올해 노벨상을 휩쓴 AI

올해 노벨상의 주인공은 단연 AI입니다. AI 분야의 선구자들이 물리, 화학 부문에서 상을 받았습니다. 과학 분야 전반에 걸쳐 AI가 점점 더 중요해지고 있음을 방증합니다. 전통적인 과학과 컴퓨터 과학 사이의 경계가 허물어지고 있습니다. 이러한 변화는 더 많은 학제 간 협업과 연구를 장려할 것으로 예측합니다.

존 홉필드와 제프리 힌턴은 머신 러닝과 인공 신경망의 기초 연구로 노벨 물리학상을 받았습니다. 머신 러닝은 통계물리학에 기반을 두고 있으며, 인공 신경망은 생물물리학에서 비롯됐습니다. 특히 인공 신경망은 오늘날의 AI 기술의 근간입니다. 인공 신경망은 실험 입자 물리학, 천체 물리학, 고체 물리학과 재료 과학의 복잡한 문제를 해결하는 데 필수적인 도구입니다.

노벨 화학상은 AI를 사용하여 단백질 구조를 예측한 구글 딥마인드 CEO 데미스 허사비스를 비롯해 데이비드 베이커, 존 점퍼가 공동으로 수상했습니다. 딥마인드의 알파폴드 프로그램을 기반으로 한 이 성과는 신약 개발과 생물학적 과정 이해에 중요한 의미가 있습니다. AI 기반 단백질 폴딩 연구는 신약 개발, 합성 생물학, 생물학적 과정 이해에 큰 영향을 미칩니다.

물리학, 화학 분야에서 AI가 인정받았지만, 과연 전통적인 과학 범주에 속하는지에 대한 논쟁이 촉발되기도 했습니다. 일부에서는 AI와 컴퓨터 과학을 위한 노벨상을 신설해야 한다고 요구합니다. 과학뿐만 아니라 여러 학문 분야의 연구 방법론으로 AI가 필수적으로 사용함에 따라 AI 관련 인물이 더 많은 노벨상을 받을지도 모르겠습니다. 향후 노벨상은 전통적인 카테고리 정의를 엄격하게 준수하기보다는 연구의 최종 영향력에 더 초점을 맞출 수 있기 때문입니다.

AI의 혁신은 학제 간 협업을 촉진하고 연구 방법론을 변화시킵니다. 과학적 성과를 분류하고 인정하는 방식에 근본적인 변화를 초래합니다. 전통적인 경계가 허물어집니다. 이러한 추세는 앞으로도 계속될 것입니다. AI로 인해 향후 과학 연구와 발견은 더 통합적이고 총체적인 접근 방식으로 이어질 가능성이 높습니다. 기존의 연구 방법론을 가속할 뿐만 아니라 완전히 새로운 과학적 탐구의 길을 열 수 있습니다.