화요일, 스웨덴 왕립 과학 아카데미는 프린스턴 대학교의 존 J. 홉필드와 토론토 대학교의 제프리 E. 힌턴에게 인공지능 신경망을 통한 기계 학습의 기초 작업으로 2024년 노벨 물리학상을 수여했다. 힌턴은 2023년에 AI 초지능이 인류에 미칠 수 있는 위협에 대해 경고하며 주목을 받았다. 이 수상은 많은 이들에게 놀라운 소식이었다.
"나는 깜짝 놀랐다. 이런 일이 일어날 줄은 전혀 몰랐다. 매우 놀랍다,"라고 힌턴은 오늘 아침 유튜브로 생중계된 발표 기자회견에서 스웨덴 왕립 과학 아카데미의 회원들과의 전화 통화에서 말했다.
홉필드와 힌턴의 연구는 1980년대 초로 거슬러 올라가며, 물리학의 원리를 적용하여 현대 기계 학습 기술의 기초가 되는 방법을 개발했다. 그들의 연구는 이미지 인식 및 패턴 완성과 같은 작업을 수행할 수 있는 컴퓨터의 능력을 가능하게 했으며, 이는 현재 일상 기술에서 널리 사용되고 있다.
이 수상은 특히 힌턴이 2023년 5월 구글에서 사임한 후 AI 시스템의 잠재적 위험에 대해 "자유롭게 말할 수" 있도록 한 점에서 더욱 주목받고 있다. 당시 힌턴은 기술 산업이 AI 제품을 개발하려는 추진력이 인류에 대한 위협과 같은 위험한 결과를 초래할 수 있다고 말했다.
"5년 전과 지금을 비교해 보라. 그 차이를 가져가서 앞으로 전파해 보라. 그건 무섭다,"라고 힌턴은 지난해 뉴욕 타임즈에 말했다. 그 이후로 힌턴은 인간보다 더 지능적인 AI 시스템의 잠재적 위험에 대해 계속 경고하고 있다.
물리학에서 차용한 기술
이번 수상은 기계 학습과 같은 컴퓨터 과학 분야의 연구가 물리학 노벨상을 수상하는 것이 다소 이례적이라는 점에서 소셜 미디어에서 이미 화제를 모으고 있다. "2024년 노벨 물리학상은 물리학에 가지 않는다..."라고 독일 물리학자 사빈 호센펠더가 오늘 아침 트윗했다.
노벨 위원회의 관점에서 이 상은 두 사람이 물리학에서 사용되는 통계 모델을 차용한 사실과 이들의 신경망 기술을 연구 도구로 사용하여 물리학 연구의 발전을 인정한 데서 비롯된다.
노벨 위원회 의장인 엘렌 문스는 발표 중에 "인공지능 신경망은 입자 물리학, 재료 과학, 천체 물리학 등 다양한 물리학 주제의 연구를 발전시키는 데 사용되었다"고 말했다.
홉필드는 91세의 이론 생물학자로 물리학 배경을 가지고 있으며, 1982년에 노드 간의 연결을 물리적 힘으로 설명하는 네트워크를 개발하여 획기적인 성과를 이뤘다. 그의 혁신인 홉필드 네트워크는 물질 내 원자 스핀의 행동을 설명하는 물리학의 개념을 사용한다. 특히, 이 시스템은 패턴을 저에너지 상태로 저장하여 유사한 패턴으로 이미지를 재현할 수 있게 한다. 이 접근 방식은 연상 기억을 모방하여 뇌가 단어 또는 개념을 회상하는 방식과 유사하다.
힌턴은 76세로, 1980년대 초 홉필드의 연구를 바탕으로 확률을 포함한 홉필드 네트워크의 층화 버전을 개발했다. 힌턴은 기체 분자와 같은 유사한 요소의 대규모 시스템에 대한 물리학 연구와 유사한 점을 강조했다. 개별 분자를 추적하는 대신, 물리학자들은 압력이나 온도와 같은 집합적 특성을 조사한다. 19세기 물리학의 볼츠만 방정식은 이러한 시스템에서 다양한 상태의 확률을 계산한다. 힌턴은 이 개념을 신경망에 적용하여 1985년에 "볼츠만 기계"라는 방법을 명명했으며, 이는 기계 학습과 통계 물리학 간의 연결을 강조했다. 볼츠만 기계는 이미지를 인식하고 분류하며 훈련 데이터를 기반으로 새로운 예제를 생성할 수 있다.
홉필드와 힌턴이 개척한 기술은 생물학적 신경망 내에서 발생할 것으로 추정되는 과정을 대폭 단순화하고 근사화하지만, 여전히 유용하며 오늘날 AI 분야의 기계 지능의 기초가 되고 있다. 신경망은 근사치와 모호한 경계 사례를 처리해야 하는 기계에 자동화 기술을 가져왔으며, 대규모 인터넷 스크랩과 같은 비구조적 데이터에서 학습해야 한다. 이는 대화형 챗봇인 ChatGPT가 모든 것을 아는 것처럼 보이게 하는 등 다양한 용도로 사용된다.
그들의 유명세는 여기서 끝나지 않음
오늘 수상자 두 사람은 노벨상 수상 기여 외에도 깊은 과학적 역사를 가지고 있다. 홉필드는 그의 초기 작업이 물리학, 생물학 및 계산을 연결하며 여러 분야에 걸쳐 영향을 미쳤다. 잘 알려진 홉필드 네트워크 외에도 그는 신경 시스템이 정보를 처리하고 저장하는 방식을 이해하는 데 중요한 진전을 이루어 뇌와 유사한 계산에 대한 초기 이론을 형성했다.
힌턴의 인공지능에 대한 참여는 1972년으로 거슬러 올라가며, 그의 업적은 현대 생성 AI를 크게 형성했다. 1987년, 힌턴은 데이비드 루머하트 및 로널드 J. 윌리엄스와 함께 신경망 훈련의 핵심 방법인 역전파에 주목을 끌었다. 이는 오늘날의 생성 AI 모델에 필수적이다. 2012년, 힌턴은 알렉스 크리제프스키 및 미래의 오픈AI 수석 과학자 일리야 수츠케버와 협력하여 컴퓨터 비전 및 딥러닝의 중대한 혁신인 알렉스넷을 개발했다. 이는 현재의 생성 AI 시대를 여는 데 크게 기여한 것으로 평가받는다. 2018년, 힌턴은 요슈아 벵지오 및 얀 르쿤과 함께 "컴퓨팅의 노벨상"으로 여겨지는 튜링상을 수상했다. 그는 종종 "AI의 대부" 중 한 명으로 불린다.
이 두 사람은 1100만 스웨덴 크로네(약 100만 달러)의 상금을 나누어 가질 예정이다.
