인공신경망과 뇌 신경망 비교: 입출력, 되먹임, 그리고 신경가소성

인공신경망(ANN)과 뇌 신경망(Biological Neural Network)은 모두 입력을 받아 처리한 후 출력을 내보내는 정보 처리 시스템이라는 점에서 유사하지만, 그 작동 방식과 특성에는 근본적인 차이가 있습니다.

두 신경망을 입출력(I/O) 관점과 뇌의 주요 특성(되먹임, 분산 처리, 신경가소성)을 중심으로 비교 설명합니다.

1. 인공신경망 (ANN)의 입출력

인공신경망(특히 보편적인 피드포워드 네트워크, FNN)의 입출력은 비교적 명확하고 정적입니다.

• 입력 (Input):
  
  • 데이터가 정형화된 숫자 벡터(Vector) 또는 텐서(Tensor) 형태로 주어집니다. (예: 이미지의 픽셀 값, 문장의 단어 임베딩 값)
  • 입력 데이터는 입력층(Input Layer)의 모든 노드에 동시에 전달됩니다.
• 처리 (Processing):
  
  • 신호는 입력층 $\rightarrow$ 은닉층 $\rightarrow$ 출력층으로 단방향(Feedforward)으로 흐릅니다.
  • 각 노드(뉴런)는 이전 층의 모든 노드로부터 입력을 받아 가중합(Weighted Sum)을 계산하고, 이를 활성화 함수(Activation Function) $f$에 통과시켜 다음 층으로 전달합니다. ($y = f(Wx + b)$)
  • 이 과정은 동기식(Synchronous)으로, 층(Layer) 단위로 계산이 순차적으로 일어납니다.
• 출력 (Output):
  
  • 출력층에서 계산된 숫자 값입니다. (예: '고양이일 확률' 0.95, '다음 단어'의 인덱스 256)
  • 하나의 입력에 대해 하나의 정해진 출력이 나옵니다.

2. 뇌 신경망의 입출력

뇌 신경망의 입출력은 훨씬 더 복잡하고 동적이며, 환경과 상호작용하며 실시간으로 변화합니다.

• 입력 (Input):
  
  • 빛, 소리, 압력 등 아날로그(Analog) 형태의 감각 정보가 감각 기관을 통해 전기화학적 신호(신경 흥분, Spike)로 변환됩니다.
  • 이 신호들은 비동기적(Asynchronous)으로, 실시간으로 뇌의 각기 다른 영역에 전달됩니다.
• 처리 (Processing):
  
  • 신호 처리가 단방향이 아닌, 거대한 네트워크 전체에서 동시에 일어납니다.
  • 뉴런의 발화(Firing)는 단순한 가중합이 아니라, 시간적/공간적 신호 누적, 뉴런 자체의 내부 상태, 조절 물질 등 복잡한 생화학적 과정의 영향을 받습니다.
• 출력 (Output):
  
  • 단순한 숫자 값이 아니라 복합적인 행동(근육 움직임), 인지적 결정, 감정 반응, 또는 내부 상태의 변화(기억 형성) 등입니다.
  • 동일한 입력이라도 뇌의 현재 상태(컨텍스트)에 따라 출력이 달라질 수 있습니다.

3. 핵심 특성 비교 (뇌 신경망 중심)

뇌 신경망의 특성을 고려할 때, 인공신경망과의 차이는 더욱 분명해집니다.

1. 되먹임 (Feedback)

• 뇌 신경망 (Biological): 뇌는 엄청난 양의 되먹임(피드백) 루프를 가지고 있습니다. 예를 들어, 시각 피질(V1)에서 처리된 정보가 상위 피질(V2, V3)로 갔다가, 다시 V1으로 신호를 되돌려 보냅니다.
  
  • I/O 영향: 이 피드백은 '주의(Attention)'나 '예측'에 핵심적입니다. 뇌는 입력을 수동적으로 받아들이는 것이 아니라, "다음에 어떤 입력이 올 것이다"라는 예측 신호(하향식, Top-down)를 끊임없이 생성하고, 실제 감각 입력(상향식, Bottom-up)과 비교하여 '오류'를 수정합니다. 즉, I/O가 분리된 것이 아니라 상호작용하는 루프입니다.
• 인공신경망 (ANN):
  
  • 피드포워드 (FNN/CNN): 기본적으로 피드백이 없습니다. 신호는 $Input \rightarrow Output$으로만 흐릅니다.
  • 순환신경망 (RNN/LSTM): 시간적 피드백을 흉내 냅니다. 이전 타임스텝($t-1$)의 '상태'를 현재 타임스텝($t$)의 '입력'으로 되먹임합니다. 이는 뇌의 복잡한 피드백 루프에 비하면 매우 단순화된 형태입니다.
    
    

2. 분산 처리 (Distributed Processing)

• 뇌 신경망 (Biological): 특정 기억이나 개념(예: '사과')은 뇌의 한 뉴런에 저장되지 않습니다. '사과'는 수백만 개의 뉴런에 걸쳐 분산된 패턴(빨간색 시각 정보 + 둥근 형태 정보 + 새콤한 미각 정보 + '사과'라는 소리 정보 등)으로 저장됩니다.
  
  • I/O 영향: 입력 신호가 들어오면, 이 분산된 네트워크가 동시에 활성화되어 '사과'라는 인식이 '떠오릅니다'(Pattern Completion). 일부 뉴런이 손상되어도 전체적인 출력(인식)은 크게 훼손되지 않고 점진적으로 저하됩니다(Graceful Degradation).
• 인공신경망 (ANN): 이 개념을 그대로 차용했습니다. ANN의 '지식'은 특정 노드가 아닌, 네트워크 전체의 가중치(Weights) 값들에 분산되어 저장됩니다. 입력 이미지가 들어왔을 때 '고양이'라고 판단하는 근거는 네트워크 전체의 가중치 매트릭스에 분산되어 있습니다.

3. 신경가소성 (Neuroplasticity) vs. 학습

• 뇌 신경망 (Biological): 뇌는 '경험'을 통해 물리적/화학적 구조 자체가 변합니다 (신경가소성). 시냅스 연결(가중치)이 강화되거나 약화되며 (예: 헤비안 학습), 심지어 새로운 시냅스가 생성되거나 기존 연결이 사라지기도 합니다.
  
  • I/O 영향: 학습(가소성)과 추론(I/O 처리)이 분리되어 있지 않습니다. 뇌는 입력을 처리하는 동시에 실시간으로 연결 강도를 조정합니다. 즉, 매 순간의 I/O가 뇌 구조를 미세하게 변화시키고, 이 변화가 다음 I/O 처리에 즉시 영향을 줍니다.
• 인공신경망 (ANN):
  
  • ANN의 학습(가소성)은 주로 역전파(Backpropagation)라는 알고리즘을 통해 '학습 단계(Training Phase)'에만 일어납니다. 이때 정답(Label)과의 오차(Error)를 계산하여 모든 가중치를 한꺼번에 업데이트합니다.
  • 학습이 완료된 후 '추론 단계(Inference Phase)'에서는 가중치가 고정(Frozen)됩니다. 새로운 입력이 들어와도 네트워크의 가중치(구조)는 변하지 않습니다.

요약 비교표

특징	인공신경망 (ANN)	뇌 신경망 (Biological)
기본 단위	노드 (숫자 값 처리)	뉴런 (전기화학적 스파이크 처리)
입력 (Input)	정형화된 숫자 텐서 (동기식)	아날로그 감각 정보 (비동기식 스파이크)
출력 (Output)	숫자 값 (분류/회귀)	복합적 행동, 인지, 내부 상태 변화
신호 흐름	주로 단방향 (FNN, CNN) (RNN은 제한적 순환)	양방향, 거대한 되먹임 루프 (상시적)
처리 방식	분산 처리 (가중치에 저장)	고도의 분산 및 병렬 처리 (시냅스 패턴)
학습 (가소성)	학습/추론 단계 분리 (역전파로 가중치 업데이트)	학습과 추론이 동시 발생 (실시간 시냅스 강도 변화)