2024년 노벨 화학상 수상자로 데이비드 베이커 미국 워싱턴대 교수, 데미스 하사비스 구글 딥마인드 최고경영자(CEO), 존 점퍼 딥마인드 수석연구원이 선정되었습니다.
노벨상 수상자 선정 위원회는 “베이커 교수는 계산적 방법으로 단백질 설계법을 개발한 공로를, 허사비스와 점퍼는 단백질 구조 예측에 대한 공로를 인정한다”고 이야기하였는데요, 어제에 이어 인공지능 연구자가 다시 노벨상을 수상한 진기록이 만들어졌습니다.
데미스 하사비스 구글 딥마인드 CEO는 우리에게 알파고의 개발자로 잘 알려져있는데요, 알파고는 이후에 발전을 거듭해 알파고 제로, 알파스타에 이어 이번에 노벨상 선정 이유가 된 알파폴드2로 이어지게 됩니다.
벌써부터 내년에는 어떤 분들이 노벨상을 받게 되실지 궁금한데요. 오늘은 하사비스 CEO와 함께 다음 세대의 인공지능을 만들고 있는 업계의 2세대 연구자들을 소개해드리고자 합니다.
데미스 하사비스 (Demis Hassabis):
- 1976년생, 48세
- 체스 신동으로 어린 나이에 주목받았으며, 컴퓨터 게임 개발자로 경력을 시작
- 2010년 DeepMind를 공동 창립, 2014년 Google에 합류
- AlphaGo, AlphaZero, AlphaFold 등 게임 AI와 단백질 구조 예측 분야에 기여
- 강화학습과 딥러닝을 결합한 심층 강화학습(Deep Reinforcement Learning) 분야를 선도
안드레이 카파시 (Andrej Karpathy):
- 1986년생, 37세
- 스탠포드 대학 박사
- 컴퓨터 비전과 순환 신경망(RNN)을 결합한 혁신적인 연구로 주목
- OpenAI에서 연구 과학자로 일하며 강화학습과 생성 모델 연구에 기여
- Tesla에서 AI 및 오토파일럿 비전 팀을 이끌며 자율주행 기술 발전에 기여
- 교육자로서도 활발히 활동하며, 딥러닝 강의와 튜토리얼로 AI 교육 보급에 기여
- 최근 Eureka Labs (https://eurekalabs.ai/)를 설립, 본격적으로 AI 교육 활동
일리야 수츠케버 (Ilya Sutskever):
- 1986년생, 37세
- 제프리 힌튼의 제자, 토론토 대학 박사
- 2012년 ImageNet 대회에서 혁신적인 성과를 낸 AlexNet의 공동 개발자
- Google Brain에서 시퀀스-투-시퀀스 학습 알고리즘 개발, 기계 번역 발전에 기여
- AlphaGo 논문 공동 저자
- 순환 신경망(RNN)과 장단기 기억(LSTM) 네트워크의 발전에 기여
- OpenAI의 공동 창립자로, GPT (Generative Pre-trained Transformer) 시리즈 개발을 주도
- 최근 Safe Superintelligence Inc (https://ssi.inc/)를 설립, 안전한 AI 개발을 위한 독자적 행보 시작
프랑소와 숄레 (Francois Chollet):
- 1989년생, 34세
- Keras (https://keras.io/) 딥러닝 프레임워크 개발
- Google에서 AI 연구원으로 일하며, TensorFlow 개발에 기여
- 'Deep Learning with Python' 저서를 통해 딥러닝 교육에 기여
- ARC-AGI라는 AI 시스템의 평가를 위한 새로운 벤치마크를 제안
- 최근 상금 100만불을 걸고 ARC Prize (https://arcprize.org/)라는 대회를 개최, 연구성과 공유 활성화를 주도
리뷰
데미스 하사비스 딥마인드 CEO의 노벨화학상 수상을 계기로 이렇게 정리를 한번 해보고 나니 이번에도 흥미로운 사실이 눈에 띕니다. 데미스 하사비스 CEO(48)를 제외하면 안드레이 카파시(37), 일리야 수츠케버(37), 프랑소와 숄레(34) 세 사람 모두 아직 30대 밖에 되지 않았다는 점입니다.
뿐만 아니라 1세대 연구자들의 헌신 덕분에 지금 2세대 연구자들은 그 수도 엄청나게 많아졌습니다. 생각의 사슬 (Chain-of-Thought) 방식을 고안한 OpenAI의 Jason Wei 박사라던가 로봇에 인공지능을 접목시키는 Nvidia의 Jim Fan 박사 등 많은 젊은 연구자들이 많은 성과와 드라마를 만들어가고 있습니다.
1세대, 2세대는 사실 제가 자의적으로 나눈 것인데요, 제 나름대로는 인공신경망과 기계학습의 시대를 1세대로, GPT로 대표되는 트랜스포머, 거대언어모델의 시대를 2세대로 기준을 삼고 있습니다.
2세대부터는 본격적으로 인공 일반 지능(Artificial General Intelligence, AGI)을 향한 레이스를 펼치고 있고요, 정말 이대로 발전한다면, SF에서만 나오던 핵융합, 상온초전도체, 스페이스콜로니 같은 인류의 문명을 한단계 업그레이드 해줄 기술들이 곧 가능해질 지도 모르겠습니다.
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