미국 과학자 존 홉필드와 영국-캐나다 출신의 동료 제프리 힌턴이 2024년 노벨 물리학상을 수상했습니다. 이들은 인공 신경망을 활용한 기계 학습의 기초를 마련한 공로로 이번 상을 받았습니다.

아카데미는 공식 X 계정을 통해 “올해의 노벨 물리학상 수상자 두 명은 물리학의 도구를 활용해 오늘날 강력한 기계 학습의 기반이 되는 방법을 개발했습니다.”라고 밝혔습니다.

“이들은 컴퓨터를 활용해 우리 사회가 직면한 많은 문제를 해결하고 지도하는 완전히 새로운 방법을 제시했습니다.”

스웨덴 왕립 과학 아카데미는 이번 수상 발표에서 두 과학자가 방대한 데이터를 처리하고 인간의 뇌처럼 결정을 내릴 수 있는 기계 학습을 가능하게 한 "변혁적인 공헌"을 높이 평가했습니다.

두 노벨상 수상자는 누구인가요?

프린스턴 대학교 명예교수인 존 홉필드(91)는 1980년대에 홉필드 네트워크를 개발한 것으로 잘 알려져 있습니다. 이 네트워크는 물리학 원리를 활용해 연상 기억을 모델링한 것입니다.

그의 연구는 신경망이 기억과 학습 과정을 시뮬레이션할 수 있는 방법을 이해하는 데 중요한 역할을 했습니다.

영국 출신의 제프리 힌턴은 76세로, 토론토 대학교의 명예교수로 재직했습니다. 힌턴은 컴퓨터가 사람보다 더 똑똑해질 수 있는 시점이 자신과 다른 전문가들이 예상했던 것보다 훨씬 빨리 다가올 수 있음을 깨닫고 2023년에 구글을 떠났습니다.

컴퓨터 과학자이자 인지 심리학자인 힌턴은 데이터의 속성을 자율적으로 찾아내고, 사진에서 특정 요소를 식별하는 작업과 같은 과제를 수행할 수 있는 방법을 발명했습니다.

노벨상 수상자로 선정된 소감에 대해 묻자 힌턴은 기자들에게 '정말 깜짝 놀랐습니다. 이런 일이 일어날 줄 전혀 몰랐어요. 매우 놀랍습니다.'라고 말했습니다.

그는 “이것은 산업 혁명에 비견될 것입니다. 기계 학습은 지적 능력에서 인간을 초월할 것입니다,”라고 덧붙였습니다.

그는 의료, AI 비서, 업무 생산성 향상 등 여러 응용 분야를 강조하면서도, 기계 학습이 통제력을 잃을 가능성과 같은 잠재적 위험에 대해 경고했습니다.

그들의 연구 성과의 영향

홉필드와 힌턴의 기여는 이론적 연구를 넘어 일상생활에 영향을 미치는 실용적 응용으로 확장되고 있습니다.

홉필드 네트워크는 신경망이 뇌의 정보 처리 및 저장 방식을 모방할 수 있음을 보여주는 데 중요한 역할을 했습니다.

힌턴은 홉필드 네트워크를 확장해 볼츠만 머신을 개발했습니다. 이 머신은 통계 물리학을 사용해 데이터에서 특징적인 요소를 인식하도록 학습합니다. 이 머신은 작동 중에 나타날 가능성이 높은 예제를 학습시켜 훈련됩니다.

이 머신은 이미지를 분류하거나 훈련 데이터를 기반으로 새로운 예제를 생성할 수 있으며, 이는 기계 학습 발전에 중요한 역할을 했습니다.

이 이론적 돌파구는 AI의 미래 연구를 위한 토대를 마련했으며, 기계가 학습과 기억을 시뮬레이션할 수 있도록 했습니다.

힌턴의 역전파(Backpropagation) 연구는 신경망 훈련 방식을 혁신적으로 변화시켰습니다. 이 방법은 시스템이 오류로부터 학습하여 개선할 수 있도록 합니다.

이 방법은 오늘날의 딥러닝 시스템이 작동하는 데 필수적이며, 음성 인식, 컴퓨터 비전, 자연어 처리와 같은 기술의 기반이 됩니다.

역전파가 없었다면 신경망은 정확성과 복잡성을 개선하는 데 어려움을 겪었을 것이며, 현재 수행할 수 있는 정교한 작업을 수행하지 못했을 것입니다.

음성 인식 시스템에서 진단 의료 도구에 이르기까지, 이들의 발전은 AI 혁명의 근간을 형성합니다.

노벨 위원회는 이들의 연구가 다양한 분야에서 방대한 데이터를 보다 효율적으로 정렬하고 분석할 수 있도록 했다고 강조했습니다.

위원회는 “인공 신경망 기반의 기계 학습은 현재 과학, 공학, 일상생활을 혁신하고 있습니다.”라고 밝혔습니다.

세계적인 우려

위원회는 기계 학습과 인공지능에 대한 전 세계적인 우려도 인정했습니다.

노벨 물리학상 위원회 의장 엘렌 문스는 “기계 학습은 엄청난 이점을 제공하지만, 그 급속한 발전은 우리의 미래에 대한 우려를 불러일으켰습니다.”라고 말했습니다.

그녀는 “인류는 이 새로운 기술을 안전하고 윤리적으로 사용하여 인류에게 최대의 이익을 가져올 책임을 집니다.”라고 덧붙였습니다.

힌턴은 이러한 우려에 대해 과거에 이미 행동을 취했으며, 자신이 기여한 기술과 관련된 위험을 공개적으로 논의하기 위해 구글에서의 직위를 사임했습니다.

그는 기계 학습에서 비롯될 수 있는 “여러 가지 부정적인 결과” 특히 이 기술이 통제 불능 상태에 빠질 가능성에 대한 지속적인 우려를 표명했습니다.

그럼에도 불구하고 그는 여전히 같은 결정을 반복할 것이라고 밝혔습니다.

노벨상은 전 세계적으로 물리학자들에게 가장 높은 영예로 여겨지며, 알프레드 노벨의 유언에 따라 과학, 문학, 의학, 평화 분야에서의 업적을 기리기 위해 제정되었습니다.

이번 상은 두 수상자가 나누어 가지는 110만 달러의 상금과 함께 수여됩니다.

물리학은 이번 주에 수여된 두 번째 노벨상으로, 세포가 어떻게 특화되는지에 대한 통찰력을 제공한 마이크로RNA와 유전자 조절에서의 역할을 발견한 미국 과학자 빅터 앰브로스와 게리 루브쿤이 수상한 의학상을 뒤따릅니다.