AI 연구로 사상 첫 노벨상..."무절제한 연구, 인류에 위협" 경고도

존 홉필드 미국 프린스턴대 물리학과 교수(왼쪽), 제프리 힌튼 캐나다 토론토대 교수. [사진=위키미디어]

노벨 물리학상 수상의 영예가 인공지능(AI)의 아버지로 불리는 학자들에게 돌아갔다. AI 관련 연구로 노벨상을 받은 건 이번이 최초다. 이는 전 세계적으로 AI 관련 사회·경제적 파급력이 빠른 속도로 확산하고 있는 것을 뜻한다. 두 학자는 AI의 급성장이 다양한 산업 생산성 향상을 이끌 수 있지만, 자칫 통제불능의 상태를 초래할 수 있다는 우려도 함께 내비쳤다.
 
9일 과학계에 따르면 스웨덴 왕립과학원 노벨위원회는 존 홉필드 미국 프린스턴대 물리학과 명예교수와 제프리 힌튼 캐나다 토론토대 교수를 올해 노벨 물리학상 수상자로 선정했다고 지난 8일(현지시간) 밝혔다. 

91살의 홉필드 교수와 77살의 힌튼 교수는 1980년대부터 AI 관련 연구를 시작해 현대 AI 산업의 근간을 마련한 이들이다. 통계물리학의 기본 개념을 활용해 인공신경망을 구축, 기계학습(머신러닝)을 가능케 하는 기초 연구로 지금의 AI 시대를 끌어냈다는 평가를 받고 있다.

 
인공신경망은 현재 AI가 복잡한 계산을 하는 데 활용되는 방식이다. 주어진 데이터를 바탕으로 미래 가능성을 예측하고 의사결정을 내리는 기계학습과 같이 복잡한 작업에서 핵심 역할을 한다. 사람의 뇌 신경망 작용 방식을 본떠 만들었다.
 

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홉필드 교수는 1980년대에 혁신적인 인공신경망 모델을 선보였다. 이전의 인공신경망은 학습 과정이 한 방향으로만 진행됐다. 반면 홉필드 교수가 선보인 방식은 정보가 의견을 꾸준히 받으며 처리되는 비선형 구조를 가졌다. 이를 통해 AI가 불완전하거나 왜곡된 정보로도 정답에 가깝게 추측해 낼 수 있도록 했다.
 
힌튼 교수는 여기서 한발 더 나아간 '볼츠만 머신'을 고안했다. 인공신경망에서 각각의 정보를 받는 연결점들을 복잡한 거미줄처럼 구성했다. 연결점들은 드러난 점과 숨겨진 점으로 구분된다. 볼츠만 머신은 숨겨진 점을 활용해 계산 효율을 높이고 네트워크가 최적의 상태를 유지할 수 있도록 했다.
 
두 교수는 이후에도 활발한 AI 관련 활동을 이어갔다. 힌튼 교수는 직접 기계학습 업체인 'DNN리서치'를 설립했다. 이후 2013년 구글에 회사가 인수되면서 약 10년간 구글의 AI 연구를 이끌었다. 지난 2018년에는 컴퓨터 공학계의 노벨상으로 불리는 '튜링상'을 받기도 했다.
 
두 교수는 AI 시대가 본격화하면 일상생활 속 다양한 영역에서 효율적이고 빠른 일 처리가 가능해질 것으로 내다봤다. 동시에 AI 혁명이 초래할 수 있는 미래 양면성에 대한 경각심도 함께 일깨웠다.

당시 힌튼 교수는 "인류는 아직 자신보다 더 똑똑한 존재와 살아본 경험이 없다"며 "이런 것들이 통제불능이 될 위협에 대해서도 걱정해야 한다"고 우려를 표했다.