'AI의 대가' 제프리 힌튼·존 홉필드 교수 노벨 물리학상 공동 수상

[디지털비즈온 이은광 기자] 인공지능(AI)의 "대부"로 불리는 제프리 힌튼 토론토대학 교수와 존 홉필드 프린스턴대학 교수가 공동으로 2024년 노벨물리학상을 수상했다.

이들은 인공 신경망을 이용한 머신러닝의 기초를 마련하고 현대 인공지능(AI) 기술의 근간이 되는 딥러닝 발전에 기여한 공로를 인정받았다. 

그러나 제프리 힌튼 교수는 AI의 미래 개발에 대한 우려를 표명했다. 로이터통신과 외신들에 따르면 힌튼교수는은 8일(현지시간) 노벨상위원회와 인터뷰에서 "우리 보다 더 똑똑한 시스템이 초래할 결과에 대해 우려한다"고 경고했다.

◇AI의 '거대한 영향력'

노벨위원회는 이들에 대해 "물리학 도구를 사용해 오늘날 강력한 머신 러닝의 토대가 되는 방법을 개발했다"고 평가했다.

스웨덴 왕립 과학 아카데미 노벨 위원회의 엘렌 문스 위원장은, 인공 신경망은 인간 뇌의 뉴런에서 영감을 받아 상호 연결된 컴퓨터 노드로, 연구자들이 개척한 것으로, 과학과 의학 전반에 걸쳐 사용되고 있으며 "우리 일상 생활의 일부가 되었다." 고 말했다.

힌튼 교수의 신경망에 관한 선구적인 연구는 ChatGPT와 같은 현재의 AI 시스템의 길을 열었다. 인공 지능에서 신경망은 인간의 뇌와 유사한 방식으로 정보를 학습하고 처리하는 시스템입니다. 이를 통해 AI는 사람처럼 경험으로부터 학습할 수 있습니다. 이를 딥 러닝이라고 한다.

힌튼 교수는 인공 신경망에 관한 자신의 연구가 혁신적이었다고 하면서 "산업혁명과 같을 겁니다. 하지만 우리의 신체적 능력이 아니라 지적 능력을 능가하게 될 겁니다."라고 말했다.

◇인공신경망 ‘뇌를 모방하다’

힌튼 교수와 존 홉필드 교수가 개발한 이 기술은 뇌의 구조에 기반을 두고 있다.

뇌에는 뉴런이 있는 반면, 인공 신경망에는 서로 다른 값을 가진 노드가 있다. 뇌의 뉴런은 시냅스를 통해 서로 통신하는 반면, 인공 노드는 연결을 통해 서로에게 영향을 미친다. 뇌를 훈련하는 것처럼 노드 간에 더 강력한 연결을 개발하여 인공 신경망을 훈련할 수 있다.

인공 신경망도 1982년 홉필드교수가 발명한 덕분에 저장된 패턴을 통해 과거를 검색할 수 있다.

홉필드교수가 연구를 발표한 후 힌튼 교수는 통계 물리학의 아이디어를 사용하여 연구를 확장하고 "볼츠만 머신"이라고 불리는 최초의 머신 러닝 형태를 개발했다.

1980년대 이후로 네트워크의 규모는 더욱 커져갔다. 홉필드교수는 노드가 30개에 불과한 네트워크를 사용했지만 오늘날의 네트워크(Chat GPT)에 사용되는 네트워크)는 매개변수가 1조 개가 넘을 수 있다.

힌튼교수는 AI 선구자일 뿐만 아니라 이 기술에 대한 주의를 촉구하기도 했다. 힌튼교수는 2023년 5월 구글에서 사임하고 이 기술이 얼마나 똑똑해지는지 걱정한 후 " 고발 "하기로 결정했다.

그는 AI가 "프로그래밍하는 방법을 알고 있기 때문에 우리가 제한하는 것을 우회하는 방법을 알아낼 것입니다. AI는 사람들을 조종하여 원하는 것을 하도록 하는 방법을 알아낼 것입니다."라고 경고했다.