2024년 노벨물리학상 공식 수상도

스웨덴 왕립과학원은 10월 8일 인공 신경망을 이용한 기계 학습의 근본적인 발견과 발명으로 컴퓨터가 인간의 두뇌에 더 가까운 방식으로 학습하는 데 도움을 준 미국 과학자 존 홉필드와 캐나다 과학자 제프리 힌튼 등 두 명의 AI 선구자에게 2024년 노벨 물리학상을 수여한다고 발표했습니다. 인간의 두뇌가 학습하는 방식에 더 가까운 방식으로 컴퓨터가 학습할 수 있도록 도와 AI 발전의 토대를 마련한 공로를 인정받았습니다.

이 상은 사람들의 생활과 업무 방식에서 AI의 중요성이 점점 더 커지고 있음을 인정하는 것입니다. 노벨 물리학상 위원회 위원장인 엘렌 문스는 “수상자들의 연구는 이미 막대한 혜택을 가져왔습니다. 물리학에서는 특정 특성을 가진 신소재를 개발하는 등 다양한 분야에서 인공 신경망을 활용하고 있습니다."라고 말했습니다.

노벨상 위원회는 플랫폼 X에 올린 글에서 홉필드 박사와 힌튼 박사의 혁신은 “물리 과학에 기반을 두고 있다”며 “컴퓨터를 사용하여 사회가 직면한 많은 문제를 해결하는 데 도움을 주고 안내하는 완전히 새로운 방법을 보여주었다”고 말했습니다. 새로운 방법을 보여주었습니다.”

런던 근교에서 태어난 힌튼은 1970년대 후반부터 평생을 미국과 캐나다에서 살며 일해 왔습니다.

힌튼은 1970년대 초 에든버러 대학교에서 대학원생으로 신경망 연구를 시작했는데, 당시만 해도 신경망이 성공할 것이라고 생각하는 연구자가 거의 없던 시기였습니다. 2012년이 되어서야 마침내 학생들과 함께 획기적인 성과를 거두었고, 2013년 Hinton은 Google에 입사한 후 2023년 5월에 회사를 떠났습니다. 그 이후로 그는 공개적으로 AI 기술 취급에 대한 주의를 계속 촉구해 왔으며, AI 시스템이 설계자의 이익과 의도한 목표에 부합하도록 조정하는 'AI 정렬 학교'의 대표자가 되었습니다.

2019년에는 몬트리올 대학의 컴퓨터 과학 교수인 조슈아 벤지오, 메타의 수석 AI 과학자인 얀 르쿤과 함께 신경망 연구로 '컴퓨팅 분야의 노벨상'으로 불리는 튜링상을 수상하기도 했습니다. “.

1933년 일리노이주 시카고에서 태어난 홉필드는 1958년 벨 연구소에서 고체 물질의 특성을 연구하며 경력을 시작했고, 1961년 버클리 캘리포니아 대학교로 옮겨 조교수로 일했으며, 1964년 프린스턴 대학교 물리학 교수로 부임했습니다. 16년 후 캘리포니아 공과대학에서 화학과 생물학 교수로 재직하다가 1997년 프린스턴으로 돌아와 분자생물학과 교수로 자리를 옮겼습니다.

1980년대에 홉필드의 연구는 뇌의 프로세스가 어떻게 기계가 패턴을 보존하고 복제하도록 유도하는지에 초점을 맞추었고, 1982년에는 인공 신경망을 사용하여 기계가 기억을 '저장'할 수 있도록 하는 홉필드 네트워크라고 알려진 뇌가 어떻게 연관성을 만들고 기억을 회상하는지를 설명하는 신경망 모델을 개발했습니다. 현재 모든 신경망의 기초가 되는 홉필드 네트워크는 스웨덴 왕립 과학 아카데미(RAS)에서 개발했습니다.

스웨덴 왕립 과학 아카데미의 발표에 따르면, 신톤은 홉필드 네트워크를 다른 접근 방식을 취하는 새로운 네트워크, 즉 기계가 작동할 때 일어날 수 있는 일의 예를 기계에 제공함으로써 기계를 훈련시키는 볼츠만 머신의 기초로 사용했습니다. 볼츠만 머신은 이미지를 분류하거나 학습 중인 패턴 유형에 대한 새로운 예시를 만드는 데 사용할 수 있습니다. 힌튼은 이 기초를 바탕으로 머신러닝의 폭발적인 발전에 기여했습니다. 신경망에 대한 그의 선구적인 연구는 ChatGPT와 같은 AI 시스템의 토대를 마련했습니다.

더욱 주목할 만한 점은 OpenAI의 공동 창립자이자 전 수석 과학자였던 일리야 수츠케버도 힌튼의 제자였다는 사실입니다. 두 사람은 또 다른 컴퓨터 과학자 알렉스 크리제프스키와 함께 컨볼루션 신경망 AlexNet을 발명하기도 했습니다.