현대 신경망 (Neural Networks)은 일반적으로 최적화 (Optimization), 통계학 (Statistics), 그리고 선형 대수학 (Linear Algebra)을 통해 설명되며, 이는 모델이 어떻게 학습하고 텐서 (Tensors)를 변환하는지를 기술합니다. 본 기사는 양상 논리 (Modal Logic)가 이러한 변환이 무엇을 나타내는지 해석하기 위한 상호 보완적인 수학적 프레임워크를 제공한다고 주장합니다. 레이어 정규화 (Layer Normalization), 임베딩 (Embeddings), 어텐션 (Attention), 잔차 연결 (Residual Connections), 그리고 은닉 표현 (Hidden Representations)을 예로 들어, 서로 다른 수치적 상태가 어떻게 동일한 의미론적 구조 (Semantic Structure)를 보존할 수 있는지, 그리고 신경망이 단순히 수치적 연산을 수행하는 것이 아니라 가능한 표현들을 점진적으로 정교화하는 과정으로 어떻게 간주될 수 있는지를 탐구합니다. 양상 논리는 기존의 수학을 대체하기보다는 표현 학습 (Representation Learning), 해석 가능성 (Interpretability), 그리고 의미론적 불변량 (Semantic Invariants)을 연구하기 위한 또 다른 관점을 제공합니다. 이러한 관점은 신경망이 왜 층 (Layers)을 거치며 의미를 보존하는지를 설명하는 데 도움이 될 수 있으며, 미래의 AI 아키텍처를 이해하고 잠재적으로 설계하는 데 있어 새로운 방향을 제시합니다.

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