APisLab

  역전파(Backpropagation)란? AI는 틀린 답을 어떻게 수정할까? 지난 글에서는 활성화 함수 가 계산된 정보를 다음 뉴런으로 전달할지 결정하는 역할을 한다는 것을 알아보았습니다. 하지만 여기서 또 하나의 궁금증이 생깁니다. "AI가 틀린 답을 냈다면 어떻게 더 똑똑해질 수 있을까요?" 사람은 시험에서 틀린 문제를 다시 풀어보며 실수를 고칩니다. AI도 비슷합니다. 틀린 이유를 분석하고, 다음에는 더 정확한 답을 내도록 스스로 수정합니다. 이 과정을 역전파(Backpropagation) 라고 합니다. 이번 글에서는 AI가 어떻게 자신의 실수를 고쳐 나가는지 쉽게 알아보겠습니다. 사람도 틀리면서 배웁니다 시험을 본다고 생각해 보겠습니다. 100문제 중 80문제를 맞고 20문제를 틀렸다면, 우리는 틀린 문제를 다시 확인합니다. "왜 틀렸을까?" "어디에서 실수했을까?" 를 생각한 뒤 다음 시험에서는 같은 실수를 하지 않도록 공부합니다. AI도 똑같습니다. 틀린 답을 냈다면 그 이유를 찾아 조금씩 수정합니다. 역전파란? 역전파는 쉽게 말하면 "틀린 만큼 다시 수정하는 과정" 입니다. AI는 먼저 결과를 예측합니다. 그리고 실제 정답과 비교합니다. 차이가 있다면 그 차이를 이용해 가중치를 조금씩 수정합니다. 입력 ↓ 예측 ↓ 정답과 비교 ↓ 오차 계산 ↓ 가중치 수정 ↓ 다시 예측 이 과정을 수없이 반복하면서 AI는 점점 더 정확한 답을 맞히게 됩니다. 양궁 연습을 떠올려 보세요 양궁 선수가 과녁을 조준했다고 생각해 보겠습니다. 첫 번째 화살은 과녁보다 조금 왼쪽에 맞았습니다. 선수는 "조금 더 오른쪽으로 조준해야겠구나." 라고 판단합니다. 두 번째 화살은 과녁에 더 가까워집니다. 세 번째, 네 번째, 다섯 번째... 계속 조준을 수정하다 보면 결국 정중앙을 맞히게 됩니다. AI도 마찬가지입니다. 처음에는 정답과 많이 다를 수 있지만, 계속 수정하면...

  활성화 함수(Activation Function)란? AI는 언제 다음 뉴런으로 신호를 보낼까? 지난 글에서는 가중치(Weight) 와 편향(Bias) 을 통해 AI가 어떤 정보를 중요하게 생각하는지 알아보았습니다. 하지만 아직 한 가지 과정이 남아 있습니다. 퍼셉트론이 정보를 계산했다고 해서 무조건 다음 퍼셉트론으로 전달하는 것은 아닙니다. 계산 결과를 보고 "이 정보는 전달할 가치가 있는가?" 를 한 번 더 판단합니다. 이 마지막 결정을 담당하는 것이 바로 활성화 함수(Activation Function) 입니다. 이번 글에서는 활성화 함수가 왜 필요한지, 그리고 어떤 역할을 하는지 쉽게 알아보겠습니다. 모든 정보가 전달될 필요는 없습니다 회사에서 서류 심사를 한다고 생각해 보겠습니다. 지원자가 1,000명이라고 해서 모든 사람을 면접에 부르지는 않습니다. 먼저 일정 기준을 만족하는 사람만 다음 단계로 올라가게 됩니다. AI도 비슷합니다. 퍼셉트론이 계산한 모든 결과를 다음 뉴런으로 보내면 불필요한 정보까지 계속 전달되어 학습 효율이 크게 떨어집니다. 그래서 "이 정보는 중요하다." 라고 판단되는 경우에만 다음 뉴런으로 신호를 전달합니다. 활성화 함수란? 활성화 함수는 계산 결과를 다음 뉴런으로 전달할지 결정하는 규칙 입니다. 쉽게 말하면 AI 안에 있는 거름망 이나  판단 스위치 라고 생각하면 됩니다. 입력 ↓ 가중치 적용 ↓ 편향 적용 ↓ 활성화 함수 ↓ 다음 뉴런으로 전달 만약 계산 결과가 중요하지 않다면 신호를 전달하지 않을 수도 있습니다. 자동문과 비슷합니다 자동문은 사람이 충분히 가까이 왔을 때만 열립니다. 멀리 지나가는 사람이나 바람에는 반응하지 않습니다. AI도 같습니다. 입력된 정보가 충분히 중요하다고 판단될 때만 다음 뉴런으로 신호를 보냅니다. 활성화 함수는 자동문의 센서처럼 "열 것인가?" "그냥 있을 것인가?" 를 결정하는 역할을 합니다. 활성화 ...

2.8조 매개변수의 공개형 AI, 키미 K3는 무엇일까? 2026년 7월, 중국의 AI 기업 문샷 AI(Moonshot AI) 가 새로운 인공지능 모델 키미 K3(Kimi K3) 를 공개했습니다. 키미 K3는 전체 규모가 약 2.8조 개의 매개변수 에 달하는 초대형 AI입니다. 글을 작성하거나 질문에 답하는 것뿐 아니라 이미지와 문서를 분석하고, 프로그램을 개발하며, 여러 작업을 장시간 이어서 수행하는 능력도 갖추고 있습니다. 하지만 키미 K3가 특별히 주목받는 가장 큰 이유는 따로 있습니다. 바로 문샷 AI가 이 거대한 모델의 가중치, Model Weights 를 외부에 공개했다는 점입니다. 개발자와 연구기관은 키미 K3의 모델 파일을 내려받아 직접 분석하거나 자체 서버에서 운영할 수 있습니다. 그렇다면 키미 K3는 어떤 AI이며, 가중치를 공개했다는 것은 정확히 어떤 의미일까요? 키미 K3를 만든 문샷 AI는 어떤 기업일까? 키미 K3를 개발한 문샷 AI 는 중국 베이징에 기반을 둔 인공지능 기업입니다. 문샷 AI는 그동안 긴 문서를 읽고 분석하는 능력과 코딩, 도구 사용, AI 에이전트 기능을 강조한 키미 시리즈를 개발해 왔습니다. 이번에 공개된 키미 K3는 문샷 AI가 현재까지 개발한 모델 가운데 가장 강력한 모델로 소개됐습니다. 장시간 이어지는 코딩, 자료 조사, 문서 작성, 이미지 분석, 복잡한 추론과 같은 작업을 목표로 설계됐습니다. 여기서 말하는 AI 에이전트 는 단순히 질문에 답하는 챗봇과는 조금 다릅니다. 쉽게 비유하면 일반적인 챗봇이 질문을 듣고 설명해 주는 상담 직원 이라면, AI 에이전트는 지시를 받은 뒤 필요한 자료를 찾고 프로그램을 실행하며 결과물까지 만드는 실무 직원 에 가깝습니다. 예를 들어 사용자가 다음과 같이 요청했다고 생각해 보겠습니다. 경쟁사 자료를 조사하고, 내용을 표로 정리한 뒤 발표 자료를 만들어 줘. 일반적인 챗봇은 발표 자료에 들어갈 내용을 글로 설명하는 데 그칠 수 있습니다. 반면 AI 에이전트는 작업을 여러 단...

  가중치(Weight)와 편향(Bias)이란? AI는 무엇을 중요하게 생각할까? 지난 글에서는 퍼셉트론 이 인공신경망을 이루는 가장 작은 단위라는 것을 알아보았습니다. 퍼셉트론은 입력을 받아 계산한 뒤 결과를 출력하는 작은 계산기와 같습니다. 그런데 여기서 한 가지 궁금한 점이 생깁니다. "퍼셉트론은 어떻게 어떤 정보가 중요한지 알 수 있을까요?" 사람도 모든 정보를 똑같이 중요하게 생각하지 않듯이, AI도 입력되는 정보마다 중요도를 다르게 판단합니다. 이 역할을 하는 것이 바로 가중치(Weight) 와 편향(Bias) 입니다. 이번 글에서는 이 두 개념을 최대한 쉽게 알아보겠습니다. 사람도 모든 정보를 똑같이 보지 않습니다 친구를 알아본다고 생각해 보겠습니다. 우리는 친구를 볼 때 얼굴 눈 머리 모양 목소리 옷 등 여러 가지 정보를 함께 봅니다. 하지만 모든 정보를 똑같이 중요하게 생각하지는 않습니다. 예를 들어 친구가 옷을 바꿔 입었다고 해서 다른 사람이라고 생각하지는 않습니다. 반대로 얼굴이 완전히 달라진다면 알아보기 어렵겠죠. 즉, 우리의 뇌는 자연스럽게 얼굴은 중요하게 옷은 덜 중요하게 생각합니다. AI도 같은 방식으로 학습합니다. 가중치(Weight)란? 가중치는 쉽게 말해 "이 정보가 얼마나 중요한가?" 를 나타내는 값입니다. 예를 들어 AI가 고양이를 찾는다고 가정해 보겠습니다. 고양이 사진에는 귀 눈 수염 꼬리 배경 같은 다양한 정보가 있습니다. 하지만 AI는 학습을 하면서 귀와 눈은 중요하고, 배경은 크게 중요하지 않다는 것을 배우게 됩니다. 즉, 중요한 정보에는 높은 가중치를, 덜 중요한 정보에는 낮은 가중치를 부여합니다. 처음부터 중요도를 아는 것은 아닙니다 AI는 처음부터 "고양이 귀가 중요하다." 는 것을 알고 있는 것이 아닙니다. 처음에는 거의 아무것도 모르는 상태에서 시작합니다. 그래서 처음에는 배경을 더 중요하게 생각할 수도 있고, 수염을 가장 중요하게 생각할 수도 있습니다....

  퍼셉트론(Perceptron)이란? 인공신경망의 가장 작은 시작점 지난 글에서는 인공신경망(Neural Network)이 사람의 뇌를 본떠 만들어졌으며, 수많은 뉴런이 서로 연결되어 정보를 처리하는 구조라는 것을 알아보았습니다. 그렇다면 여기서 한 가지 궁금증이 생깁니다. "인공신경망을 이루는 뉴런 하나는 어떻게 생겼을까?" AI에서는 이러한 인공 뉴런 하나를 '퍼셉트론(Perceptron)' 이라고 부릅니다. 퍼셉트론은 오늘날의 딥러닝 모델을 이루는 가장 기본적인 단위이며, 모든 인공신경망의 출발점이라고 할 수 있습니다. 이번 글에서는 퍼셉트론이 무엇인지, 어떤 역할을 하는지 쉽게 알아보겠습니다. 퍼셉트론은 인공 뉴런입니다 사람의 뇌에는 수많은 뉴런이 있습니다. 각 뉴런은 다른 뉴런으로부터 신호를 받아 처리한 뒤 다시 다음 뉴런으로 전달합니다. AI도 이와 비슷한 구조를 사용합니다. 다만 실제 뉴런 대신 컴퓨터가 계산할 수 있도록 단순화한 모델 을 사용하는데, 이것이 바로 퍼셉트론입니다. 쉽게 말하면 퍼셉트론은 인공신경망을 구성하는 뉴런 하나입니다. 하나는 단순하지만 수천 개가 모이면 강력해집니다 퍼셉트론 하나는 생각보다 매우 단순합니다. 입력을 받고 계산을 한 뒤 결과를 출력하는 것이 전부입니다. 입력 ↓ 계산 ↓ 출력 하지만 이런 퍼셉트론이 수천 개, 수만 개, 수백만 개 연결되면 복잡한 이미지와 문장까지 이해할 수 있는 거대한 인공신경망이 만들어집니다. 퍼셉트론은 어떤 일을 할까? 퍼셉트론은 크게 세 가지 일을 합니다. ① 입력을 받습니다. 먼저 여러 개의 데이터를 입력받습니다. 예를 들어 고양이 사진이라면 귀 정보 눈 정보 얼굴 정보 등이 하나의 퍼셉트론으로 전달될 수 있습니다. ② 입력된 정보를 계산합니다. 퍼셉트론은 입력된 정보를 그대로 사용하는 것이 아니라 각 정보가 얼마나 중요한지를 계산합니다. 예를 들어 고양이를 구분할 때 귀는 매우 중요하고 배경은 덜 중요할 수 있습니다. AI는 이러한 중요도를 이...

인공신경망(Neural Network)이란? AI는 사람의 뇌를 어떻게 따라 했을까? 지난 글에서는 딥러닝(Deep Learning) 이 머신러닝보다 더 복잡한 문제를 해결할 수 있는 이유를 알아보았습니다. 그렇다면 딥러닝은 어떤 구조를 이용해 데이터를 학습하는 것일까요? 그 핵심에는 바로 인공신경망(Artificial Neural Network) 이 있습니다. 인공신경망은 사람의 뇌가 정보를 처리하는 방식을 참고하여 만들어진 구조로, 오늘날 이미지 인식, 음성 인식, 생성형 AI 등 대부분의 최신 AI 기술의 기반이 되고 있습니다. 이번 글에서는 인공신경망이 무엇인지, 그리고 어떤 원리로 데이터를 이해하는지 알아보겠습니다. 사람의 뇌는 어떻게 정보를 처리할까? 사람은 사진 한 장을 보는 순간 수많은 정보를 동시에 분석합니다. 예를 들어 고양이 사진을 보면 귀의 모양 눈의 위치 얼굴 형태 몸의 비율 등을 순식간에 종합하여 "고양이다." 라고 판단합니다. 이 과정은 우리 뇌 속 뉴런(Neuron) 이라는 신경세포들이 서로 신호를 주고받으며 이루어집니다. 우리의 뇌에는 약 860억 개의 뉴런 이 존재하며, 이 뉴런들이 거대한 네트워크를 형성해 학습과 기억, 판단을 수행합니다. AI 연구자들은 바로 이 구조를 컴퓨터에서도 구현해 보고자 했고, 그 결과 탄생한 것이 인공신경망 입니다. 인공신경망이란? 인공신경망은 사람의 뉴런을 단순한 수학적 모델로 표현한 것입니다. 하나의 뉴런은 입력받은 정보를 처리하여 다음 뉴런으로 전달합니다. 그리고 수많은 뉴런이 서로 연결되면 복잡한 정보를 이해할 수 있는 하나의 거대한 네트워크가 만들어집니다. 쉽게 표현하면 다음과 같습니다. 데이터 입력 ↓ 뉴런들이 정보를 전달 ↓ 결과 출력 하나의 뉴런은 매우 단순하지만, 수천 개, 수만 개가 연결되면 매우 복잡한 문제도 해결할 수 있게 됩니다. 인공신경망의 구조 인공신경망은 크게 세 개의 층(Layer)으로 구성됩니다. 입력층 ↓ 은닉층 ↓ 출력층 각 층은 ...

  딥러닝이란? 왜 AI의 성능은 갑자기 발전했을까? 지난 글에서는 머신러닝(Machine Learning) 이 데이터를 분석하여 스스로 규칙을 찾는 기술이라는 것을 알아보았습니다. 하지만 머신러닝에도 한계가 있었습니다. 복잡한 이미지나 음성, 자연어를 처리하려면 사람이 중요한 특징을 직접 선택해야 했고, 데이터가 많아질수록 성능을 높이는 데에도 어려움이 있었습니다. 이러한 한계를 극복하기 위해 등장한 기술이 바로 딥러닝(Deep Learning) 입니다. 이번 글에서는 딥러닝이 무엇인지, 왜 AI의 발전을 이끌었는지 쉽게 알아보겠습니다. 딥러닝은 머신러닝의 발전된 기술입니다 먼저 가장 많이 헷갈리는 부분부터 정리해 보겠습니다. 많은 사람들이 머신러닝과 딥러닝을 서로 다른 기술이라고 생각하지만 사실은 그렇지 않습니다. 딥러닝은 머신러닝을 발전시킨 기술 입니다. 쉽게 말하면 AI └── 머신러닝 └── 딥러닝 이라는 관계입니다. 즉, AI라는 큰 분야 안에 머신러닝이 있고, 그 머신러닝을 더욱 발전시킨 것이 딥러닝입니다. 머신러닝의 한계 머신러닝은 데이터를 통해 규칙을 배우지만, 사람의 도움이 필요한 경우가 많습니다. 예를 들어 "고양이를 구별하는 AI" 를 만든다고 가정해 보겠습니다. 머신러닝에서는 개발자가 귀 모양 눈 위치 수염 얼굴 비율 등이 중요한 특징이라고 알려주는 경우가 많았습니다. AI는 이 특징을 이용해 학습합니다. 즉, 사람이 어떤 특징이 중요한지를 먼저 고민해야 했습니다. 딥러닝은 특징도 스스로 찾습니다 딥러닝은 여기서 큰 차이를 보입니다. 사람이 "고양이는 귀가 중요하다." 라고 알려주지 않아도 AI가 수백만 장의 사진을 보면서 스스로 귀 눈 털 얼굴 형태 몸의 비율 등을 자동으로 찾아냅니다. 이 덕분에 사람의 개입이 줄어들고, 복잡한 문제도 훨씬 정확하게 해결할 수 있게 되었습니다. 왜 이름이 '딥(Deep)'일까? 딥러닝의 "Deep"은 단순히 "뛰어...

  머신러닝, AI는 어떻게 스스로 규칙을 찾을까? 머신러닝은 인공지능을 구현하는 대표적인 방법으로, 사람이 모든 규칙을 직접 입력하지 않아도 컴퓨터가 데이터를 통해 패턴을 학습하도록 만드는 기술입니다. 그렇다면 컴퓨터는 데이터를 보고 어떻게 규칙을 찾아낼까요? 이번 글에서는 머신러닝의 기본 원리와 대표적인 학습 방법을 일상적인 예시를 통해 쉽게 알아보겠습니다. 기존 프로그램은 사람이 규칙을 정합니다 먼저 기존 프로그램이 작동하는 방식을 살펴보겠습니다. 일반적인 프로그램은 개발자가 미리 작성한 규칙에 따라 동작합니다. 예를 들어 이메일에서 특정 단어를 찾아 스팸 메일을 차단하는 프로그램을 만든다고 가정해 보겠습니다. 개발자는 다음과 같은 규칙을 만들 수 있습니다. 메일에 "당첨" 이라는 단어가 포함되면 스팸 메일에 "무료" 라는 단어가 포함되면 스팸 메일에 지나치게 많은 링크 가 있으면 스팸 프로그램은 사람이 정해 놓은 조건을 확인한 뒤 해당 메일이 스팸인지 판단합니다. 처음에는 이런 방식도 어느 정도 효과가 있습니다. 하지만 스팸 발송자가 단어를 조금만 바꾸거나 새로운 유형의 광고 메일을 보내면 기존 규칙으로는 찾아내기 어려워집니다. 새로운 상황이 생길 때마다 사람이 규칙을 추가하고 수정해야 한다는 한계가 있는 것입니다. 머신러닝은 데이터에서 규칙을 찾습니다 머신러닝은 사람이 판단 규칙을 하나씩 작성하는 대신, 컴퓨터에 많은 사례를 보여줍니다. 예를 들어 다음과 같은 이메일 데이터를 준비할 수 있습니다. 이메일 내용 정답 회원 가입을 축하합니다 일반 메일 지금 클릭하면 경품 당첨 스팸 메일 내일 회의 자료를 보내드립니다 일반 메일 무료 상품을 지금 받아 가세요 스팸 메일 머신러닝 모델은 수많은 이메일과 정답을 비교하면서 스팸 메일에 자주 등장하는 패턴을 찾아냅니다. 특정 단어가 자주 사용되는가? 링크가 지나치게 많은가? 발신자의 주소가 의심스러운가? 비슷한 문장이 반복되는가? 제목과 본문의 표현이 과장되어 있는가? 이러...

  머신러닝과 딥러닝이란? 지난 글에서는 AI가 데이터를 통해 학습하고 점점 더 정확한 결과를 만들어내는 과정을 알아보았습니다. 그렇다면 AI는 어떤 방법으로 학습하는 것일까요? 뉴스나 인터넷을 보면 머신러닝(Machine Learning) , 딥러닝(Deep Learning) 이라는 용어를 자주 접하게 됩니다. 많은 사람들이 두 기술을 같은 의미로 생각하지만, 사실은 조금 다릅니다. 이번 글에서는 머신러닝과 딥러닝의 차이점을 최대한 쉽게 알아보겠습니다. AI, 머신러닝, 딥러닝의 관계 먼저 가장 중요한 것부터 알아보겠습니다. 많은 사람들이 AI = 머신러닝 = 딥러닝 이라고 생각하지만 실제 관계는 다음과 같습니다. AI └── 머신러닝 └── 딥러닝 즉, AI가 가장 큰 개념 머신러닝은 AI의 한 분야 딥러닝은 머신러닝의 발전된 기술 이라고 이해하면 됩니다. 쉽게 말하면 딥러닝은 머신러닝의 한 종류이며, 머신러닝은 AI를 구현하는 여러 방법 중 하나입니다. 머신러닝(Machine Learning)이란? 머신러닝은 말 그대로 기계가 스스로 학습하는 기술 입니다. 기존 프로그램은 사람이 규칙을 모두 입력해야 했습니다. 예를 들어 사과 → 과일 자동차 → 탈것 고양이 → 동물 처럼 사람이 하나하나 알려줘야 했습니다. 하지만 머신러닝은 수많은 데이터를 보고 스스로 규칙을 찾아냅니다. 예를 들어 고양이 사진을 수십만 장 보여주면 AI는 귀 모양 얼굴 형태 수염 눈 위치 등의 공통점을 찾아 "고양이는 이런 특징을 가지고 있구나." 를 배우게 됩니다. 머신러닝은 사람이 특징을 알려줍니다. 여기서 중요한 차이가 있습니다. 머신러닝에서는 사람이 어떤 특징이 중요한지 어느 정도 알려주는 경우가 많습니다. 예를 들어 고양이를 구분하려면 귀 모양 수염 얼굴 비율 등이 중요하다고 사람이 설계합니다. AI는 그 특징을...

  AI는 어떻게 학습할까? 지난 글에서는 AI(인공지능)가 무엇인지 에 대해 알아보았습니다. AI는 사람처럼 학습하고 판단하도록 만든 기술이라는 점을 살펴봤는데요. 그렇다면 이런 의문이 생길 수 있습니다. "AI는 누가 모든 지식을 입력해 주는 걸까?" "AI는 어떻게 스스로 답을 찾을 수 있을까?" 이번 글에서는 AI가 학습하는 원리를 누구나 이해할 수 있도록 쉽고 간단하게 설명해 보겠습니다. AI는 처음부터 똑똑하지 않습니다. 많은 사람들이 AI는 처음부터 모든 것을 알고 있다고 생각합니다. 하지만 실제 AI는 아무것도 모르는 상태에서 시작합니다. 마치 갓 태어난 아이가 주변 사물을 보며 하나씩 배우는 것처럼 AI도 수많은 데이터를 반복해서 학습하며 점점 똑똑해집니다. AI에게 가장 중요한 것은 프로그램보다 데이터(Data) 입니다. 1. 먼저 데이터를 준비합니다. AI가 학습하기 위해서는 먼저 많은 데이터가 필요합니다. 예를 들어 고양이를 구별하는 AI를 만든다고 가정해 보겠습니다. AI에게는 다음과 같은 사진들이 필요합니다. 🐱 고양이 사진 50만 장 🐶 강아지 사진 50만 장 🐰 토끼 사진 30만 장 사진이 많을수록 AI는 다양한 특징을 배우게 됩니다.   2. AI는 사진을 보며 특징을 찾습니다. 사람은 고양이를 보면 바로 알아봅니다. 하지만 AI는 처음에는 고양이가 무엇인지 전혀 모릅니다. 대신 사진을 하나씩 분석하면서 공통점을 찾기 시작합니다. 예를 들어 귀가 뾰족한가? 눈은 어디에 있는가? 수염이 있는가? 얼굴은 둥근가? 몸의 비율은 어떠한가? 이런 특징을 수없이 비교하면서 "이런 특징을 가진 사진은 고양이일 가능성이 높구나." 라는 규칙을 스스로 만들어 갑니다. 이 과정을 학습(Training) 이라고 합니다. 3. 학습을 반복할수록 정확도가 높아집니다. AI는 한 번만 공부하는 것이 ...