경망이나 인공지능은 각각의 특성을 가지고 있으며 서로가 상대방을 시뮬레이션할 수 있는 것도 아니기 때문이다. 초고속으로 작동되는 신경망의 구현보다는 이론적인 면에 있어서의 지능적인 연구가 훨씬 어려운 것인지도 모른다.
"모든지능적인 것은 90%이상이 물로 이루어져 있는데 전자장치를 이용하는시스템들은 물에 의해 쉽게 파괴되므로 인간이 만든 어떤 전자적인 시스템도 지능적일 수는 없다"라는 농담도 의미있는 표현일 것이다.