AI 머신러닝 개척자들 '노벨물리학상' 수상

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2024.10.08 21:39

과학

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존 홉필드·제프리 힌턴 교수

존 홉필드 프린스턴대 교수

제프리 힌턴 토론토대 교수

올해의 노벨 물리학상은 인공지능(AI) 탄생에 기여한 2명의 물리학자에게 돌아갔다.

노벨위원회는 8일(현지시간) 스웨덴 스톡홀름 왕립과학원에서 2024년 노벨 물리학상 수상자로 존 홉필드 미국 프린스턴대 교수와 제프리 힌턴 캐나다 토론토대 교수 등 2명의 물리학자를 선정했다고 발표했다.

노벨위원회에 따르면 이들은 물리학 도구를 사용해 오늘날 강력한 머신러닝의 기초가 되는 방법을 개발했다.

서울대 조정효 교수는 "현재의AI가 가능하게 만든 3가지는 컴퓨팅 파워, 대용량의 데이터, 컴퓨터 알고리즘"이라며 "두 교수는 여기에서 머신러닝이 가능하도록 알고리즘을 만든 공로를 인정받은 것"이라고 설명했다.

홉필드 교수는 데이터를 저장하고 재구성할 수 있는 연관 기억을 만들었고, 힌턴 교수는 데이터를 통해 자동으로 속성을 찾아내고 이를 통해 이미지에서 특정 요소를 식별하는 작업을 수행할 수 있는 방법을 발명했다.

노벨물리학상위원회 엘렌 문스 의장은 이날 "수상자들의 연구는 이미 큰 혜택을 주고 있다"며 "우리는 새로운 물질을 개발하는 등 다양한 분야에서 인공신경망을 사용하고 있다"고 말했다.

이들은 1980년대부터 인공신경망을 활용한 중요한 연구를 수행해 왔다.

홉필드 교수는 패턴을 저장하고 재구성하는 방법을 사용하는 네트워크를 발명했다. 홉필드 네트워크는 물리학에서 원자의 스핀, 즉 각 원자를 작은 자석으로 만드는 속성 때문에 물질의 특성을 설명하는 물리학을 활용한다. 네트워크 전체는 물리학의 스핀 시스템에서 발생하는 에너지와 동일하게 설명되며, 저장된 이미지가 낮은 에너지를 갖도록 노드 간의 연결값을 찾아서 학습된다.

힌턴 교수는 홉필드 네트워크를 기반으로 다른 방법을 사용하는 새로운 네트워크, 즉 볼츠만 머신을 개발했다. 이 네트워크는 주어진 유형의 데이터에서 특징적인 요소를 인식하는 법을 학습할 수 있다. 힌턴 교수는 이 연구를 바탕으로 현재 폭발적으로 발전하고 있는 머신러닝 분야 개척에 기여했다.