올해 노벨 물리학상은 오늘날 인공지능(AI)의 시대를 연 인공 신경망 연구로 기계 학습(머신 러닝)의 토대를 놓은 이들에게 수여됐다. ‘AI의 겨울’로 불리는 1970~2000년 암흑기에서 벗어나고 챗 GPT로 대표되는 생성형 AI로 꽃을 피우는 데 기여한 공로라는 평가다.
스웨덴 왕립과학원 노벨위원회는 8일(현지 시각) 존 홉필드(91) 미국 프린스턴대 교수와 제프리 힌턴(77) 캐나다 토론토대 교수를 노벨 물리학상 수상자로 선정했다고 발표했다. ‘AI의 대부’로 불리는 힌턴 교수와 홉필드 교수의 이번 수상은 물리학계에서도 예상 밖이라는 반응이다. 노벨위원회는 “물리학에서 신소재 개발을 비롯해 광범위한 분야에서 인공신경망을 활용하고 있다”며 “이들의 연구로 많은 이가 커다란 혜택을 받고 있다”고 했다.
홉필드 교수는 AI 학습의 기본이 되는 인공 신경망 원리를 1980년대 처음으로 내놓은 인물이다. 그가 1982년에 제안한 ‘홉필드 네트워크’는 인간의 뇌 신경세포(뉴런)에서 착안해 인공 신경망 연구의 초석을 놓은 것으로, 오늘날 생성형 AI의 기반이 됐다.
‘AI 4대 천황’으로 꼽히는 힌턴 교수는 심층 학습(딥 러닝)의 개념을 처음으로 고안했다. 예컨대 AI가 수천만장의 사진을 통해 개와 고양이를 구별하는 학습을 할 때 인간 뇌의 정보 처리 방식처럼 단계를 세분화해 깊이를 더하는 심층 신경망을 개발한 것이다. 힌턴 교수가 제시한 심층 학습은 AI 기술의 토대가 되었고, 2016년 이세돌 9단을 이긴 바둑 AI ‘알파고’를 개발한 딥마인드는 힌턴의 제자들이 세운 회사다.
조정효 서울대 교수는 “두 수상자는 신경망을 활용해 데이터를 표현해내는 방식을 창안해냈고, 이는 과거 우리가 상상할 수 없었던 AI 활용의 기초가 됐다”며 “AI 관련 연구자가 처음으로 노벨상 수상자로 선정된 데는 최근 AI의 막대한 영향력을 고려한 것으로 보인다”고 했다.
올해 노벨 물리학상 수상자로 선정된 존 홉필드 교수와 제프리 힌턴 교수는 물리학의 원리를 사용해 인공 신경망을 구축한 공로를 인정받았다.
노벨상위원회는 “홉필드 교수는 정보를 저장하고 재구성할 수 있는 구조를 만들었고, 힌턴 교수는 데이터 속성을 발견하는 방법을 개발했다”며 “인공 신경망을 기반으로 한 머신 러닝이 과학과 공학, 일상생활에 혁명을 일으키고 있다”고 선정 배경을 밝혔다.
인간 뇌의 신경망은 뉴런(신경세포)으로 구성돼 있는데, 신경세포 간 연결부인 시냅스를 통해 신호를 보낸다. 인간이 학습할 때는 이와 관련된 뉴런 간 연결이 강화되는 방식으로 작용한다. 이러한 인간 신경망에 착안한 기계 학습은 인간의 학습 능력을 AI로 구현할 수 있게 된 기술로 꼽힌다. 이를 토대로 인간이 가진 기억과 학습 등을 AI가 모방할 수 있기 때문이다. 힌턴 교수는 노벨상위원회와의 인터뷰에서 “인류는 지금까지 AI의 머신 러닝(기계 학습)보다 더 똑똑한 기계를 가진 적이 없다”며 “앞으로 효율성과 생산성을 더 크게 높일 수 있을 것이고, 우리 삶에 큰 영향을 끼칠 것”이라고 했다.
이번 수상자들은 뉴런과 시냅스를 모방한 네트워크를 컴퓨터 시뮬레이션으로 재현하는 기술을 연구하면서 물리학을 활용해 AI에 적용하는 구조를 개발했다. 조정효 서울대 물리교육과 교수는 “홉필드는 원래 고체 물성을 연구하다가 뉴런 연결을 그래프로 표현해 기억을 설명하는 ‘홉필드 모델’을 제안했다”며 “힌턴은 홉필드가 제안한 신경망이 학습할 수 있는 알고리즘을 개발한 것”이라고 했다.
지금까지 전통적인 물리학 이외에 첨단 정보기술(IT)과 관련해 노벨 물리학상을 받은 것은 처음이다. 그만큼 학계에서도 파격으로 받아들이고 있다. 이번 결정은 AI가 물리학의 지평을 넓히는 계기가 될 것이라는 평가도 나온다. 실제 AI는 입자 물리학과 물리 관련 통계 등에 활발히 활용되고 있다. 한 물리학계 관계자는 “AI가 물리학을 포함해 기초 과학 연구의 발전에 큰 기여를 할 것이라는 기대감을 반영한 결정이라고 본다”고 말했다.