[2024 노벨상] '인공 신경망' 뒤엔 물리학 있었다

[아이뉴스24 정종오 기자] 올해 노벨물리학상은 물리학을 이용해 인공 신경망을 훈련할 수 있는 시스템을 발견하고 발명한 두 명의 과학자에게 돌아갔다.

주인공은 미국인 존 홉필드(John J. Hopfield) 박사와 캐나다인 제프리 힌턴(Geoffrey E. Hinton) 박사. 노벨상위원회는 8일 이들에 대해 “인공 신경망으로 기계 학습을 가능하게 하는 기초적 발견과 발명을 했다”고 평가했다.

두 사람은 물리학 도구를 사용해 오늘날의 강력한 기계 학습의 기초가 되는 방법을 개발했다는 평가를 받는다. 존 홉필드 박사는 데이터 이미지와 기타 유형의 패턴을 저장하고 재구성할 수 있는 연관 메모리를 만들었다.

제프리 힌턴 박사는 데이터에서 자동으로 속성을 찾아 그림에서 특정 요소를 식별하는 등의 작업을 수행하는 방법을 알아냈다.

인공지능(AI)은 인공 신경망을 이용한 기계 학습이 주된 툴이다. 해당 기술은 인간의 뇌 구조에서 실마리를 찾았다. 인공 신경망에서 뇌의 뉴런은 서로 다른 값을 갖는 노드로 표현한다.

노드는 인간의 ‘시냅스’에 해당한다. 시냅스는 신경 세포의 신경 돌기 말단이 다른 신경 세포와 접합하는 부위를 일컫는다. 때론 강하게, 혹은 약하게 연결을 통해 서로 영향을 끼친다.

이들 두 명의 과학자는 동시에 높은 값을 갖는 노드 간의 더 강력한 연결을 개발해 네트워크를 훈련시켰다.

노벨상위원회는 “홉필드와 힌턴 박사는 1980년대부터 인공 신경망을 이용해 중요한 작업을 수행해 왔다”며 “홉필드는 패턴을 저장하고 재생성하는 방법을 사용하는 네트워크를 발명했고 노드를 픽셀로 상상할 수 있었다”며 “홉필드 네트워크는 원자 스핀(각 원자를 작은 자석으로 만드는 특성)으로 인한 재료의 특성을 설명하는 물리학을 사용한다”고 노벨물리학상 수상 이유를 전했다.

힌턴 박사는 ‘홉필드 네트워크’를 다른 방법인 ‘볼츠만(Boltzmann) 머신’을 이용하는 새로운 네트워크의 기반으로 사용했다. 볼츠만 머신은 확률적 신경망 모델을 말한다. 비지도 학습에 사용되며 복잡한 분포를 모델링할 수 있다.

힌턴 박사는 이를 통해 특정 유형의 데이터에서 특징적 요소를 인식하는 방법을 찾아냈고 학습할 수 있었다. 힌턴 박사 역시 이 과정에서 통계 물리학의 도구를 이용한 것으로 알려졌다.

무엇보다 이들이 개발한 인공 신경망은 인류 사회에 큰 영향을 끼치고 있다. 노벨상위원회도 “올해 노벨물리학상 수상자들의 작업은 이미 가장 큰 혜택을 가져왔다”며 “물리학에서 우리는 특정 특성을 가진 새로운 물질을 개발하는 등 광범위한 분야에서 이들이 발견하고 발명한 인공 신경망을 이용한다”고 강조했다.

한편 존 홉필드 박사는 1933년 미국 시카고에서 태어났다. 1958년 미국 코넬대에서 박사학위를 취득했고 프린스턴대 교수로 있다.

제프리 힌턴 박사는 1947년 영국 런던에서 태어났으며 1978년 영국 에든버러대에서 박사학위를 거쳤다. 현재 캐나다 토론토대 교수로 재직하고 있다.