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노벨상과 인공지능, 새로운 과학 시대의 서막

[KOSAC ISSUE PAPER 2024-8]

◈ 목차

• ●인공지능 연구자들의 노벨상 수상 의미

• ●노벨물리학상과 인공신경망

• ●물리학적 배경을 기반으로 한 연상 기억, 홉필드 네트워크

• ●통계물리학 개념을 활용한 인공지능, 볼츠만 머신

• ●인공신경망 모델로 물리학 분야의 발전 이끌어

• ●노벨화학상과 단백질 구조를 예측하는 인공지능

• ●아미노산 배열로부터 단백질의 3차원 구조 예측

• ●알파폴드2의 단백질 구조 예측 과정

• ●새로운 단백질 설계를 통한 생명과학의 진보

• ●인간과 인공지능이 함께하는 과학 발전의 새로운 지평

◈본문

장미경 선임연구원·과학언론학 박사

• ●인공지능 연구자들의 노벨상 수상 의미
   미국 프린스턴대 분자생물학과 명예교수인 존 홉필드(John Hopfield)와 캐나다 토론토대 컴퓨터과학과 명예교수인 제프리 힌턴(Geoffrey Hinton)은 인공지능의 기초를 다지고 인공신경망을 통해 혁신적 성과를 창출한 기여를 인정받아 노벨물리학상의 영광을 안았다. 미국 워싱턴대 생화학과 교수인 데이비드 베이커(David Baker), 미국 구글 딥마인드의 최고경영자(CEO) 데미스 하사비스(Demis Hassabis), 수석연구원 존 점퍼(John Jumper)는 인공지능을 활용해 단백질 구조 규명 및 예측, 새로운 단백질 설계 연구의 서막을 연 성과로 노벨화학상 수상의 주인공이 되었다. 
   전통적인 학문의 경계를 허물고 인공지능에 주목한 노벨상 선정 결과를 계기로 과학자들은 인공지능을 효율적인 연구 도구로 인식하면서 인공지능에 대한 신뢰의 폭을 넓힐 것으로 예측되며, 인공지능의 단순한 유행을 뛰어넘어 기술적 진화를 좀 더 심층적으로 탐구하고 적용하려는 다학제 연구가 한층 활발해질 것으로 보인다. 이에 따라 이번 노벨상 결과는 인공지능 기술의 연구와 발전이 과학기술 분야의 최전선에서 향후 어떤 가치와 의미를 지닐지 보여주는 중요한 이정표가 될 것으로 전망된다. 
   과학자 대다수는 인공지능 분야의 연구자가 노벨물리학상 수상자로 선정된 이변을 환영하는 분위기이지만, 한편으로는 물리학, 화학 등 기초 학문 영역에서 인공지능 분야의 연구자들이 선정된 결과에 대해 일부 연구자들은 거센 반감을 드러냈다. 영국 임페리얼 칼리지 런던의 천체물리학부 교수인 조나단 프리차드(Jonathan Pritchard)는 자신의 소셜미디어 X에 “노벨상이 인공지능 과대 열풍에 휘말린 것 같다”, “말문이 막혔다”, “나도 기계학습과 인공신경망을 좋아하지만, 이것이 물리학의 발견이라고 보기는 어렵다” 등의 강한 표현으로 노벨물리학상 수상자 선정 결과에 대한 반발과 우려를 나타냈다. 
   영국의 과학 학술지 네이처(Nature)의 보도에 따르면, 독일 뮌헨 수학철학센터의 이론물리학자이자 과학 커뮤니케이터인 사빈 호센펠더(Sabine Hossenfelder) 역시 2024년 노벨물리학상을 받은 연구가 컴퓨터과학에 속한다고 주장하면서 “노벨상은 물리학, 그리고 물리학자들이 스포트라이트를 받을 수 있는 드문 기회인데, 올해는 그렇지 않았다”라고 실망감을 표현했다. 
   일부의 반발과 우려에도 불구하고 이번 결과는 인공지능의 핵심 기술인 머신러닝(ML, Machine Learning)과 인공신경망(ANN, Artificial Neural Network)의 발전에 있어 통계물리학, 생물물리학, 계산물리학 등 물리학적 접근이 얼마나 중요한지를 내포하고 있다. 
   저서 ‘기계가 학습하는 이유’(Why Machines Learn)로 잘 알려진 과학 저널리스트 아닐 아난타스와미(Anil Ananthaswamy)는 “노벨물리학상을 수상한 연구는 인공지능 기술에 의해 촉진되었지만, 궁극적으로는 물리학의 개념과 기술에 기반하고 있다”고 강조했다.

• ●노벨물리학상과 인공신경망
   노벨물리학상 수상자들의 연구를 좀 더 구체적으로 살펴보자. 물리학의 기본 개념과 방법을 활용한 이들 연구에서 존 홉필드는 정보를 저장하고 재구성할 수 있는 정보처리 구조를 만들었고, 제프리 힌턴은 데이터에서 독립적으로 속성을 발견하는 방법을 개발했다. 
   이들의 연구는 머신러닝의 핵심 개념 형성과 대형 인공신경망 발전에 중요한 역할을 해내면서 현재 인류가 누리는 인공지능 기술 발전과 혜택의 근간을 마련했다고 평가받는다.

...................(계속)

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