볼츠만머신

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[강연] 정하웅_AI에게 (감히^^) 노벨물리학상을?! ｜제33회 서울대 자연과학 공개강연_"과학 그리고 인공지능"

2024년 노벨 물리학상은 인공지능 연구의 선구자인 존 홉필드와 제프리 힌튼 교수에게 돌아갔습니다. 이 소식은 과학계에 신선한 충격과 함께 뜨거운 논란을 불러일으켰습니다. 물리학자가 아닌 컴퓨터 과학자와 분자생물학자가 물리학상을 받은 것에 대해 'AI가 과연 물리의 영역인가'라는 의문이 제기된 것입니다. 하지만 이들의 연구를 들여다보면 그 뿌리는 철저하게 물리학적 원리에 닿아 있습니다. 홉필드 교수는 물리 모델을 통해 기억의 원리를 규명했고, 힌튼 교수는 통계 물리학의 도구로 인공지능의 초석을 다졌습니다. 이는 전통적인 물질 중심의 물리학이 이제 정보의 영역까지 확장되었음을 선언하는 역사적인 사건입니다. 인간의 뇌를 모방하려는 시도는 1950년대 퍼셉트론의 등장과 함께 시작되었습니다. 신경세포의 작동 원리를 인공적으로 구현하여 논리 회로를 만들고, 이를 통해 기계도 생각할 수 있다는 희망을 품게 되었습니다. 그러나 곧 시련이 찾아왔습니다. 선형적인 함수만으로는 복잡한 문제를 풀 수 없다는 사실이 증명되면서 인공지능 연구는 긴 암흑기에 접어들었습니다. 이때 해결책을 제시한 인물이 바로 제프리 힌튼입니다. 그는 층을 쌓는 방식과 역전파 알고리즘을 통해 계산의 한계를 극복하고 현대 인공지능의 황금기를 여는 토대를 마련했습니다. 이러한 혁신은 단순한 기술적 진보를 넘어 뇌의 학습 과정을 수학적으로 모델링한 성과였습니다. 노벨 위원회가 주목한 핵심 업적은 80년대 초반에 발표된 물리학 기반 모델입니다. 홉필드 교수는 전자의 스핀 상태를 다루는 '이징 모델'에서 영감을 얻어 홉필드 네트워크를 발명했습니다. 이는 정보를 개별적으로 저장하는 대신 에너지 지형을 만들어 가장 낮은 에너지 상태를 찾아가는 방식으로 기억을 인출합니다. 힌튼 교수는 여기에 통계 물리학의 볼츠만 분포를 도입하여 더욱 유연한 '볼츠만 머신'을 탄생시켰습니다. 확률적 기법을 통해 정답뿐만 아니라 그 주변의 데이터까지 학습할 수 있게 된 것입니다. 이러한 통계 물리학적 접근은 오늘날 거대 언어 모델인 챗GPT의 근간이 되었으며, 정보가 자연계의 실체임을 공인받는 계기가 되었습니다. 최근 과학계에서는 AI를 단순한 도구를 넘어 동료 연구자로 활용하는 'AI 기반 과학 (AI for Science)'이 활발히 연구되고 있습니다. 복잡한 자연 현상을 관찰할 때 인간의 직관만으로는 방정식을 세우기 어려운 경우가 많습니다. 이때 AI에게 방대한 데이터를 학습시키면 인간이 미처 발견하지 못한 규칙성을 찾아내기도 합니다. 예를 들어 수천 마리 새들의 군무에서 나타나는 복잡한 패턴을 AI 모델로 구현하고, 모델 내부의 어텐션 메커니즘을 분석함으로써 새들이 어느 지점을 보고 움직이는지 역으로 추적할 수 있습니다. 이는 과학자가 가설을 세우고 AI가 검증하며 다시 과학자가 그 의미를 해석하는 새로운 연구 패러다임이 시작되었음을 의미합니다. 인공지능의 미래는 단순히 모델의 크기를 키우는 것에 머물지 않습니다. 거대한 뇌가 곧 지능을 보장하지 않듯이, 방대한 데이터 학습만으로는 진정한 지혜를 얻기 어렵습니다. 대신 작은 에이전트들이 협력하여 집단 지성을 발휘하는 방식이 대안으로 떠오르고 있습니다. 새들의 군무처럼 개별적인 존재들이 소통하며 만들어내는 창발적 결과물이야말로 인공지능이 나아가야 할 길입니다. 결국 중요한 것은 기술의 규모가 아니라 '최초의 질문'을 던지는 힘입니다. 노벨상은 성공의 결과보다 질문의 시작점에 선 사람에게 주어집니다. 스스로 근본적인 의문을 품고 새로운 질문을 던질 때, 우리는 인공지능과 함께 과학의 새로운 지평을 열어갈 수 있을 것입니다.

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노벨상, 마침내 AI를 품다🤖 2024 노벨 물리학상🏆(with 서울대학교 AI연구원 이준기 박사) | 요즘과학

2024년 노벨 물리학상은 인공지능(AI) 분야의 거장인 존 홉필드 교수와 제프리 힌튼 교수에게 돌아갔습니다. 이는 전통적인 물리학의 범주를 넘어 인공지능(AI)이 과학 전반에 미친 막대한 영향력을 인정한 역사적인 사건입니다. 물리학은 인공지능(AI) 발전에 이론적 토대를 제공했고, 반대로 인공지능(AI)은 복잡한 물리 현상을 분석하는 강력한 도구가 되어왔습니다. 두 학자의 연구는 인간의 뇌 구조를 모방한 인공신경망이 어떻게 물리적 원리를 통해 학습하고 기억할 수 있는지를 증명하며 현대 딥러닝의 시대를 여는 결정적인 계기가 되었습니다. 존 홉필드 교수가 창안한 '홉필드 네트워크'는 인간의 연상 기억 과정을 물리적으로 구현한 모델입니다. 그는 원자의 스핀 시스템이 에너지를 최소화하며 안정된 상태를 찾아가는 원리를 인공신경망에 도입했습니다. 이 네트워크는 불완전하거나 왜곡된 정보가 입력되더라도, 저장된 데이터 중 에너지가 가장 낮은 상태인 원래의 패턴을 스스로 찾아냅니다. 마치 산맥의 골짜기를 따라 공이 굴러 내려가듯, 시스템이 스스로 최적의 답을 찾아가는 이 방식은 컴퓨터가 정보를 저장하고 인지하는 새로운 패러다임을 제시했습니다. 제프리 힌튼 교수는 통계 물리학의 원리를 활용해 홉필드 네트워크를 한 단계 더 발전시킨 '볼츠만 머신'을 선보였습니다. 기체 분자들의 집합적 상태를 확률로 계산하는 볼츠만 방정식에서 영감을 얻어, 인공신경망의 각 상태가 발생할 확률을 계산하는 방식을 개발한 것입니다. 이를 통해 인공지능(AI)은 단순히 정보를 저장하는 수준을 넘어, 수많은 예시를 통해 스스로 특징을 학습하고 처음 보는 데이터에서도 익숙한 패턴을 인식할 수 있게 되었습니다. 이는 지시가 아닌 학습을 통해 지능을 형성하는 현대 인공지능(AI)의 핵심 원리가 되었습니다. 이후 제프리 힌튼 교수는 학습 속도를 비약적으로 높인 '제한된 볼츠만 머신(RBM)'과 역전파 알고리즘을 통해 딥러닝의 전성기를 이끌었습니다. 특히 GPU의 발전과 맞물려 인공신경망의 층을 깊게 쌓는 것이 가능해지면서, 인공지능(AI)은 이미지 인식과 언어 처리 등에서 인간에 버금가는 성능을 보여주기 시작했습니다. 이러한 기술적 진보는 물리학계에도 큰 공헌을 하여, 힉스 입자 연구나 블랙홀 이미지 처리와 같은 거대 과학 프로젝트에서 복잡한 데이터를 분석하는 데 핵심적인 역할을 수행하며 학문 간의 경계를 허물고 있습니다. 인공지능(AI)의 미래는 이제 디지털 공간을 넘어 현실 세계와 직접 상호작용하는 '체화 인공지능(Embodied AI)'으로 향하고 있습니다. 기존의 모델들이 인터넷상의 텍스트와 이미지를 학습했다면, 앞으로의 인공지능(AI)은 로봇의 몸을 빌려 실생활에서 물리적 접촉을 통해 데이터를 스스로 수집하게 될 것입니다. 또한 인공지능(AI)이 내린 결론의 과정을 인간이 이해할 수 있도록 설명하는 설명 가능한 인공지능(XAI) 연구도 활발히 진행되고 있습니다. 인간과 감정을 교류하고 동료처럼 공존하는 로봇 친구의 등장은 이제 먼 미래의 상상이 아닌 현실로 다가오고 있습니다.

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[강연] 기계학습과 물리학: 생성형 인공지능의 원리_by 조정효 | 고등과학원&카오스재단 '2024 노벨상 해설강연' | 1강

올해 노벨 물리학상은 인공지능의 핵심인 인공신경망의 기초를 확립한 과학자들에게 돌아갔습니다. 존 홉필드와 제프리 힌튼 교수는 물리학적 원리를 기계 학습에 도입하여 현대 인공지능의 토대를 마련했습니다. 이들의 연구는 단순한 공학적 성과를 넘어, 우리 뇌가 정보를 처리하고 기억하는 방식을 물리학적으로 해석하려는 시도에서 시작되었습니다. 이는 복잡한 연결망 속에서 스스로 질서가 창발하는 현상을 탐구한 결과이며, 물리학과 컴퓨터 과학의 경계를 허문 혁신적인 성취로 평가받습니다. 인공신경망의 기본 단위인 퍼셉트론은 생물학적 뉴런의 작동 방식에서 영감을 얻었습니다. 여러 뉴런으로부터 들어온 신호에 가중치를 곱해 합산하고, 이 값이 특정 임계치를 넘으면 다음 뉴런으로 신호를 전달하는 구조입니다. 초기 과학자들은 이를 통해 논리 연산을 수행하며 인공지능의 가능성을 엿보았습니다. 하지만 단일 계층의 퍼셉트론은 선형적으로 분리되지 않는 배타적 논리합(XOR)과 같은 복잡한 문제를 해결하지 못한다는 한계에 부딪히기도 했습니다. 이러한 한계를 극복하기 위해 도입된 것이 은닉층을 포함한 다층 신경망입니다. 수학적으로 증명된 보편적 어림 정리에 따르면, 적절한 은닉층을 가진 신경망은 어떤 복잡한 함수 관계도 표현할 수 있습니다. 이는 입력 데이터를 새로운 공간으로 변환하여 문제를 해결하는 과정으로 이해할 수 있습니다. 고양이 사진을 보고 고양이라고 판단하는 복잡한 분류 작업도 결국 데이터를 다차원적으로 해석하고 변환하는 신경망의 층을 통해 가능해지며, 이는 현대 딥러닝의 근간이 되었습니다. 신경망이 깊어질수록 수많은 매개변수를 최적화하는 것이 관건이 됩니다. 제프리 힌튼 교수는 오차 역전파와 경사하강법을 통해 이 문제를 해결했습니다. 실제 정답과 예측값 사이의 오차를 정의하고, 경사가 낮아지는 방향으로 매개변수를 조금씩 수정하며 최적의 상태를 찾아가는 방식입니다. 이는 마치 복잡한 지형에서 가장 낮은 골짜기를 찾아 내려가는 과정과 같습니다. 이러한 학습 알고리즘의 발전은 딥러닝이 실질적인 성능을 발휘하고 다양한 분야에 응용되는 결정적 계기가 되었습니다. 존 홉필드 교수는 기억의 형성을 물리학의 에너지 개념으로 설명했습니다. 데이터의 패턴을 에너지 지형의 골짜기로 정의하면, 불완전한 정보가 입력되더라도 에너지가 가장 낮은 상태를 찾아가며 원래의 기억을 복원할 수 있습니다. 이는 통계 물리학의 스핀 유리 모형을 응용한 것으로, 신경세포들이 함께 활성화될 때 연결이 강화된다는 헤비안 규칙과도 일맥상통합니다. 기억이란 결국 시스템이 안정적인 에너지 상태를 찾아가는 물리적 과정이며, 이를 통해 기계는 정보를 저장하고 회상하는 능력을 갖추게 됩니다. 생성형 인공지능의 원형인 볼츠만 머신은 확률 분포를 통해 데이터를 이해합니다. 힌튼 교수는 계산량 문제를 해결하기 위해 제한된 볼츠만 머신(RBM)을 고안했고, 이를 계층적으로 쌓아 심층 신경망의 학습을 가능하게 했습니다. 데이터를 압축하고 핵심 정보를 추출하는 이 과정은 확률 분포를 변환하는 고도의 수학적 작업입니다. 오늘날 우리가 목격하는 놀라운 생성형 AI의 성취는 데이터를 확률과 정보의 관점에서 다루는 이러한 물리적 통찰에서 비롯되었으며, 이는 단순한 분류를 넘어 새로운 정보를 창조하는 단계로 나아갔습니다. 정보는 이제 물리학과 생물학을 관통하는 핵심 개념으로 자리 잡았습니다. 맥스웰의 도깨비 역설을 해결한 정보 열역학부터 '비트에서 존재로(It from bit)'라는 철학적 통찰에 이르기까지, 자연 현상을 정보 처리 과정으로 보는 시각이 확산되고 있습니다. 인공지능의 발전은 인간의 특별함에 대한 질문을 던지는 동시에, 우리가 거대한 정보의 그물망인 인포스피어의 일부임을 깨닫게 합니다. 과학은 인간이 중심이 아니라는 사실을 일깨우며, 정보라는 보편적 언어를 통해 우주와 생명을 이해하는 더 넓은 세계로 우리를 인도합니다.

조정효

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물리학

[강연] 2024 '노벨상 해설강연' by 조정효, 백민경, 이준호 l 고등과학원&카오스재단

2024년 노벨 물리학상은 인공지능의 기초를 닦은 존 홉필드와 제프리 힌턴에게 돌아갔습니다. 이들은 물리학의 통계적 원리를 활용해 인공신경망이 정보를 저장하고 학습하는 초기 모델을 고안했습니다. 홉필드 모델은 물리학의 에너지 지평 개념을 도입하여 불완전한 정보에서 원래의 패턴을 복원하는 기억의 원리를 설명했습니다. 이는 현대 딥러닝의 이론적 토대가 되었으며, 물리학적 통찰이 어떻게 첨단 기술의 근간이 될 수 있는지를 보여주는 상징적인 사례로 평가받습니다. 인공신경망은 이제 단순한 계산 도구를 넘어 인간의 지능을 모사하는 핵심 기술로 자리 잡았습니다. 제프리 힌턴은 홉필드의 아이디어를 확장하여 볼츠만 머신과 오차 역전파 알고리즘을 발전시켰습니다. 그는 데이터의 확률 분포를 학습하는 생성 모델의 원형을 제시하며, 인공지능이 단순한 분류를 넘어 새로운 정보를 생성할 수 있는 가능성을 열었습니다. 특히 층을 깊게 쌓은 심층신경망의 학습 가능성을 증명함으로써 오늘날의 생성형 AI 시대를 가능케 했습니다. 이러한 성과는 물리학적 통찰이 복잡한 데이터 처리 시스템의 효율성을 극대화하는 데 결정적인 역할을 했음을 시사합니다. 이는 인공지능 발전의 역사에서 물리학이 수행한 중추적인 역할을 다시금 확인시켜 줍니다. 노벨 화학상은 단백질 구조 예측과 설계 분야에서 혁신을 일으킨 데이비드 베이커, 데미스 허사비스, 존 점퍼가 수상했습니다. 단백질은 생명 현상을 수행하는 핵심 일꾼으로, 그 기능을 이해하려면 복잡하게 접힌 3차원 구조를 파악하는 것이 필수적입니다. 구글 딥마인드의 알파폴드는 인공지능을 활용해 수십 년간 난제로 남아있던 구조 예측 문제를 해결했습니다. 이는 실험에 수년이 걸리던 작업을 단 몇 분 만에 처리할 수 있게 함으로써 생명과학 연구의 패러다임을 완전히 바꾸어 놓았습니다. 이제 과학자들은 방대한 단백질 데이터를 바탕으로 생명의 신비를 더욱 빠르게 파헤치고 있습니다. 데이비드 베이커 교수는 인공지능을 활용해 자연계에 존재하지 않는 새로운 단백질을 설계하는 데 성공했습니다. 그는 단백질이 형성되는 물리적 원리를 바탕으로 특정 기능을 수행할 수 있는 아미노산 서열을 계산해내는 '로제타'와 'RF디퓨전' 모델을 개발했습니다. 이를 통해 질병 치료를 위한 정밀 약물 전달체나 환경 오염을 해결할 플라스틱 분해 효소 등을 맞춤형으로 제작할 수 있는 길이 열렸습니다. 단백질 설계 기술의 발전은 인류가 직면한 난치병과 환경 문제를 해결할 강력한 무기가 될 것입니다. 이는 기초 과학의 원리가 인공지능이라는 도구를 만나 실질적인 인류의 혜택으로 전환된 사례입니다. 노벨 생리의학상은 예쁜꼬마선충 연구를 통해 마이크로RNA를 발견한 빅터 앰브로스와 게리 러브컨에게 수여되었습니다. 이들은 아주 작은 벌레인 선충의 발생 과정을 추적하던 중, 단백질 정보를 담고 있지 않은 아주 작은 RNA 조각이 유전자 발현을 조절한다는 사실을 우연히 발견했습니다. 이는 기존의 생명 중심 원리에서 설명하지 못했던 새로운 유전자 조절 층위를 밝혀낸 것입니다. 아주 단순한 생명체에 대한 호기심이 생명 과학의 근본적인 원리를 뒤흔드는 거대한 발견으로 이어진 셈입니다. 이 발견은 생명체가 얼마나 정교한 시스템을 통해 스스로를 통제하는지 보여주는 중요한 이정표가 되었습니다. 마이크로RNA는 선충뿐만 아니라 인간을 포함한 고등 생물에게도 진화적으로 잘 보존되어 있으며, 세포의 성장과 분화에 결정적인 역할을 합니다. 특정 마이크로RNA의 이상은 암이나 유전병 등 다양한 질병의 원인이 되기도 합니다. 이 발견은 유전자가 단순히 단백질을 만드는 설계도에 그치지 않고, 그 발현 시기와 양을 정밀하게 조절하는 복잡한 시스템임을 증명했습니다. 현재는 이를 활용한 새로운 진단 기술과 치료제 개발 연구가 활발히 진행되며 인류의 건강 증진에 기여하고 있습니다. 작은 분자 하나가 생명 현상의 거대한 흐름을 조절한다는 사실은 현대 의학에 새로운 지평을 열어주었습니다. 2024년 노벨상은 과학의 새로운 도구로서 인공지능의 위상을 공고히 하는 동시에, 기초 과학의 끈질긴 탐구 정신이 얼마나 중요한지를 일깨워 줍니다. 인공지능은 방대한 데이터를 분석하고 예측하는 강력한 도구이지만, 그 도구를 어디에 사용할지 결정하고 새로운 질문을 던지는 것은 여전히 인간의 몫입니다. 물리학, 화학, 생물학의 경계가 허물어지는 융합의 시대에서, 기초 과학에 대한 깊은 이해와 창의적인 상상력은 인류의 지식을 확장하고 미래의 난제를 해결하는 가장 확실한 열쇠가 될 것입니다. 과학자들의 끊임없는 도전은 인공지능이라는 날개를 달고 더욱 먼 미래를 향해 나아가고 있습니다.

백민경, 이준호, 조정효

카오스재단카오스크로스

물리학
화학
생명과학