현대 AI 선구적 연구자들, 노벨 물리학상 화학상 수상

인공지능은 오랜 역사 동안 과학 연구에서 소외돼왔고 자금 지원도 받지 못했다. 하지만 올해 노벨상을 두 개나 수상하면서 마침내 연구가 인정을 받게 됐다.

고프리 힌튼(Geoffrey Hinton)과 존 홉필드(John Hopfield)는 인공지능(AI) 발전의 선구적 업적으로 노벨 물리학상을 수상했다.

8일(현지시각) 캐나다 토론토 대학 Geoffrey Hinton 교수와 미국 프린스턴대 John Hopfield 명예교수가 현대 AI 기초를 만든 선구적 업적으로 물리학상을 수상했다.

올해 노벨 물리학상 수상자 두 명은 물리학 도구를 사용하여 오늘날 기계학습 기초가 되는 방법을 개발했다. 존 홉필드는 데이터의 이미지와 다른 유형의 패턴을 저장하고 재구성할 수 있는 연관 메모리를 만들었다. 제프리 힌튼은 데이터에서 속성을 자율적으로 찾을 수 있는 방법을 발명하여 그림에서 특정 요소를 식별하는 것과 같은 작업을 수행할 수 있다.

다음날인 9일(현지시각)에는 데이비드 베이커(David Baker), 존 점퍼(John Jumper), 데미스 하사비스(Demis Hassabis)가 AI를 통해 단백질의 비밀을 밝힌 업적으로 화학상을 공동 수상했다.

미국 와싱턴 대학교와 하워드 슈즈 의학 연구소(Howard Hughes Medical Institute) 데이비드 베이커는 완전히 새로운 종류의 단백질을 만드는 업적을 달성했다. 영국 런던의 구글 딥마인드(Google DeepMind) 데미스 하사비스와 존 점퍼는 50년 된 문제인 단백질의 복잡한 구조를 예측하는 것을 해결하기 위한 AI 모델을 개발했다. 이러한 발견은 의약학과 생명공학 분야에서 엄청난 잠재력을 가지고 있다.

이 세 사람은 화학상의 유력한 수상 후보였지만 물리학상은 예상치 못한 수상이었다.

컴퓨터 과학자가 물리학상을 받는 건 이례적이지만 과학자들은 이번 수상을 환영했다. 오픈AI 쳇GPT 등이 보여준 대규모 언어모델(LLM)의 가능성은 놀라움과 AI의 가능성에 대한 환영과 기대를 받아왔다.

킹스 칼리지 런던 정보학과 교수인 엘레나 심펄은 “AI가 과학을 하는 방식을 변화시키는 역할을 과소평가할 수 없다. 노벨상 소식은 이를 인정하는 동시에 컴퓨팅을 발전시키는 데 학제간 방법이 하는 역할을 인정한다”고 AFP에 인터뷰에서 말했다.

1950년대 초보적인 챗봇, 번역기, 간단한 알고리즘을 시작으로 오늘날 컴퓨터 비전, 이미지 인식을 활용한 자율주행과 대화형 LLM에 이른 인공지능은 “AI 겨울”로 알려진 1970년대와 1990년대에 자금을 조달하는 데 어려움을 겪었다.

특히 2016년 구들 딥마인드 팀이 개발한 알파고(AlphaGo)와 2022년 ChatGPT가 촉발한 최근의 관심 이전에 AI 초기 연구 다수는 주목을 받지 못했다.

구글 딥마인드(Google DeepMind) 공동 창립자인 데미스 하사비스가 개발한 2016년 알파고 프로그램은 한국 이세돌 9단과의 바둑 대국에서 예상을 뒤엎고 이겼다.

IBM에서 개발한 슈퍼컴퓨터 Deep Blue가 세계 체스 챔피언 가리 카스파로프를 이긴 지 거의 10년 만에 나온 일이다.

하사비스는 수상 연설에서 AlphaGo와 단백질 구조를 예측하여 노벨상을 수상한 프로그램인 AlphaFold 사이에 직접적인 연관성이 있다고 밝혔다.

그는 “우리는 DeepMind 초기에 게임을 사용하여 초기 알고리즘을 시험하는 데 사용했고, 그 결과 현대 프로그램에서 사용하는 일부 기술이 탄생했다”고 말했다.

그는 아이들이 게임을 하도록 격려하면서, 그것은 “컴퓨터가 작동하는 방식을 알아가는 정말 재미있는 방법”이라고 말했다.

과학계 밖에서 대화는 여전히 AI 기업의 천문학적 가치 평가와 일부 리더의 엄청난 문화적 영향력에 의해 지배되고 있다.

한편, 수요일 상이 발표된 후, ChatGPT를 개발한 OpenAI 사장 샘 알트먼이 다음 순위일 수 있다는 것을 암시하는 온라인 밈이 빠르게 등장하기도 했다.