🔎 #364: 노벨상, 왜 AI 연구자에게 갔을까?

구독자님, 안녕하세요?
매일 1개의 프롬프트를 배달해드리는 Daily Prompt입니다.

오늘은 노벨 물리학상과 화학상을 받는 AI 연구자를 다룹니다.

노벨 물리학상과 화학상을 받는 AI 연구자

by 🍊소영

2024년 노벨 물리학상과 화학상 수상자가 발표되었습니다. 왜 물리학상과 화학상이 AI 연구자에게 부여되는지 혼란스러울 수 있지만, 오히려 AI가 기초 과학과 밀접한 관계가 있음을 보여주는 것 같습니다.

노벨물리학상과 AI

올해 노벨 물리학상은 존 홉필드 미국 프린스턴대 교수, 제프리 힌턴 캐나다 토론토대 교수에게 공동으로 수여되었습니다. 이들은 "기계학습을 가능하게 하는 근본적인 발견과 발명"으로 인정받았습니다.

AI와 물리학상과의 연관성

제프리 힌턴 교수가 AI 연구자임에도 불구하고 노벨 물리학상을 받은 이유는 물리학 원리를 AI에 적용했기 때문입니다.

1. 홉필드 네트워크: 존 홉필드는 1982년에 제안한 홉필드 네트워크(Hopfield network)를 통해, 신경망이 정보 저장 및 복원 기능을 수행할 수 있는 방법을 제시했습니다. 이 네트워크는 에너지 기반 모델로, 물리학에서의 에너지 최소화 개념을 활용하여 정보를 처리하는 방식을 연구했습니다. 이는 인공지능의 기초를 다지는 데 중요한 역할을 했습니다.

2. 제프리 힌턴의 딥러닝 기여: 제프리 힌턴은 딥러닝 분야에서 획기적인 연구를 수행하며, 신경망의 학습 알고리즘을 발전시켰습니다. 그의 연구는 홉필드의 아이디어를 확장하여, 대규모 데이터에서 패턴 인식을 가능하게 하는 신경망의 효율성을 높였습니다. 이로 인해 머신러닝과 AI 기술이 발전하게 되었고, 이는 물리학적 모델링 및 시뮬레이션에도 응용될 수 있는 가능성을 열었습니다.

3. 신경망의 물리학적 모델링: 두 연구자는 신경망이 물리학적 시스템과 유사한 방식으로 정보를 처리하고 문제를 해결할 수 있음을 보여주었습니다. 홉필드 네트워크의 에너지 최소화 원리는 물리학의 많은 개념과 연결되어 있으며, 이는 복잡한 시스템을 이해하는 데 도움이 됩니다.

이처럼 홉필드의 기여와 힌턴의 딥러닝 연구는 물리학, 컴퓨터 과학, 신경 과학 등 다양한 분야의 교차점에서 혁신적인 결과를 만들어내며, AI 기술의 발전에 크게 기여했습니다.

노벨화학상과 AI

2024년 노벨 화학상은 데이비드 베이커 미국 워싱턴대 교수와 구글 딥마인드의 데미스 허사비스 최고경영자(CEO), 존 점퍼 디렉터 세 명에게 공동으로 수여되었습니다. 이들은 단백질 구조 파악과 단백질 구조 예측 AI 모델 개발에 기여한 공로를 인정받았는데요, 특히 데미스 허사비스는 구글 AI 기업 딥마인드의 창업자로, 이세돌 9단과 대국한 '알파고'를 개발한 사람이기도 합니다.

딥마인드와 노벨 화학상의 연관성

데미스 허사비스(Demis Hassabis)가 2024년 노벨 화학상을 수상한 이유는 '알파폴드(AlphaFold)'라는 AI 모델을 개발하여 단백질 구조 예측에 혁신을 가져왔기 때문입니다. 알파폴드는 단백질의 3차원 구조를 매우 정확하게 예측할 수 있는 AI 모델로, 단백질이 어떻게 접히는지에 대한 문제를 해결했습니다. 단백질 구조는 그 기능을 결정하는 핵심 요소로, 이를 파악하는 것은 생물학, 의학, 약물 개발 등 다양한 분야에서 매우 중요합니다.

기존에는 실험적 방법인 X선 결정학이나 냉동 전자현미경 등을 사용하여 단백질 구조를 밝혀내는 데 시간이 많이 걸리고 비용도 많이 들었으나, 알파폴드는 이를 혁신적으로 개선했습니다. 허사비스가 이끄는 구글 딥마인드 팀은 알파폴드를 통해 단백질 구조를 훨씬 더 빠르고 정확하게 예측할 수 있는 방법을 제시했고, 이는 생명과학 연구와 제약 산업에 큰 기여를 했습니다.

마무리

1) 제프리 힌턴 교수의 이름이 친숙하지 않더라도, 그의 제자는 한 번쯤 들어보셨을 수 있습니다. 힌턴 교수의 주요 제자로는 안드레 카파시(Andrej Karpathy)와 일리야 수츠케버(Ilya Sutskever)가 있는데요, 카파시는 테슬라의 자율주행 시스템인 FSD(Fully Self-Driving)를 개발했고, 수츠케버는 OpenAI의 공동 창업멤버로서 ChatGPT를 만들었습니다.

2) 허사비스의 화학상 수상과 관련하여, 생명과학과 제약 산업에 영향을 미쳤으니 '생리의학상을 받아야하는 것 아닌가?' 라는 의문이 드실 수도 있습니다. 관련하여 ChatGPT의 답변을 공유드립니다:

데미스 허사비스가 단백질 구조 예측 AI 모델인 '알파폴드(AlphaFold)'를 개발한 공로로 노벨 화학상을 받은 이유는, 알파폴드의 핵심 기여가 단백질의 화학적 구조를 정확하게 예측하는 데 집중되었기 때문입니다. 화학상과 생리의학상의 차이는 연구의 초점이 화학적 메커니즘에 있느냐, 아니면 생리적 기능과 의학적 적용에 있느냐에 달려 있습니다.

알파폴드가 다루는 문제는 단백질의 3차원 구조가 어떻게 형성되는지, 즉 단백질이 아미노산 서열을 바탕으로 어떻게 접히는가에 대한 것으로, 이는 화학적으로 매우 중요한 문제입니다. 단백질의 접힘(folding)은 원자 간의 상호작용, 결합 에너지, 분자 구조의 안정성 등 화학적 원리를 이해해야 파악할 수 있는 주제이기 때문에, 이 연구는 화학 분야로 분류됩니다.

3) 이번 노벨상 수상은 과학의 경계가 점점 흐려지고 있음을 잘 보여줍니다. 인공지능 기술이 화학, 생명과학 등 전통적인 과학 분야의 난제를 해결하는 데 사용되며, 학문 간 융합이 혁신을 이끌고 있습니다. AI와 과학의 결합은 새로운 발견과 기술 발전의 원동력이 되고 있으며, 앞으로도 다양한 분야에서 이러한 경계 허물기는 가속화될 것입니다.

[패스트캠퍼스] 전문가도 몰래 쓰는 ChatGPT X Claude 글쓰기

'Daily Prompt' 뉴스레터를 매일 발행하고 있는 소영의 글쓰기 강의가 패스트캠퍼스에 런칭되었습니다. 글을 쓰는 방법에 정답은 없다고 생각하지만, AI를 사용해 이전과는 달리 결과물을 내는 속도가 획기적으로 빨라진만큼, 강의를 통해 글쓰기에 AI를 어떻게 활용할 수 있는지 노하우를 전달할 예정입니다. 또한 실제 글쓰기로 이어질 수 있도록 2주 챌린지도 함께 운영합니다.

데일리 프롬프트와 함께 글쓰기

📌 이런 분께 추천드립니다

매일 AI 뉴스레터를 발행하는 ‘데일리 프롬프트’는 글쓰기에 AI를 어떻게 사용하는지 궁금한 분
AI로 글쓰기 효율을 높이면서도 나만의 글을 쓰고 싶으신 분
글쓰기를 시작하고 싶은데, 어떤 글을 써야할 지 막막하신 분
꾸준한 글쓰기를 하기 위해 피드백과 동료가 필요하신 분 (챌린지 신청 시 해당, 소영이 운영하는 챌린지는 총 4주 기간 중 11/4~11/15 챌린지 전반부입니다)

🎁 챌린지 신청 시 혜택

데일리 프롬프트와 함께 글쓰기

오늘의 Midjourney 프롬프트

프롬프트 제공: @jae_hong__an

오늘의 프롬프트: A modern and minimalist visualization of a transformer neural network, featuring clean lines and geometric shapes with interconnected nodes. Flat design aesthetic with a limited color palette, emphasizing clarity and sophistication in digital graphic style, showcasing the streamlined complexity of artificial intelligence. --ar 16:9 --style raw --sref 3780074314 --v 6.1

그동안 배달한 프롬프트 보기

필요할때마다 꺼내보는 생성형 AI 가이드북

뉴스레터 '데일리 프롬프트'는 2023년 5월에 시작하여, 오랜 관심을 바탕으로 다음과 같이 책을 출간하였습니다. 일상과 업무에서 사용할 수 있는 ChatGPT프롬프트가 필요하시다면 <데일리 프롬프트 101>을, 이미지 생성 AI를 집중적으로 탐구하고 싶은 분은 <AI 원더랜드>를 추천드립니다.