인공 신경망 (ANN)편집자 확인

인공 신경망의 초기 개념은 인간 두뇌의 생물학적 뉴런 구조에서 영감을 받았다. 1943년, 워렌 매컬럭과 월터 피츠는 논문 "A Logical Calculus of the Ideas Immanent in Nervous Activity"에서 단순화된 수학적 뉴런 모델을 제시했다. 이 모델은 이진 입력에 가중치를 곱하고 합산한 후, 고정된 임계값을 기준으로 출력을 결정하는 방식으로 작동했다. 이른바 MCP 뉴런 모델로 불리는 이 개념은 논리 게이트를 구현할 수 있음을 보여주었고, 인공지능 연구의 이론적 토대를 마련했다.

1958년, 프랭크 로젠블랫은 퍼셉트론이라는 개념을 소개하며 이론을 실용적인 기계 학습 모델로 발전시켰다. 퍼셉트론은 학습 가능한 가중치를 가진 MCP 뉴런 모델의 구체화된 형태였다. 로젠블랫은 퍼셉트론이 선형 분리 가능한 패턴(예: AND, OR 게이트)을 학습할 수 있는 알고리즘을 제안했다. 이 알고리즘은 오차를 기반으로 가중치를 조정하는 퍼셉트론 학습 규칙을 사용했으며, 이는 오늘날 경사 하강법의 초기 형태로 볼 수 있다.

그러나 1969년, 마빈 민스키와 시모어 페이퍼트는 저서 "퍼셉트론즈(Perceptrons)"에서 단일층 퍼셉트론의 근본적 한계를 지적했다. 그들은 퍼셉트론이 XOR 게이트와 같은 선형 분리 불가능 문제를 해결할 수 없음을 수학적으로 증명했다. 이 비판은 다층 구조와 효율적인 학습 알고리즘의 부재로 인해 인공 신경망 연구에 장기적인 침체기, 이른바 AI 겨울의 한 원인을 제공했다. 이러한 한계를 극복하기 위해서는 다층 구조와 역전파 알고리즘이 필요했지만, 당시에는 그 개념이 충분히成熟하지 못했다.

2010년대 초반, 그래픽 처리 장치(GPU)의 병렬 처리 능력을 활용한 고속 연산과 대규모 데이터셋(예: ImageNet)의 등장은 인공 신경망의 훈련을 실용적인 수준으로 가능하게 만들었다. 특히 2012년 이미지넷 대회(ILSVRC)에서 합성곱 신경망(CNN) 기반 모델인 AlexNet이 압도적인 성능 차이로 우승하면서, 딥러닝에 대한 연구와 투자의 폭발적인 증가를 촉발시켰다. 이 시기를 계기로 기계 학습의 주류 패러다임은 전통적인 알고리즘에서 딥러닝 중심으로 급격히 이동하였다.

딥러닝의 부상은 여러 핵심 기술적 진보에 힘입었다. 역전파 알고리즘의 안정적인 적용, 렐루(ReLU)와 같은 새로운 활성화 함수의 도입으로 기울기 소실 문제가 완화되었다. 또한, 드롭아웃 같은 정규화 기법과 고급 최적화 알고리즘(예: Adam)이 개발되어 더 깊고 복잡한 네트워크의 학습을 가능하게 했다. 이러한 발전은 순환 신경망(RNN)과 장단기 메모리(LSTM)를 통한 자연어 처리 분야의 혁신과 생성적 적대 신경망(GAN), 변환기(Transformer) 아키텍처의 등장으로 이어졌다.

결과적으로, 딥러닝은 이론적 개념에서 산업 전반을 변화시키는 핵심 기술로 부상했다. 연구 커뮤니티의 활발한 오픈소스 문화와 클라우드 컴퓨팅 기반의 인프라가 이를 가속화시켰으며, 현재는 자율 주행, 의료 진단, 신약 개발 등 복잡한 문제 해결에 광범위하게 활용되고 있다.

인공 신경망의 기본 구성 요소는 생물학적 뉴런을 모방한 인공 뉴런이다. 각 뉴런은 다수의 입력 신호를 받아 가중치를 곱하고 편향을 더한 후, 활성화 함수를 통해 출력 신호를 생성한다. 이 과정은 수식으로 y = f(Σ(w_i * x_i) + b)와 같이 표현되며, 여기서 w_i는 가중치, x_i는 입력, b는 편향, f()는 활성화 함수를 나타낸다.

활성화 함수는 뉴런의 출력을 비선형적으로 변환하는 역할을 한다. 선형 함수만 사용하면 네트워크의 깊이와 관계없이 단일 층으로 표현 가능해지므로, 복잡한 패턴을 학습하기 위해서는 비선형 활성화 함수가 필수적이다. 역사적으로는 시그모이드 함수나 하이퍼볼릭 탄젠트 함수가 널리 사용되었으나, 그래디언트 소실 문제로 인해 깊은 네트워크에서는 성능이 제한되었다.

현대 딥러닝에서는 주로 ReLU 계열의 함수가 표준으로 사용된다. ReLU는 입력이 0보다 크면 입력을 그대로, 0 이하이면 0을 출력하는 간단한 함수로, 계산 효율이 높고 그래디언트 소실 문제를 완화시킨다. ReLU의 변형으로는 dying ReLU 문제를 해결하기 위한 Leaky ReLU와 Parametric ReLU, 출력값을 정규화하는 Softmax 함수 등이 특정 목적에 따라 활용된다.

활성화 함수의 선택은 네트워크의 학습 속도, 수렴 성능, 그리고 최종 정확도에 직접적인 영향을 미친다. 따라서 문제의 유형과 네트워크 구조에 맞는 적절한 함수를 선택하는 것이 중요하다.

인공 신경망의 학습 과정은 크게 순전파와 역전파라는 두 단계를 반복하며 이루어진다. 순전파는 입력 데이터가 네트워크를 통과하여 출력을 생성하는 과정이다. 입력층부터 출력층까지 각 뉴런은 이전 층의 출력값을 받아 가중치를 곱하고 편향을 더한 후, 활성화 함수를 적용하여 자신의 출력값을 계산한다. 이 계산은 층을 거듭하며 순차적으로 진행되어 최종 예측값을 도출한다.

역전파는 순전파에서 계산된 출력값과 실제 목표값 사이의 오차를 바탕으로 네트워크의 모든 가중치와 편향을 조정하는 알고리즘이다. 이 과정은 연쇄 법칙을 활용한 기울기 기반 최적화의 핵심이다. 먼저 손실 함수를 통해 전체 오차를 계산한 후, 이 오차의 기울기를 출력층에서 입력층 방향으로 역순으로 전파시킨다. 각 가중치에 대한 오차의 기울기는 해당 가중치가 최종 오차에 기여한 정도를 나타낸다.

역전파 알고리즘의 일반적인 단계는 다음과 같다.

1. 순전파를 수행하여 네트워크의 출력을 계산한다.

2. 출력과 정답 레이블을 비교하여 손실 함수의 값을 계산한다.

3. 손실 함수의 기울기를 출력층의 가중치와 편향에 대해 계산한다.

4. 이 기울기를 이용하여 출력층의 가중치와 편향을 업데이트한다.

5. 계산된 기울기를 이전 층으로 역방향으로 전파시키며, 각 층의 가중치와 편향에 대한 기울기를 차례로 계산하고 업데이트한다.

이렇게 계산된 기울기는 확률적 경사 하강법이나 그 변형 알고리즘에 사용되어 가중치를 업데이트한다. 순전파와 역전파의 반복적인 사이클을 통해 네트워크는 점차적으로 주어진 작업에 맞는 최적의 매개변수 집합을 학습하게 된다. 역전파 알고리즘의 효율적인 구현은 현대 딥러닝의 발전을 가능하게 한 핵심 동력 중 하나이다.

순방향 신경망은 인공 신경망의 가장 기본적이고 전형적인 구조로, 정보가 입력층에서 출력층으로 한 방향으로만 흐른다. 이 때문에 피드포워드 신경망이라고도 불린다. 네트워크는 입력층, 하나 이상의 은닉층, 그리고 출력층으로 구성되며, 각 층은 다수의 인공 뉴런으로 이루어져 있다. 각 뉴런은 이전 층의 모든 뉴런과 완전히 연결되는 구조를 가지며, 이러한 연결을 완전 연결층이라고 한다.

FNN의 동작은 순전파 과정으로 설명된다. 입력 데이터가 네트워크에 주어지면, 각 뉴런은 이전 층에서 온 입력값에 가중치를 곱하고 편향을 더한 후, 활성화 함수를 통과시켜 출력값을 생성한다. 이 출력값은 다음 층의 뉴런에 대한 입력이 된다. 최종 출력층에서는 문제의 종류에 따라 적절한 활성화 함수를 사용하여 예측값을 출력한다. 예를 들어, 이진 분류 문제에는 시그모이드 함수를, 다중 클래스 분류에는 소프트맥스 함수를 주로 사용한다.

순방향 신경망의 학습은 역전파 알고리즘과 경사 하강법을 통해 이루어진다. 네트워크의 예측값과 실제 목표값 사이의 오차를 계산한 후, 이 오차를 출력층에서 입력층 방향으로 거슬러 올라가며 각 연결의 가중치와 편향을 조정한다. 이 과정을 반복하여 네트워크의 전체 오차를 최소화한다.

FNN은 구조가 직관적이고 구현이 비교적 간단하여 다양한 분야의 기초 모델로 널리 사용된다. 그러나 층이 깊어질수록 파라미터 수가 급격히 증가하고, 기울기 소실 문제가 발생할 수 있다는 단점이 있다. 또한, 입력 데이터의 공간적 또는 순차적 구조를 직접적으로 고려하지 못하기 때문에, 이미지나 시계열 데이터 처리에는 합성곱 신경망이나 순환 신경망 같은 특화된 아키텍처가 더 효과적이다.

합성곱 신경망은 주로 그리드 형태의 데이터, 예를 들어 이미지나 시계열 데이터를 처리하도록 설계된 특수한 인공 신경망 아키텍처이다. 이 네트워크의 핵심 구성 요소는 합성곱층이다. 합성곱층은 입력 데이터 위를 이동하는 작은 필터(또는 커널)를 사용하여 특징 맵을 생성한다. 이 필터는 가중치의 집합으로, 입력 데이터의 국소적 영역(예: 이미지의 일부 픽셀)과의 수학적 합성곱 연산을 수행한다. 이 과정을 통해 에지, 텍스처, 형상과 같은 계층적이고 추상적인 특징을 자동으로 학습하고 추출한다.

합성곱 신경망의 구조는 일반적으로 합성곱층, 풀링층, 완전 연결층이 조합되어 구성된다. 합성곱층은 특징을 감지하고, 풀링층(보통 최대 풀링 사용)은 특징 맵의 공간적 크기를 축소하여 계산 부하를 줄이고 과적합을 방지한다. 여러 개의 합성곱층과 풀링층을 쌓으면, 초기 층은 단순한 에지를 감지하고, 후기 층은 점점 더 복잡한 객체의 부분이나 전체를 인식하는 계층적 특징 추출이 가능해진다. 최종적으로는 추출된 고차원 특징을 바탕으로 완전 연결층에서 분류나 회귀와 같은 작업을 수행한다.

합성곱 신경망의 주요 장점은 공간적 불변성을 학습하는 데 있다. 즉, 객체가 이미지 내에서 위치가 바뀌거나, 크기가 달라지거나, 약간 회전하더라도 안정적으로 인식할 수 있다. 또한, 지역 연결과 가중치 공유 메커니즘 덕분에 완전 연결 신경망에 비해 학습해야 할 매개변수의 수가 현저히 줄어들어, 고차원의 이미지 데이터를 효율적으로 처리할 수 있다.

이러한 특성 덕분에 합성곱 신경망은 컴퓨터 비전 분야의 혁신을 주도했으며, 이미지 분류, 객체 감지, 이미지 분할 등 다양한 작업에서 뛰어난 성능을 보인다. 또한, 음성 신호나 텍스트 데이터와 같은 1차원 시퀀스 데이터 처리에도 변형되어 적용된다.

순환 신경망은 인공 신경망의 한 종류로, 내부에 순환 연결을 갖는 것이 특징이다. 이 구조는 시간이나 순서에 따라 변화하는 데이터를 처리하는 데 특화되어 있다. 주로 시계열 데이터나 연속적인 시퀀스, 예를 들어 문장이나 음성 신호와 같은 데이터를 모델링할 때 사용된다.

기본적인 순방향 신경망이 각 입력이 독립적이라고 가정하는 반면, RNN은 네트워크에 '은닉 상태'라는 메모리 개념을 도입한다. 이전 단계의 계산 결과가 현재 단계의 입력에 함께 영향을 미치도록 설계되어, 시퀀스 내의 이전 정보를 기억하고 활용할 수 있다. 이러한 작동 원리는 은닉층의 출력이 다시 동일한 층의 입력으로 피드백되는 순환 구조에 기반한다.

그러나 기본 RNN 구조는 긴 시퀀스를 처리할 때 정보가 점차 소실되거나 폭발하는 기울기 소실 및 폭발 문제에 취약하다. 이를 해결하기 위해 장단기 메모리와 게이트 순환 유닛 같은 변형 구조가 개발되었다. LSTM은 입력 게이트, 망각 게이트, 출력 게이트를 통해 정보의 흐름을 정교하게 제어한다. GRU는 리셋 게이트와 업데이트 게이트로 구성되어 LSTM보다 간소화된 구조를 가진다.

이러한 네트워크는 다양한 분야에 적용된다. 자연어 처리에서는 단어 시퀀스를 입력받아 기계 번역, 텍스트 생성, 감정 분석을 수행한다. 음성 인식에서는 오디오 신호의 시간적 패턴을 인식하는 데 사용된다. 또한 주식 가격 예측, 동영상 분류, 로봇 제어 등 시퀀스 예측이 필요한 광범위한 문제에 적용된다.

지도 학습은 인공 신경망이 가장 일반적으로 사용되는 학습 방식이다. 이 방법에서는 모델에 입력 데이터와 함께 그에 대응하는 정답 레이블(출력)이 제공된다. 모델의 목표는 주어진 입력으로부터 올바른 출력을 예측하는 함수를 학습하는 것이다. 학습 과정은 모델의 예측 출력과 실제 정답 레이블 사이의 오차를 계산하는 손실 함수를 정의하고, 이 오차를 최소화하는 방향으로 네트워크의 가중치와 편향을 조정하는 방식으로 진행된다.

대표적인 지도 학습의 예로는 이미지 분류, 음성 인식, 시계열 예측 등이 있다. 예를 들어, 고양이와 개의 사진을 분류하는 모델을 학습시킬 때는 각 사진(입력)에 '고양이' 또는 '개'(정답 레이블)라는 태그가 함께 주어진다. 모델은 수많은 사진-레이블 쌍을 반복적으로 학습하면서 고양이와 개를 구분하는 특징을 스스로 추출해내는 방법을 익힌다.

지도 학습의 성능은 주로 학습에 사용되지 않은 새로운 데이터, 즉 검증 데이터나 테스트 데이터에 대한 모델의 예측 정확도로 평가된다. 학습 데이터에만 지나치게 맞춰져 새로운 데이터에서는 성능이 떨어지는 과적합 현상을 피하면서 일반화 성능을 높이는 것이 핵심 과제이다. 이를 위해 드롭아웃, 정규화, 데이터 증강 등의 기법이 널리 사용된다.

비지도 학습은 레이블이 지정되지 않은 데이터에서 패턴이나 구조를 발견하는 머신 러닝의 한 방법이다. 인공 신경망을 비지도 학습에 적용할 때, 네트워크는 입력 데이터 자체의 내재된 분포나 특성을 학습하는 것이 목표이다. 이 방식은 데이터의 숨겨진 군집을 찾거나, 차원을 축소하거나, 데이터를 효율적으로 표현하는 데 주로 사용된다.

대표적인 비지도 학습 신경망 모델로는 오토인코더와 제한된 볼츠만 머신(RBM)이 있다. 오토인코더는 입력 데이터를 압축된 잠재 표현으로 인코딩한 후, 이를 다시 원본에 가깝게 재구성하는 방식으로 학습한다. 이를 통해 노이즈 제거나 이상치 탐지, 데이터의 핵심 특징 추출이 가능해진다. RBM은 확률적 생성 모델의 일종으로, 가시층과 은닉층 간의 연결을 학습하여 데이터의 확률 분포를 모델링한다.

비지도 학습의 주요 응용 분야는 다음과 같다.

지도 학습이 명확한 정답을 필요로 하는 반면, 비지도 학습은 데이터 자체의 구조를 탐색한다는 점에서 차이가 있다. 이는 레이블링 비용이 크거나, 데이터의 잠재적 범주를 사전에 알 수 없는 경우에 유용하다. 그러나 학습 목표가 덜 명확하여 결과의 평가와 해석이 상대적으로 어렵다는 한계도 존재한다.

강화 학습은 인공 신경망이 환경과 상호작용하며 보상을 최대화하는 행동을 학습하는 방법이다. 에이전트는 특정 상태에서 행동을 선택하고, 그 결과로 환경으로부터 보상과 새로운 상태를 받는다. 목표는 시간이 지남에 따라 누적 보상을 최대화하는 최적의 정책을 학습하는 것이다. 이는 지도 학습과 달리 정답 레이블이 제공되지 않으며, 시행착오를 통해 학습한다는 점이 특징이다.

강화 학습의 핵심 요소는 상태, 행동, 보상, 정책, 가치 함수이다. 정책은 주어진 상태에서 행동을 선택하는 규칙이며, 가치 함수는 특정 상태나 상태-행동 쌍의 장기적 기대 보상을 추정한다. 대표적인 알고리즘으로는 Q-러닝과 정책 경사 방법이 있다. Q-러닝은 최적 행동 가치 함수를 학습하는 테이블 기반 방법이며, 인공 신경망을 함수 근사기로 사용하는 심층 Q-네트워크로 발전했다.

이 방법은 지도 학습이나 비지도 학습과 구분되는 독특한 패러다임으로, 게임 AI, 로봇 제어, 자원 관리, 자율 주행 등 순차적 의사 결정이 필요한 복잡한 분야에 적용된다. 최근에는 심층 강화 학습을 통해 고차원의 상태 입력을 처리하고 더 복잡한 작업을 해결하는 능력이 크게 향상되었다.

컴퓨터 비전은 컴퓨터가 디지털 이미지나 비디오에서 정보를 자동으로 추출, 분석, 이해하는 기술 분야이다. 인공 신경망, 특히 합성곱 신경망의 발전은 이 분야에 혁신적인 변화를 가져왔다. 기존의 전통적인 컴퓨터 비전 알고리즘은 명시적인 특징 추출과 규칙 기반 분석에 의존했으나, ANN은 대량의 데이터로부터 계층적인 특징 표현을 자동으로 학습한다. 이는 더 높은 정확도와 강건성을 가능하게 하여 실제 응용에 널리 채택되는 계기가 되었다.

주요 응용 분야는 다음과 같다.

이러한 기술들은 다양한 산업에 적용된다. 의료 분야에서는 의료 영상 분석을 통해 X선이나 MRI 스캔에서 종양을 탐지하거나 질병을 진단하는 보조 도구로 사용된다. 자율 주행에서는 카메라 입력을 실시간으로 처리하여 차선, 교통 표지판, 장애물을 인식한다. 보안 및 감시에서는 얼굴 인식, 이상 행동 탐지 등에 활용된다. 또한, 증강 현실, 사진 편집, 품질 검사 등 일상적이고 산업적인 영역까지 그 영향이 확대되고 있다.

컴퓨터 비전에서 ANN의 성공은 대규모 라벨링 데이터셋의 구축, GPU 가속을 통한 연산 능력 향상, 그리고 CNN과 같은 특화된 네트워크 구조의 발전이 결합된 결과이다. 그러나 여전히 데이터 편향, 적대적 공격에 대한 취약성, 그리고 복잡한 시나리오(예: 가림이 심하거나 조명이 낮은 환경)에서의 일반화 문제는 중요한 과제로 남아 있다[1].

자연어 처리는 인간의 언어를 컴퓨터가 이해하고, 생성하고, 조작할 수 있도록 하는 인공 지능의 한 분야이다. 인공 신경망은 이 분야에서 핵심적인 역할을 수행하며, 특히 순환 신경망과 트랜스포머 아키텍처가 혁신을 주도했다.

초기에는 은닉 마르코프 모델이나 조건부 무작위장 같은 통계적 방법이 주류를 이루었다. 그러나 순환 신경망과 그 변형인 LSTM, GRU의 등장으로 단어 시퀀스의 장기 의존성을 효과적으로 모델링할 수 있게 되었다. 이는 기계 번역, 텍스트 생성, 감정 분석 등의 성능을 크게 향상시켰다. 이후 어텐션 메커니즘과 트랜스포머 모델의 출현은 자연어 처리의 패러다임을 완전히 바꾸어, BERT, GPT 같은 대규모 사전 학습 언어 모델의 시대를 열었다.

이러한 모델들은 다양한 하위 작업에 적용된다. 주요 응용 분야는 다음과 같다.

현재 자연어 처리 연구는 더 정교한 이해와 생성, 그리고 편향 완화와 해석 가능성 향상 같은 윤리적·기술적 과제에 집중하고 있다.

음성 인식은 인공 신경망이 가장 성공적으로 적용된 분야 중 하나이다. 이 기술은 사람의 음성 신호를 텍스트나 명령어로 변환하는 것을 목표로 한다. 초기 음성 인식 시스템은 은닉 마르코프 모델과 같은 통계적 방법에 크게 의존했으나, 딥러닝 기반 순방향 신경망과 순환 신경망의 도입으로 정확도가 획기적으로 향상되었다.

특히 장단기 메모리와 게이트 순환 유닛을 포함한 순환 신경망 아키텍처는 음성 신호의 시간적 연속성을 효과적으로 모델링하는 데 핵심적이었다. 이후 합성곱 신경망도 음성의 스펙트로그램과 같은 시각적 표현을 처리하는 데 활용되며, 음성 인식 파이프라인의 일부로 통합되었다. 최근에는 어텐션 메커니즘과 트랜스포머 아키텍처가 종단간 음성 인식 시스템의 성능을 주도하고 있다.

음성 인식 기술의 응용 범위는 매우 넓다. 대표적인 예로 스마트폰의 가상 비서(예: 시리, 구글 어시스턴트), 자동 자막 생성, 핸즈프리 명령 제어 시스템, 콜센터의 대화형 음성 응답 시스템 등이 있다. 또한 실시간 번역 서비스나 발화자 식별과 같은 고급 작업에도 활용된다.

이러한 발전에도 불구하고, 배경 소음, 다양한 억양과 방언, 동음이의어 처리 등은 여전히 중요한 과제로 남아 있다. 연구는 더 강건하고 효율적인 모델을 개발하고, 적은 양의 데이터로도 학습할 수 있는 퓨샷 러닝이나 자가 지도 학습 같은 방향으로 진행되고 있다.

과적합은 인공 신경망이 훈련 데이터에 지나치게 맞춰져 새로운, 보지 못한 데이터에 대한 성능이 떨어지는 현상이다. 이는 모델이 훈련 데이터의 노이즈나 특정 패턴까지 암기해버려 일반화 능력을 상실했음을 의미한다. 과적합된 모델은 훈련 정확도는 매우 높지만 검증 또는 테스트 정확도는 상대적으로 낮게 나타나는 특징을 보인다.

일반화는 모델이 훈련 데이터에서 학습한 패턴을 새로운 데이터에 적용하는 능력을 말한다. 머신 러닝의 궁극적 목표는 높은 일반화 성능을 달성하는 것이다. 이를 위해 다양한 정규화 기법이 사용된다. 대표적인 방법으로는 가중치에 패널티를 부여하는 L1 정규화와 L2 정규화, 훈련 중 일부 뉴런을 무작위로 비활성화하는 드롭아웃, 그리고 훈련 데이터를 변형시켜 양을 늘리는 데이터 증강 등이 있다.

과적합을 방지하고 일반화를 개선하기 위한 전략은 다음과 같이 정리할 수 있다.

과적합과 일반화 문제는 모델의 실용적 배포를 가로막는 주요 장애물이다. 이 문제를 해결하지 못하면 인공 신경망은 실험실 수준을 벗어나 현실 세계의 복잡하고 다양한 데이터에 효과적으로 적용하기 어렵다. 따라서 지속적인 연구를 통해 더 강건하고 해석 가능한 모델을 개발하는 것이 중요한 과제로 남아 있다.

인공 신경망의 복잡성이 증가함에 따라, 특히 딥러닝 모델에서 내부 의사결정 과정을 이해하기 어려운 '블랙박스' 문제가 주요 과제로 대두되었다. 이로 인해 모델의 신뢰성, 공정성, 안전성을 검증하는 데 어려움을 겪게 되었다. 이러한 배경에서 설명 가능한 인공지능(XAI) 분야가 발전하며, 모델의 예측을 인간이 이해할 수 있는 형태로 설명하는 다양한 기법이 연구되고 있다.

해석 가능성을 높이는 접근법은 크게 두 가지로 나뉜다. 첫째는 본질적으로 해석 가능한 모델을 설계하는 것이다. 예를 들어, 의사결정 규칙이 명확한 결정 트리나 계수 해석이 가능한 선형 회귀 모델이 이에 해당한다. 둘째는 복잡한 블랙박스 모델에 사후 분석을 적용하여 해석하는 방법이다. 대표적인 기법으로는 특정 입력에 대한 예측에 각 입력 특성이 기여한 정도를 계산하는 LIME이나, 합성곱 신경망에서 어떤 영역이 분류 결정에 영향을 미쳤는지를 시각화하는 Grad-CAM 등이 있다.

해석 가능성 연구는 단순히 모델을 이해하는 것을 넘어, 모델의 편향을 발견하고 수정하거나, 새로운 과학적 발견을 위한 통찰을 제공하는 데까지 그 목적이 확장되고 있다. 예를 들어, 의료 영상 분석에서 Grad-CAM은 모델이 병변 판단을 위해 실제로 어떤 조직을 주시했는지를 시각화하여 의사의 진단을 보조할 수 있다. 그러나 여전히 제공된 설명의 정확성과 완전성을 평가하는 표준화된 방법론의 부재, 그리고 해석 과정 자체의 복잡성은 남아 있는 과제이다.