노벨 물리학상 머신러닝 개척자 존 홉필드와 제프리 힌턴 공동 수상

스웨덴 왕립과학원은 화요일 인공 신경망을 활용한 머신러닝을 가능하게 한 기초적인 발견과 발명에 기여한 공로로 미국의 존 J. 홉필드와 영국의 제프리 E. 힌턴에게 2024년 노벨 물리학상을 공동 수여한다고 발표했습니다.

두 수상자의 획기적인 연구는 이론물리학과 컴퓨터과학을 연결하여 물질의 미시적 스핀 상태와 통계역학 원리가 어떻게 인공지능의 학습 알고리즘으로 전환될 수 있는지를 성공적으로 입증했습니다.

통계물리학을 접목한 인공 신경망 시스템의 탄생

1982년 존 홉필드는 물리 시스템의 에너지 최소화 상태를 시뮬레이션하는 연상 기억 네트워크를 구축했습니다. 이 신경망은 입력된 정보가 왜곡되거나 불완전하더라도 저장된 원래 이미지를 정밀하게 복원할 수 있습니다.

제프리 힌턴은 이를 바탕으로 통계물리학 원리를 도입해 볼츠만 머신을 개발했습니다. 이 확률적 신경망은 데이터의 특성을 스스로 추출하고 인식할 수 있어 현대 생성형 인공지능과 심층학습 발전의 결정적 토대가 되었습니다.

“The laureates used fundamental concepts from statistical physics to design artificial neural networks that function as associative memories and find patterns in large datasets.” — Ellen Moons, Chair of the Nobel Committee for Physics

연상 기억 모델에서 현대 딥러닝 혁명으로의 확장

노벨 위원회는 기자회견에서 인공 신경망 기반의 기계학습이 신소재 개발, 입자물리학 데이터 분석, 기후 변화 예측 등 다양한 자연과학 분야에서 없어서는 안 될 핵심 도구가 되었다고 평가했습니다.

프린스턴 대학교의 홉필드 교수와 토론토 대학교의 힌턴 교수는 오는 12월 스톡홀름에서 열리는 공식 시상식에서 메달을 받고 1,100만 스웨덴 크로나의 상금을 균등하게 나누어 갖습니다.

Sources

• Royal Swedish Academy of Sciences
• The Nobel Prize