그림 7-5를 각각 그래프로 좌표 평면에 나타내 보겠습니다. 결괏값이 0이면 흰색 점으로, 1이면 검은색 점으로 나타낸 후 조금 전처럼 직선을 그어 위 조건을 만족할 수 있는지 보겠습니다.

그림 7-6 | AND, OR, XOR 진리표대로 좌표 평면에 표현한 후 선을 그어 색이 같은 점끼리 나누기(XOR는 불가능)

AND와 OR 게이트는 직선을 그어 결괏값이 1인 값(검은색 점)을 구별할 수 있습니다. 그러나 XOR의 경우 선을 그어 구분할 수 없습니다.

이는 인공지능 분야의 선구자였던 MIT의 마빈 민스키(Marvin Minsky) 교수가 1969년에 발표한 “퍼셉트론즈(Perceptrons)”라는 논문에 나오는 내용입니다. ‘뉴런 → 신경망 → 지능’이라는 도식에 따라 ‘퍼셉트론 → 인공 신경망 → 인공지능’이 가능하리라 꿈꾸었던 당시 사람들은 이것이 생각처럼 쉽지 않다는 사실을 깨닫게 됩니다. 알고 보니 간단한 XOR 문제조차 해결할 수 없었던 것입니다. 이 논문 이후 인공지능 연구가 한동안 침체기를 겪게 됩니다. 이 문제는 두 가지 방법이 순차적으로 개발되면서 해결됩니다. 하나는 다층 퍼셉트론(multilayer perceptron), 그리고 또 하나는 오차 역전파(back propagation)입니다. 이 중 먼저 다층 퍼셉트론부터 알아보겠습니다.