컴퓨터가 처음개발될 시기에 두 가지 방향이 있었다.

1. 하나는 우리가 지금 쓰는 거고 

2. 다른 하나가 인공신경망이었음.

둘다 목적은 인간의 생각을 따라하는 기계를 만들고자 함이었는데 방향성이 달랐던 것.

1은 인간의 사고는 이러이러하겠지? 라는 추상적인 개념을 가지고 시작했다.

우리 뇌 안의 신경이 어떻게 연결되어있는지.. 등등 뇌를 물리적으로 따라해보려 한게 아니라 그냥 추상적으로 '인간의 사고는 이러할거야'라고 생각하고 시작했다는거.

그래서 논리구조에 집중했고 따라서 1의 근저에는 수리논리학이 있지.

컴퓨터는 1의 방향으로 수십년간 발전해오다가 비교적 최근에 2가 다시 주목받기 시작한다.

2는 1과 달리 좀 더 구체적으로 뇌를 따라하려 한다. 뇌의 신경 구조를 따라하려 하는 것.

(물론 2도 뇌의 신경망을 보고 피상적으로 따라한거기 때문에, 뇌를 제대로 따라하려면 뇌에 대해 생물학적으로 더 알아야 한다는 주장이 나오고 있음)

우리의 뇌라는 것도 결국 뉴런들의 집합체고, 학습이라는건 이들의 연결성이 강화되고 약화됨으로써 이뤄진다는게 기본 아이디어임.

신경망 컴퓨터에도 뇌의 신경망처럼 node 들이 있고 이것들이 서로 이어져 있는데 경험을 통해 이들의 연결성이 강화되고 약화됨. 

이를 통해서 학습이 이뤄지고 점점 더 원하는 결과물을 만들어내는 것임.

바둑 프로그램의 예를 들면, 한판의 바둑을 이겼다? 그럼 그 바둑을 둘때 활성화되었던 연결들이 더 강화됨.

졌다? 그럼 약화됨.

그리고 기보를 입력해주면 이긴 쪽이 둔 수에 해당하는 연결들이 강해지고, 진 쪽이 둔 수에 해당하는 연결들이 약해짐.

(물론 이건 아주 아주 아주 러프하게 설명한것임.)

기보를 저장하는게 아님.