8일(현지시간) 발표된 올해의 노벨물리학상은 인공지능(AI) 기술의 기초를 닦았다고 평가받는 존 홉필드(91) 미국 프린스턴대 교수와 제프리 힌턴(77) 캐나다 토론토대 교수에게 돌아갔다.
이들은 ‘인공 신경망’을 이용해 ‘머신러닝(기계학습)’을 가능하게 한 기초 연구를 이룬 공로를 인정받았다.
AI 분야에서 노벨상 수상자가 나온 것은 최초다.
 | | 8일(현지시간) 올해의 노벨물리학상 수상자로 선정된 제프리 힌턴(77) 캐나다 토론토대 교수. 로이터연합뉴스 |
‘AI 대부’로 꼽히는 힌턴 교수는 지난해 7월 세계일보와의 서면 인터뷰에서 “‘AI의 겨울’은 오지 않을 것”이라며 AI의 폭발적인 발전을 전망했다.
AI의 겨울은 AI 연구에 대한 자금·관심 등이 감소하는 일종의 ‘불황기’를 말한다.
AI 기술 발전에 대한 기대감이 지나치게 커진 상태에서 기대치를 충족할 만한 성과가 나오지 않았을 때 찾아왔다.
1974∼1980년과 1987∼1993년, 두 번의 ‘겨울’이 있었다.
힌턴 교수는 “최근의 딥러닝(Deep learning·심층학습) 기술이 크게 발전하면서 또 다른 AI의 겨울이 올 가능성은 거의 사라졌다”고 설명했다.
힌턴 교수는 머신러닝 중에서도 딥러닝 기법을 개발, AI를 겨울에서 봄으로 이끌었다는 평가를 받는다.
딥러닝은 구체적으로 AI가 인공신경망을 이용해 스스로 빅데이터를 분석하고 학습하는 기술이다.
이를 통해 AI는 글·그림을 비롯한 ‘창작물’들을 생성해낸다.
생성형 AI 챗GPT의 기반이 되는 거대언어모델(LLM) GPT가 바로 1750억개의 파라미터(매개변수)를 통한 딥러닝 기술의 대표 성공 사례다.
힌턴 교수는 “AI는 이제 LLM과 여러 애플리케이션에서 완벽함에 가깝게 작동하고 있다”며 “이러한 발전은 현실이고, 이는 사회에 전례 없는 영향을 미칠 것”이라고 강조했다.
그는 이날 노벨상 수상 직후 기자회견에서도 AI가 “엄청난 영향력”을 미칠 것이라며 “(영향력이) 산업혁명에 비견될 것”이라고 말했다.
이지안 기자 easy@segye.com
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