1. 인공지능, 과학의 패러다임을 바꾸다: 노벨상의 물리학적 뿌리
2024년은 인공지능이 과학계에서 큰 주목을 받는 해가 되었습니다. 인공신경망의 기초를 확립한 존 홉필드와 제프리 힌턴은 노벨물리학상을, 단백질 구조 예측 기술을 고안한 데이비드 베이커, 데미스 허사비스, 존 점퍼는 노벨화학상을 수상했습니다. 이러한 결과는 인공지능이 더 이상 단순한 기술적 성과를 넘어 물리학과 화학 분야의 경계를 넘나들며 과학적 패러다임을 바꾸고 있음을 보여줍니다.
인공지능의 기초를 닦은 인물들 중 하나인 홉필드는 ‘홉필드 네트워크’로 뉴런의 작동 방식을 물리학의 스핀 개념에 적용했습니다. 그의 연구는 뉴런의 상태를 0과 1로 설명하고, 이들이 특정 패턴으로 상호작용할 때 에너지를 최소화하는 방법을 발견함으로써 인공신경망의 기초를 마련했습니다. 이어 제프리 힌턴은 이 신경망에 ‘역전파 알고리즘’을 적용해 더 빠르고 효율적인 학습이 가능하도록 개선했습니다. 이 과정에서 인공지능의 물리학적 뿌리가 더욱 견고해졌습니다.
2. 노벨화학상, 과학 연구의 필수품이 된 알파폴드 2
화학 분야에서는 허사비스와 점퍼가 개발한 ‘알파폴드 2’가 노벨화학상을 받으며 인공지능의 위상을 다시금 증명했습니다. 알파폴드 2는 단백질 구조 예측에서 인간 과학자보다 뛰어난 성과를 보이며 과학계에 혁신을 가져왔습니다. 이 기술은 단백질의 복잡한 구조를 예측하는 데 있어 필수 도구로 자리 잡았으며, 이를 통해 생명과학 연구에 새로운 돌파구를 마련했습니다. 구글은 이 기술을 공개해 과학자들이 자유롭게 활용할 수 있게 했고, 이로 인해 생물물리학 연구에 중요한 진전이 이루어졌습니다.
허사비스는 과거 바둑 프로기사 이세돌을 꺾은 인공지능 알파고를 개발해 주목받은 바 있습니다. 그의 연구는 인공지능의 가능성을 처음으로 대중에게 각인시켰으며, 이번 노벨화학상 수상은 과학적 기여의 정점으로 평가받고 있습니다.
3. 인공지능의 시대, 과학적 경계의 재조명
인공지능의 수상에 대한 논란도 없지 않습니다. 물리학상과 화학상이 한 해에 인공지능 분야에 집중되는 것이 적절한지, 그리고 인공지능 전문가들이 화학상을 받는 것이 타당한지에 대한 의견도 있습니다. 그러나 인공지능이 현대 과학의 다양한 분야에 걸쳐 어떻게 근본적인 영향을 미쳤는지를 고려하면, 이는 충분히 납득할 만한 선택일 수 있습니다.
디플로맷과 같은 외신은 이러한 수상 소식이 인공지능이 단순한 기술적 혁신을 넘어서 물리학과 화학의 경계에서 과학적 발전을 이끌고 있음을 보여준다고 평가했습니다. 인공지능의 기반에 물리학적 개념이 깔려있다는 점은 앞으로도 과학계의 다양한 시각을 재조명하게 할 것입니다.