노벨 물리학상에 'AI 머신러닝 개척자' 존 홉필드·제프리 힌턴 선정(종합)

2024-10-08 21:37
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    올해 노벨 물리학상 수상자는 인공지능(AI) 머신러닝(기계학습)의 기초를 확립한 존 홉필드(91)와 제프리 힌턴(76)이 선정됐다.

    노벨위원회는 이들이 '인공신경망을 이용한 머신러닝을 가능케 하는 기반 발견 및 발명'과 관련한 공로를 세운 점을 높게 평가했다고 밝혔다.

    노벨위원회는 "우리가 AI에 대해 이야기할 때는 인공신경망을 이용한 머신러닝을 의미하는 경우가 보통이다"라면서 "이들은 물리학적 도구를 이용해 오늘날 강력한 머신러닝의 기초가 된 방법론을 개발했다"고 전했다.

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조 홉필드 프린스턴대 교수왼쪽와 제프리 힌튼 토론토대 교수 사진노벨재단
조 홉필드 프린스턴대 교수(왼쪽)와 제프리 힌튼 토론토대 교수. [사진=노벨재단]

올해 노벨 물리학상 수상자는 인공지능(AI) 머신러닝(기계학습)의 기초를 확립한 존 홉필드(91)와 제프리 힌턴(76)이 선정됐다.

AI 분야에서 노벨상 수상자가 나온 것은 이번이 처음이다.
스웨덴 왕립과학원 노벨위원회는 8일(현지시간) 이 같은 선정 결과를 발표했다. 노벨위원회는 이들이 머신러닝 개발에 기여한 공로를 인정했다. 이른바 '인공신경망을 이용해 머신러닝을 가능케 하는 기반 발견 및 발명'이다.

노벨위원회는 이들이 '인공신경망을 이용한 머신러닝을 가능케 하는 기반 발견 및 발명'과 관련한 공로를 세운 점을 높게 평가했다고 밝혔다.

노벨위원회는 "우리가 AI에 대해 이야기할 때는 인공신경망을 이용한 머신러닝을 의미하는 경우가 보통이다"라면서 "이들은 물리학적 도구를 이용해 오늘날 강력한 머신러닝의 기초가 된 방법론을 개발했다"고 전했다.

이들은 인간의 뇌를 구성하는 뉴런(신경세포)의 상호 연결(시냅스)이 강해지거나 약해지면서 학습이 이뤄지는 것을 모방해 기계도 여러 계층으로 나뉜 노드를 활용해 데이터를 학습하는 길을 열었다.

또 노벨위원회는 "홉필드는 자료상의 이미지와 다른 유형의 패턴을 저장하고 재구성할 수 있는 연상기억장치를 만들었다. 힌턴은 자료가 지닌 특성을 자동적으로 찾아내 사진의 특정 요소를 식별하는 등의 임무를 수행할 수 있도록 하는 방법을 발명했다"고 설명했다.

그러면서 "이들은 물리학의 기초 개념과 방법론으로 네트워크 구조를 활용해 정보를 처리하는 기술을 개발해 왔다"면서 "이는 지난 20여년간 머신러닝 기술의 폭발적 발전을 가져왔다"고 평가했다.

엘런 문스 노벨 물리학 위원회 의장은 "수상자들의 연구는 이미 큰 혜택을 가져왔다. 물리학에서 우리는 특정한 특성을 지닌 새로운 소재를 개발하는 등 광범위한 영역에서 인공신경망을 활용하고 있다"고 했다.

다만 "머신러닝은 엄청난 혜택을 가져왔지만 (이 기술의) 빠른 발전은 우리의 미래에 대한 우려 역시 불러일으켰다"라며 "인류는 이 신기술을 안전하고 윤리적으로 인류의 최대이익을 위해 사용하기 위한 책임을 공동으로 지고 있다"고 말했다.

힌턴은 2019년 초 요수아 벤지오 몬트리올대 컴퓨터과학과 교수, 메타의 AI 과학자 얀 르쿤과 함께 컴퓨터 과학 분야의 노벨상으로 불리는 튜링상을 수상한 바 있다.

수상자들은 상금 1100만 스웨덴 크로나(약 13억4000만원)가 받게 된다. 

한편 노벨 위원회는 이날 물리학상에 이어 9일 화학상, 10일 문학상, 11일 평화상, 14일 경제학상 수상자를 차례로 발표한다. 노벨상 시상식은 알프레드 노벨의 기일인 12월 10일 스웨덴 스톡홀름(생리의학·물리·화학·문학·경제상)과 노르웨이 오슬로(평화상)에서 열린다.

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