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	<p>2024년 노벨 물리학상 수상자로 존 J. 홉필드 프린스턴대학교 분자생물학과 명예교수와 제프리 E. 힌튼 토론토대학교 컴퓨터과학과 교수가 선정됐다. 이들은 AI 발전의 기초이론을 닦았다고 평가를 받는 학자들이다.</p>
<p>현대의 AI는 인공신경망과 딥러닝을 기반으로 하고 있다. 노벨 물리학상을 수상한 두 학자가 바로 이 이론의 기초를 세운 인물들이다. 홉필드 교수는 ‘홉필드 네트워크’라는 순환인공신경망을 구상했고, 힌튼 교수는 본격적인 딥러닝의 시대를 연 인물이다. 즉 2024년 노벨 물리학상은 AI 이론을 정립한 이들에게 수여된 것이라고 볼 수 있다.</p>
<p>그런데, 상 이름이 좀 어색하다. 노벨 ‘물리학’상이다. 물리학은 자연에 대한 근본적인 원리를 탐구하는 학문이다. 그래서 지금까지 노벨 물리학상은 입자 물리학, 양자역학, 우주론과 같은 분야의 연구자들에게 주어졌다. 반면 인공신경망이나 딥러닝은 자연이 아니라 디지털 세계에 존재하는, 본질적으로 가상의 존재다.</p>
<p>그런데 왜 물리학상일까? AI 개발자들에게 노벨상을 주고 싶은데 노벨 컴퓨터과학상이 없으니 일단 물리학상이라도 준 것일까?</p>
<p>사실 노벨 물리학상 대상을 AI 연구자까지 확대해야 한다는 주장은 줄곧 있었다. 의외로 AI와 물리학이 밀접한 관계를 맺고 있기 때문이다.</p>
<blockquote><p><strong>물리학이 AI에 미친 영향</strong></p></blockquote>
<p>현대의 AI 기술의 핵심인 인공신경망은 뇌의 물리적 신경망의 뉴런을 본 따서 만든 것이다.&nbsp; 뇌의 뉴런은 전기신호를 전달할 때 일정 강도 이상이 될 때(역치)만 전달한다. 일정 강도 이하와 이상이라는 두 가지 경우가 존재하며, 이 때문에 0과 1로 구성된 디지털 세계에서 모방 가능하다.</p>
<p>인공신경망은 상호 연결된 뉴런의 레이어로 구성된 계산 모델이다. 뇌의 뉴런과 마찬가지로 이 뉴런은 정보를 처리하고 전달한다. 각 신경 레이어는 데이터를 수신, 처리하고 그 결과를 다음 레이어로 전달한다. 인공신경망의 가중치 전달 모습은 물리학의 전자기 유도현상과 유사하다.</p>
<p>홉필드 교수와 힌튼 교수 연구의 배경에는 통계 역학이라는 물리학 개념이 핵심적으로 존재한다.</p>
<p>통계 역학은 거시적 시스템(계)의 물리적 특성을 미시적 구성 요소들의 통계적 행동으로 설명하는 이론이다. 원자 운동을 지배하는 물리 법칙을 통해 물질의 집합적 특성을 설명하는 것이 통계 역학의 목표다. 예를 들어 100°C에서 끓는 물의 상태 변화와 같은 복잡한 거시적 행동이 어떤 미시적 구성 요소의 상호 작용을 통해 나타나는지 설명하고자 한다. 이는 결과적으로 대규모 데이터셋에서 패턴을 찾고 예측을 하는 행위라고 볼 수 있고, AI가 가진 목표와 같다.</p>
<p>힌튼 교수 팀의 1985년 논문에는 ‘볼츠만 머신’이라는 개념이 나오는데, 여기서 ‘볼츠만’은 통계 역학의 기초를 형성한 물리학자 루드윅 볼츠만(Ludwig Boltzmann)의 이름에서 따온 것이다.</p>
<p>몬테카를로 방법과 같은 통계 역학의 계산 기법들이 머신러닝에서도 활용되며, 통계역학의 엔트로피와 같은 개념도 머신러닝에서 받아들여졌다.</p>
<blockquote><p><strong>물리학의 발전에 영향을 미친 AI</strong></p></blockquote>
<p>역으로 딥러닝 등 AI가 물리학의 발전에 큰 힘이 된 것도 노벨물리학상 수상의 배경이 됐다.</p>
<p>AI는 물리학 실험에서 생성되는 방대한 양의 데이터를 효율적으로 분석하고 의미 있는 패턴을 찾아내는 데 큰 도움을 준다. 특히 입자 물리학 분야에서 AI는 대형 하드론 충돌기(LHC)와 같은 실험에서 생성되는 데이터를 분석하는 데 중요한 역할을 하고 있다.</p>
<p>일례로 물리학에서 신의 입자라 불리는 ‘힉스 보손’의 발견에 AI가 큰 역할을 했다. 2012년 LHC 실험에서, AI 기반의 머신러닝 알고리즘이 데이터의 패턴을 인식하고 분석하는 데 사용됐다. 이 알고리즘은 입자 충돌로 생성된 수많은 데이터 중에서 힉스 보손의 희귀한 붕괴 패턴을 식별하는 데 도움을 주었다.</p>
<p>최근 AI는 양자 연구에 많이 사용된다. 예를 들어, 신경망 양자 상태(Neural Network Quantum State, NQS)는 전통적인 양자 물리학 기술과 결합해 사용된다.</p>
<p>AI와 물리학의 융합은 ‘AI 물리학’라는 새로운 학문 분야를 탄생시켰다. 이는 AI 기술을 물리학의 다양한 영역에 적용해 복잡한 물리 시스템을 분석하고 근본 법칙을 이해하는 것을 목표로 한다.</p>
<p>순수과학의 영역일 것만 같았던 노벨 물리학상 수상자 명단에 AI 학자들이 이름을 올린 것은 AI 연구의 중요성이 노벨상 위원회로부터 인정을 받은 것이다. 물리학의 원리를 바탕으로 한 AI 기술의 발전이 현대 과학기술 발전에 크게 기여했음을 보여준다.</p>
<p>또 학제간 연구의 중요성을 강조한 것으로 평가된다. 물리학, 컴퓨터 과학, 신경과학 등 다양한 분야의 융합 연구가 얼마나 중요한지를 보여주며, 복잡한 문제를 해결하기 위해서는 여러 학문 분야의 협력이 필수적이라는 점을 강조했다.</p>
<p>홉필드 교수와 힌튼 교수의 연구는 1980년대에 시작됐다. 당시에는 실용성이 불분명했던 연구가 수십 년 후 혁명적인 기술의 기반이 되었다는 점에서 장기적인 기초 연구의 중요성을 확인해 준다.</p>
<p>글. 바이라인네트워크<br>
&lt;심재석 기자&gt;shimsky@byline.network</p>
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심재석 | Byline Network

2024년 노벨 물리학상 수상자로 존 J. 홉필드 프린스턴대학교 분자생물학과 명예교수와 제프리 E....

[그게 뭔가요] 물리학과 AI가 무슨 상관이길래, 노벨상을?

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