2024 노벨 물리학상이 밝혀낸 인공신경망의 비밀!: AI의 혁명적 탄생

2024 노벨 물리학상이 AI의 혁신적 계산 능력에 기여한 인공신경망의 창시자들에게 돌아갔습니다. 인공지능의 숨겨진 비밀과 노벨상 과학자들의 이야기, 지금 확인해 보세요.

출처:tribune.com

 

글을 시작하며,

2024 노벨 물리학상은 AI의 두뇌라 불리는 인공신경망의 창시자들에게 수여됐습니다. 복잡한 기계학습 알고리즘과 미래의 AI 발전 가능성에 대한 이야기를 들려드립니다.

2024 노벨 물리학상: AI를 탄생시킨 두 천재의 이야기

인공지능(AI)이 우리 일상에 점점 깊숙이 스며드는 요즘, AI의 뇌라고 할 수 있는 인공신경망을 만들어낸 두 과학자가 올해 노벨 물리학상을 수상했습니다. 이 두 사람, 존 홉필드와 제프리 힌턴이 없었다면, 지금 우리가 사용하는 AI 기술은 아마도 없었을지도 모르죠. 자, 그럼 이번 노벨상 수상자가 왜 이렇게 중요한지, 이들의 연구가 어떤 의미를 지니는지 더 자세히 알아볼까요?

AI의 두뇌, 인공신경망(ANN)이란 무엇인가?

우리가 흔히 말하는 인공지능이란, 마치 사람처럼 생각하고, 판단하고, 예측하는 능력을 가진 기술을 의미합니다. 그런데 이 모든 걸 가능하게 하는 핵심 알고리즘이 바로 인공신경망(ANN)입니다. 쉽게 말해, 인공신경망은 사람의 뇌 구조를 흉내 낸 프로그램이라고 볼 수 있죠. 우리 뇌 속 신경세포(뉴런)가 서로 신호를 주고받으며 정보를 처리하는 것처럼, 인공신경망에서도 노드(연결점)들이 서로 신호를 주고받으며 학습합니다.

하지만 여기서 중요한 건, 이 신경망이 단순히 정보를 주고받는 데 그치지 않는다는 겁니다. 정보를 학습하고, 데이터를 바탕으로 예측과 판단을 내리죠. 결국, 우리가 일상에서 사용하는 AI 서비스들이 인공지능처럼 똑똑해 보이는 이유는 바로 이 인공신경망 덕분인 셈입니다!

2024 노벨 물리학상 발표문. 출처:novel.org

 

존 홉필드: 일방적인 사고를 넘어서다

존 홀필드 교수

1980년대, 존 홉필드 교수는 당시로서는 혁신적인 아이디어를 제시했습니다. 바로 “홉필드 네트워크”라는 모델인데요. 이전까지 인공신경망의 작동 방식은 단순히 정보를 한 방향으로 흘려보내는 수준에 그쳤습니다. 정보를 입력하면 결과가 나오는 단순한 구조였죠. 그런데 홉필드는 여기서 한 단계 더 나아가 정보가 끊임없이 피드백을 받는 비선형 구조를 제안했습니다.



이게 무슨 뜻이냐고요? 예를 들어, 우리가 어떤 문제를 풀 때, 첫 번째 답이 틀리면 다시 생각해 보고, 또 생각해 보는 과정을 거치죠. 바로 이런 과정이 홉필드 네트워크의 핵심입니다. 이 네트워크는 불완전한 정보라도 피드백을 통해 계속해서 정답에 가까운 답을 찾아냅니다. 이렇게 복잡한 데이터 처리 과정을 거치면서, 더 똑똑한 AI가 탄생할 수 있는 길을 열어준 거죠.

흥미롭게도, 이 아이디어는 물리학의 ‘스핀 글라스’ 문제에서 착안됐습니다. 스핀 글라스는 원자들이 복잡하게 얽혀 있는 상태를 말하는데, 홉필드는 이 원리를 신경망에 적용해 왜곡된 정보를 입력하더라도 최적의 결과를 찾아내는 방법을 고안했습니다. 물리학에서의 문제 해결법을 AI에 접목한 셈이죠!

제프리 힌턴: 볼츠만 머신으로 AI를 진화시키다

홉필드가 첫걸음을 내디뎠다면, 힌턴 교수는 이를 한 단계 더 발전시켰습니다. 그는 홉필드 네트워크를 바탕으로 “볼츠만 머신”이라는 모델을 제안했는데요, 이름부터 심상치 않죠? 이 모델은 복잡한 거미줄처럼 얽힌 네트워크 구조로, 각 연결점들이 단순히 드러나 있는 게 아니라 숨겨진 노드라는 개념을 추가했습니다.

제프리 힌턴 교수

이 숨겨진 노드들은 겉으로는 보이지 않지만, 실제로는 알고리즘의 계산 효율을 높이는 중요한 역할을 합니다. 이 개념 덕분에, AI는 데이터를 더욱 효율적으로 분석하고 처리할 수 있게 됐죠. 볼츠만 머신의 이름은 오스트리아 물리학자 루트비히 볼츠만의 통계 물리학 이론에서 따왔습니다. 그의 연구는 기체 분자의 운동을 확률 분포로 설명했는데, 힌턴은 이 원리를 인공신경망에 적용해 AI가 더 스마트하게 학습할 수 있도록 했습니다.

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AI의 겨울을 뚫고 미래를 연 과학자들

힌턴 교수는 단순히 연구에만 그치지 않고 AI 산업에서도 큰 발자취를 남겼습니다. 그는 DNN리서치라는 기계학습 회사를 설립했고, 이 회사는 2013년에 구글에 인수되면서 구글의 AI 연구 부문을 이끄는 중요한 인물이 됐습니다. 그의 연구 덕분에 오늘날 챗GPT와 같은 언어 모델이나, 이미지를 생성하는 다양한 AI 모델들이 탄생하게 된 것이죠.

서울대의 조정효 교수는 힌턴 교수에 대해 “그는 실제 인간의 뇌가 어떻게 작동하는지를 끊임없이 연구했다”며, “AI가 한때 침체기를 겪었지만, 그가 이끄는 연구팀 덕분에 중요한 돌파구가 생겨났다”라고 설명했습니다. 결국, AI 분야의 ‘겨울’이라 불리는 침체기 속에서도, 이들은 포기하지 않고 새로운 알고리즘과 모델을 개발하며 혁신을 이뤄낸 것입니다.

2024 노벨 물리학상의 의미

올해 노벨 물리학상은 인공지능 분야의 발전에 기여한 선구자들에게 돌아갔습니다. 수상자들은 1,100만 스웨덴 크로나(약 14억 원)의 상금을 나눠 가지게 되며, 그들의 연구는 앞으로도 AI 분야에 큰 영향을 미칠 것입니다. AI가 우리 삶을 어떻게 더 편리하고, 스마트하게 바꿀지 궁금하다면, 그 출발점이 바로 이 두 과학자의 연구에 있다는 사실을 기억해 주세요.

글을 마치며, 인공지능의 미래를 기대하며

AI는 이제 단순한 기술을 넘어 우리의 일상에 필수적인 존재가 되고 있습니다. 그 뒤에는 홉필드와 힌턴 같은 과학자들의 열정과 끈기가 있었습니다. 이번 노벨 물리학상은 그들의 업적을 기리는 동시에, 앞으로도 더 많은 AI 혁신이 일어날 것임을 예고합니다. 과연 다음은 어떤 놀라운 AI 기술이 우리를 기다리고 있을까요?