안녕하세요, 비지트입니다.
매년 이맘때면 노벨상 수상자 발표가 있죠. 우리나라는 노벨 평화상을 김대중 전 대통령이 수상한 것 외는 한 번도 없어 매년 아쉬움이 남습니다. 특히, 연구를 오래 그리고 깊이 할 수 있는 재정적, 환경적 여건이 안 되다 보니 기초 과학 분야에 두각을 나타낸 과학자나 물리학자에게 수여하는 노벨 물리학 상이나 노벨 화학상 등에서는 꿈도 꾸지 못합니다.
매년 누가 주인공이 될까.. 올해 2024는? 궁금한 가운데 노벨 물리학상 수상자가 인공지능 발전에 기여한 두 분으로 결정되었습니다. 엄청난 대이변이죠. 이 두 분들의 연구가 AI 머신러닝의 기초를 확립한 것은 분명하지만 기초과학 연구 공적을 중심으로 성과를 따져온 노벨 위원회의 그간의 결정과는 달랐기 때문에 세상을 놀라게 했습니다. 수상한 두 분은 바로 ‘인공지능(AI) 4대 천황’ 중 한 명으로 꼽히는 AI 아버지인 제프리 힌튼 토론토 대학교수와 존 홉필드 미국 프린스턴대 교수입니다.
노벨물리학상 수상자들-노벨위원회 X
스웨덴 왕립과학원 노벨상위원회는 8일(현지 시간) 이 발표를 통해 인공신경망을 이용한 머신러닝의 근간이 되는 발견과 발명에 기여한 공로를 높이 평가했다고 설명했습니다.
존 홉필드 교수는 1982년 ‘홉필드 네트워크’를 제안하면서 인공 신경망 연구의 초석을 다졌다는 평가를 받았습니다. 신경망의 물리적 모델로 최적화나 연상 기억 등에 사용되는데요, 기존 학습 패턴을 양극화한 뒤 가중치 행렬을 구하는 방식으로 작동되는 방법이죠. 또한 홉필드 네트워크는 두뇌에 기억이 저장되는 방식을 모방해 이미지나 정보 유형을 저장할 수 있는 신경망을 구축하는 기반이 되었습니다. 생성형 AI 역시 근원을 따져 들어가면 홉필드 네트워크로부터 시작되었다고 볼 수 있습니다.
이 존 홉필드의 연구 토대 위에 제프리 힌튼은 1986년 다층 퍼셉트론과 역전파 알고리즘을 제안했습니다. 역전파 법은 사람의 두뇌와 비슷한 방법으로 컴퓨터를 학습시키는데, 이 방법을 이용해 이미지를 구분하고 문장에서 다음에 어떤 단어가 나올지 예측하는 데 성공했습니다. AI의 아버지로 불리는 이유이기도 합니다.
엘런 문스 노벨물리학 위원회 의장은 이날 수상자들의 연구는 이미 (우리 삶에) 큰 혜택을 주고 있다고 말하며 새로운 물질을 개발하는 등 다양한 분야에서 인공 신경망을 사용하고 있다고 설명했습니다. 기초 과학 자체의 연구가 아니지만 기초 과학을 더 발전할 수 있도록 만들어 준 인공지능 개발자들에게 수여가 된 것이지요. 노벨 위원회의 관행을 깨트릴 만큼 인공지능이 전 세계에 남긴 파급력과 영향이 컸다고 볼 수 있습니다.
인공지능엔 그럼 물리학 원리가 전혀 들어가지 않는 걸까? 그렇지 않습니다. 좁 홉킨스가 개발한 네트워크는 물리학에서 원자의 스핀, 즉 각 원자를 작은 자석으로 만드는 속성 때문에 물질의 특성이 전이하는 방법을 활용합니다. 홉필드 네트워크에 왜곡되거나 불완전한 이미지가 주어지면 단계적인 작동을 거쳐 불완전한 이미지와 가장 유사한 저장된 이미지를 찾게 되는 것이죠. 이 연구를 기반으로 제프리 힌턴 교수는 통계물리학을 활용해 기계를 학습시키는 ‘볼츠만 머신’을 개발했습니다. 볼츠만 머신은 이미지를 분류하거나 학습된 패턴 유형에 대한 새로운 예시를 만드는 데 사용되는 것으로 챗GPT의 효시라고 할 수 있습니다.
인공지능 분야는 컴퓨터뿐만 아니라 수학 물리학 심리학 등 총체적인 연구라고 보시면 될 거 같습니다.
관행을 깬 건 이뿐만이 아닙니다. 노벨 물리학상에 이어 구글 관련 연구자들의 약진과 AI 기술의 혁신이 노벨화학상의 수상 패러다임도 바꾸고 있다는 것입니다. 2024 노벨 화학상은 AI로 푼 단백질의 비밀 즉, 올해의 노벨 화학상은 단백질 연구 분야에서 혁신을 이룬 세 연구자에게 돌아갔습니다. 데이비드 베이커 (워싱턴대 교수), 데미스 허사비스 (구글 딥마인드 CEO), 존 점퍼 (구글 딥마인드 디렉터)입니다.
노벨화학상 수상자들-노벨위원회 X
특히 구글 딥마인드의 '알파 폴드'는 수년이 걸리던 단백질 구조 분석을 단 몇 시간으로 단축시키는 혁신을 이뤄냈죠. 재미있는 사실은 허사비스 CEO가 바로 이세돌 9단과의 역사적인 대국에서 승리한 '알파고'의 개발자이기도 합니다. 이번 노벨화학상 수상 결과는 AI가 단순한 기술 혁신을 넘어 기초과학 발전에도 큰 기여를 하고 있음을 보여주고 그 기여가 노벨 화학상의 수여자가 될 수 있음을 알 수 있습니다. 특히 생화학 분야의 난제 해결과 사회 문제 해결에 AI가 핵심 도구로 자리 잡았다는 점은 앞으로 과학의 미래도 AI와 밀접한 관계가 있음을 알려주고 있네요.
이번 노벨 물리학상과 노벨 화학상 수상자를 보면서 우리의 사회가 더욱 경계 붕괴되는 사회를 맞이하게 되었음을 시사합니다. 기초과학 분야에서 두각을 나타난 기여자를 철저히 수여하는 노벨 위원회가 기초 과학을 발전시키는 하나의 시스템 개발자에게 그 공을 돌린다는 건 과거에 생각조차 할 수 없었던 일이죠.
특히, 우리가 중점적으로 생각해 봐야 하는 것은 데미스 허사비스 (구글 딥마인드 CEO)라는 존재입니다. 그는 화학을 전공한 사람도 아니고 컴퓨터 과학자이자, 구글 딥마인드의 경영자입니다. AI를 활용하여 화학의 데이터를 업그레이드하는데 기여한 다른 분야 전문가를 노벨화학상 수상자로 선정했다는 것 자체가 이제 모든 분야를 아우르는 융합이라는 분야를 생각하지 않고서는 미래 생존의 시대를 열어가기가 어렵다는 것을 알려주는 것입니다.
우리는 AI 시대를 살아가면서 AI를 어떻게 활용해 나의 분야를 더 발전시킬 수 있을지를 고민해야 할 때이고 기존의 관행을 그대로 따른 것이 아닌 틀을 깨는 혁신이 필요함을 가져야 할 때입니다.
【비지트는 IT 융합 공학박사이자 미래전략가로 개인과 기업의 미래 가치 향상에 힘쓰고 있습니다. '챗GPT 질문이 돈이 되는 세상'의 저자로 챗GPT/ AI 강연, 드론/ 자율주행차 강연, 미래전략 강연, 진로진학 커리어 컨설팅, 기업의 미래 전략 컨설팅 등 미래가치를 높이는 데 힘쓰고 있는 종합 컨설팅 Firm입니다】
