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박재천의 디지털경제 이야기<40> 존 홉필드: 2024년 노벨 물리학상 공동수상자 본문듣기
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- 기사입력 2024년10월17일 17시10분
- 최종수정 2024년10월17일 14시48분
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2024년 노벨 물리학상 수상자 존 홉필드(John Hopfield)는 인공 신경망에 대한 획기적인 연구로 기계 학습을 혁신하고 현대 인공지능 시스템 개발의 기반을 마련한 공헌을 인정받았다.
존 홉필드의 연구는 전통적인 컴퓨팅에서 인공지능으로 점프하는 중요한 디딤돌을 제공했다. 그의 연구는 계속해서 AI 분야에 영향을 미치고 있으며, 오늘날 우리가 사용하는 이미지 인식이나 자연어 처리 등 다양한 응용 발전의 기반이 되고 있다.
이론 물리학자로 시작해 분자 생물학과 신경과학에 관심을 가진 홉필드는 노벨상 수상에 즈음하여 "마음이 어떻게 작용하는지 이해하고 싶었다"고 말했다. 그는 물리학과 생물학의 융합을 통한 전체적 이해를 추구하며, 다양한 분야의 연구자들이 함께 협력할 수 있는 공동연구팀을 만드는 데 무엇보다도 주력했다.
1982년, 홉필드는 "창발적 집단 계산 능력을 가진 신경망과 물리 시스템"이라는 논문을 미국 국립과학원 회보(PNAS)에 발표했다. 이 논문은 '홉필드 네트워크'라는 새로운 유형의 신경망 모델을 소개하며, 단순한 노드들의 상호 연결 시스템이 집단적 계산 특성을 나타낼 수 있음을 증명했다. 인간의 뇌가 뇌신경 네트워트에 산재해 있는 부분적 데이터로부터 기억을 회상하는 것을 물리적 모델로 재현한 것이다. 이 연구는 신경망에 대한 관심을 되살리는 데 중요한 역할을 했으며, 기계 학습과 인공지능 발전의 중요한 기초를 마련했다.
홉필드의 연구는 인간 뇌신경의 활동이 "스핀 글라스"라는 격자 구조 위에서 보여지는 양자나 전자의 물리학적 상호작용과 비슷하다는 데서 영감을 받았다. 양자나 전자와 같은 입자가 상호작용을 하여 군집적인 행동을 보이는 고유한 특성과 닮았다는 것이다. 이들이 무리를 이루면 외부의 지휘자가 없는데도 전체에 걸쳐 조화로운 패턴이 생겨나곤 하는 현상을 보인다. 이웃하는 구성 요소들끼리 주고받는 상호 간의 반응들에 의해 전체적으로는 일정한 패턴이 나타나는 것이다. 이러한 생물학과 물리학의 학제 간 연구는 인공 신경망의 한 형태인 ‘홉필드 네트워크’의 창조로 이어졌다.
‘홉필드 네트워크’는 이전 컴퓨팅 방식과 크게 달랐다. ‘0’과 ‘1’의 이진법에 의해 정보가 기억되는 전통적 컴퓨팅과는 달리, 전체 네트워크 구조를 사용해 정보를 처리하고, 연상 기억 시스템으로 사용하는 방법이었다. 이러한 기능은 데이터의 패턴을 발견하고 회상할 수 있는 능력을 도입할 수 있게 하였다.
홉필드의 연구는 뇌와 유사한 방식으로 정보를 처리할 수 있는 방식을 보여주었다는 면에서 혁명적이었다. 더욱 고도화된 신경망과 현대 AI 시스템의 발전을 이끌었으며, 패턴 인식부터 최적화 문제에 이르기까지 다양한 분야에 영향을 미쳤다. 또한 노벨상을 공동으로 수상한 Geoffrey Hinton이 개발한 ‘오류 역전파 알고리즘’과 데이터에 기반한 학습의 이론적 기반을 제공하였다.
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- 기사입력 2024년10월17일 17시10분
- 최종수정 2024년10월17일 14시48분
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