XOR 문제 — 한 뉴런의 한계 (1969 AI 겨울)
AND, OR는 한 뉴런으로 풀렸어. 그런데 XOR은?
| x1 | x2 | XOR |
|---|---|---|
| 0 | 0 | 0 |
| 0 | 1 | 1 |
| 1 | 0 | 1 |
| 1 | 1 | 0 |
"두 입력이 서로 다를 때만 1." 일상에서는 "둘 중 정확히 하나만 참" — 매우 흔한 패턴.
⚠️ 한 퍼셉트론으로는 XOR 못 풀어
w₁x₁ + w₂x₂ + b 형태는 2차원에서 한 직선으로 0과 1 영역을 나눠.
- AND: 직선 한 개로 (1,1)만 한쪽에 분리 → 가능 ✅
- OR: 직선 한 개로 (0,0)만 한쪽에 분리 → 가능 ✅
- XOR: (0,0)과 (1,1)이 한 그룹, (0,1)과 (1,0)이 한 그룹 — 한 직선으로 못 나눔 ❌
이걸 "선형 분리 불가능"이라고 함.
📖 1969 — AI 겨울의 시작
1969년 Minsky와 Papert가 책 Perceptrons에서 이 한계를 증명. 그 결과:
- 신경망 연구비 끊김 → 1980년대까지 "AI 겨울"
- "기계학습 불가능" 분위기 10년 이상
그런데 그들 책의 마지막 페이지에 적혀있던 한 줄: "뉴런을 여러 층으로 쌓으면 가능할 수도 있지만, 어떻게 학습시킬지 모른다."
그 학습 방법이 1986년 역전파(Backpropagation)로 해결됨. 신경망 부활.
그러면 어떻게 뉴런을 쌓을까? — 다층 퍼셉트론 (MLP).