어떻게 인공지능 연구자가 노벨상을 받았을까? [AI와 함께하는 세상]

2024년 노벨상은 인공지능 연구자들이 휩쓸고 있다. 노벨물리학상에는 인공 신경망 연구의 기초를 닦은 석학 존 홉필드(John J. Hopfield) 프린스턴대 명예교수와 제프리 힌튼(Geoffrey Hinton) 토론토대 교수가 선정되었고, 노벨화학상 역시 데이비드 베이커(David Baker) 워싱턴대 교수, 데미스 허사비스(Sir Demis Hassabis) 구글 딥마인드 최고경영자, 존 점퍼(John M. Jumper) 딥마인드 수석연구원 등 인공지능 융합연구자들에게 수여되었다.

스웨덴 왕립과학원 노벨위원회는 노벨물리학 수상자들에 대하여 “물리학에서 신소재 개발 등 광범위한 분야에서 인공 신경망을 사용한다”는 점에서 이들의 노력은 인류에게 큰 혜택을 주었다고 평가했다. 노벨화학상 수상자들에 대하여 “신약 후보 물질 발굴의 강력한 게임체인저로 떠오른 단백질 3차원 구조를 예측하는 인공지능을 개발하였다”고 그 공로를 설명했다.

노벨상 수상자들에게 공통적으로 보여지는 중요한 특징은, 무엇보다도 인공지능을 활용한 융합연구로 인류에게 혜택을 제공하고 있다는 점이다. 데이비드 베이커가 뉴턴의 명언을 인용해서 말했듯이 “거인들의 어깨 위에 올라서 있었기 때문에” 노벨상을 받았다는 그의 소감은 단지 겸양만은 아닐 것이다. 앞선 선각자들과 과학자들로부터 지식과 경험과 지혜를 얻고 이어가는데 특정 학문과 경계에 대한 집착이 무슨 소용이 있을까? 오로지 잘 계승하고 융합하는 것이 중요할 것이다. 그런 점에서 2024년 인공지능 관련한 노벨상 수상자들 역시 경계를 초월한 ‘초융합의 달인’이라고 하겠다. (대학에서 공부하여 딴 학위를 넘어서) 좁은 학문의 경계를 허물고 현실의 문제해결을 위해 학제적·초융합의 방법으로 임하고 있다는 점, 또 인류가 직면한 현실적인 문제해결을 위한 인공지능을 필수적으로 사용하거나 개발하고 있다는 점에서 찬사를 받고 있다. 인공지능 초융합 연구자 5명을 간략히 살펴보자.

1. 존 홉필드(John J. Hopfield) : 물리학, 화학, 통계역학, 생물학, 신경과학, 컴퓨터 공학 등을 학제적으로 융합하여 연구했고, 정보를 저장하고 재구성할 수 있는 구조를 만드는 등 중요한 업적을 낳아 노벨물리학상 수상.

2. 제프리 힌튼(Geoffrey Hinton) : 수학, 심리학, 인지과학, 철학, 컴퓨터 과학 등을 학제적으로 융합하여 연구했고, 다층 퍼셉트론과 오차 역전파 알고리즘 증명 등 데이터로부터 패턴과 구조를 자동학습으로 발전시킨 업적을 낳아 노벨물리학상 수상.

2024년 노벨물리학상 수상자(노벨위원회) : 존 홉필드 프린스턴대 명예 교수, 제프리 힌턴 토론토대 교수

3. 데이비드 베이커(David Baker) : 생화학, 생명공학, 구조생물학, 컴퓨터 생물학 등을 학제적으로 융합하여 연구했고, 단백질 설계법을 개발한 공로를 인정받아 노벨화학상 수상.

4. 데미스 허사비스 경 (Sir Demis Hassabis) : 딥마인드 창업자로 신경과학, 컴퓨터 과학, 인공지능 등을 학제적으로 융합하여 연구했고, 딥마인드의 알파폴드 프로젝트를 통해 단백질 구조 예측에 대한 혁신적인 성과를 인정받아 노벨화학상 수상.

5. 존 점퍼(John M. Jumper)는 물리학, 수학, 계산생물학, 화학, 인공지능 등을 학제적으로 융합하여 연구했고, 단백질 구조 예측에 대한 공로를 인정해 노벨화학상 수상.

2024년 노벨화학상 수상자(노벨위원회) : 데이비드 베이커 워싱턴대 교수, 구글 딥마인드의 데이스 하사비스 최고경영자(CEO), 구글 딥마인드의 존 점퍼 수석연구원

학문의 경계를 허물고 인공지능을 초융합으로 연구하여 노벨상을 받은 사례는 이번이 처음은 아니다. 선구적인 사례로 인공지능의 창시자 중의 한 명인 허버트 사이먼(Herbert Alexander Simon, 1916년 6월 15일~2001년 2월 9일)은 원래 정치학자였다. 그는 시카고대학에 입학하여 학부에서 박사 학위까지 정치학을 전공했으나, 인공지능 영역에서 혁혁한 공헌을 보여 튜링상, 존 폰 노이만 이론상, 헤럴드 펜더 상, 미국 과학 훈장 등을 휩쓸었고, 마침내 1978년에 노벨경제학상을 받았다. 그는 역사상 최초로 ‘인공지능’이라는 용어가 등장했던 달트머스 회의(1956년)에 참석했고, 1950년대에 인공지능 분야를 창안하고 상상할 수 있는 모든 인간의 지능을 컴퓨터 시뮬레이션으로 시연하고자 했다. 그가 인류에게 공헌하여 노벨상을 받은 이유는 ‘학문을 위한 학문’, ‘연구를 위한 연구’가 아니라, 현실적인 문제해결에 다학제·초융합으로 천착했기 때문이다.

허버트 사이먼은 왜 정치학부터 시작했을까? 그 이유 역시 현실적인 문제 해결 때문이었다. 그는 사회와 조직의 의사결정에 관하여 깊은 관심을 가졌기에 정치학을 선택했다. 그러면 사이먼은 이후 왜 인지과학, 경제학, 경영학, 심리학, 컴퓨터 과학 등으로 관심사를 이동했을까? 그 이유 역시 현실적인 사회 문제 해결에 대한 열망 때문이었다. 대공황과 세계대전의 여파로 사회 문제에 관심을 가지면서 ‘인간은 합리적으로 생각하고 행동하는가?’에 대한 주제를 깊이 생각하게 되었다. 20대에 버클리 대학의 행정 연구소에서 ‘캘리포니아주 정부 산하 구제사업부에 몇 명의 사회사업가를 두는 게 적절한가’를 결정하는 연구에 참여하면서 사이먼은 조직에서 어떻게 사람들이 의사결정을 내리는지에 대한 문제를 탐구했다. 그는 정치학을 선택했던 것과 같은 문제의식에서 조직에서 인간은 어떻게 의사 결정하는지를 더 알고자 심리학, 경제학, 인지과학 및 컴퓨터 활용 인공지능으로 관심을 넓혀간 것이다. 그는 정치학자였지만, 이후 카네기멜런대학교 경제학과 교수로 재직하며, 인지과학의 탄생에 지대한 역할을 했고, 심리학자로서 최초의 노벨경제학상을 받은 다니엘 카너먼(Daniel Kahneman)과 함께 행동 경제학 탄생에도 결정적인 역할을 했다.

허버트 사이먼(Herbert Alexander Simon). 출처 : Pittsburgh Quarterly(https://pittsburghquarterly.com/articles/was-herbert-simon-the-20th-century-s-galileo/)

심지어 그는 오늘날 세계적인 경쟁력을 자랑하는 카네기멜런 대학교에 컴퓨터과학을 창설한 사람이기도 하다. 특히 인공지능 분야로의 관심은 그의 현실적인 문제해결을 위한 학제적 접근에서 비롯된 것으로, 학문의 경계를 넘어 인간의 사고 과정을 관찰하고 모델링하는 연구로 확장했다. 그는 문제해결(heuristic problem solving)의 관점에서 인공지능이 어떻게 사용되는지를 연구했다. 이 과정에서 정치학적 관심을 확장하여 경제학, 심리학, 인지과학, 컴퓨터과학 등의 여러 학문과 결합하면서 문제해결을 추구하였기에 그의 학제적 연구 성과가 빛을 발하게 된 것이다.

따라서 사이먼은 정치학에서 출발하여, 당시의 사회문제, 즉 조직과 시스템 내에서의 의사결정의 문제를 지속하는 연구하는 과정에서, 인공지능과 컴퓨터과학 등을 결합하면서 독창적인 연구를 할 수 있었다. 그는 경제학, 심리학, 인지과학, 경영학, 조직학, 컴퓨터 과학, 인공지능 등 다양한 분야에 막대한 영향을 준 학자로 평가받고 있다. 사이먼은 20세기의 갈릴레오였다. 갈릴레오 갈릴레이(Galileo Galilei) 역시 수학, 자연철학, 물리학, 천문학 등이 다양한 분야에 관심을 가졌고, 과학 혁명을 이끈 영웅이다. 하지만 갈릴레오에게는 전공이란 없다. 오로지 문제에 대한 열망이 있었을 뿐이고, 이 열망으로 미지의 세계를 탐구하고 현실적인 문제에 도전한 것이다. 이는 인공지능 관련 노벨상 수상자들에게서 공통적으로 보이는 현상이기도 하다. 좁은 전공을 뛰어넘어, 문제해결의 열망을 안고 초융합으로 도전하는 것! 오늘날 우리에게 가장 필요한 요소가 아닐까?

[여현덕 카이스트 G-School 원장/기술경영대학원 교수]