[세계경제] 노벨상 수상 제프리 힌턴 "변방에서 50년 버틴 동력은 호기심" (2024.10.10)

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노벨상 수상 제프리 힌턴 '변방에서 50년 버틴 동력은 호기심' [인터뷰]

언뜻 AI가 물리학과는 무관해 보일 수 있지만 힌턴 교수가 ‘볼츠만 머신(대규모 데이터 세트에서 패턴을 학습하고 추출할 수 있는 신경망 모델)’을 개발하면서 물리학의 기본 개념과 방법을 사용해 물리하게 뿌리를 두고 있다는 점에 주목했다.

 

힌턴 교수의 노벨물리학상 수상은 한때 AI 연구의 변방에 존재했던 ‘딥러닝’이 주류로 올라선 과정이자 반 세기에 가까운 ‘AI혹한기(AI윈터)’에 낙담하지 않은 한 과학자의 투지가 만들어낸 반전의 드라마로 꼽힌다.

 

1978년 그가 영국 에든버러대에서 인공지능(AI) 분야의 박사 학위를 땄을 때만 해도 그를 주목하는 이는 아무도 없었다. 당시 학계에는 인간이 만든 규칙을 학습시키면 이를 바탕으로 추론을 할 수 있다는 ‘기호주의 인공지능(Symbolic AI)’ 접근이 주류를 이뤘다. 하지만 그는 학계의 유행을 따르지 않았다. 그를 사로잡은 건 ‘인간의 뇌는 어떻게 작동하는가’에 대한 끝없는 질문이었다. 심리학과 생물학에 대한 이해도가 높았던 그는 인간의 뇌가 작동하는 방식은 기호주의 접근과는 다르다고 확신했다. AI를 인간의 뇌처럼 학습시킬 방법을 찾기 위해 당시 이론으로만 존재하던 심층신경망을 토대로 한 딥러닝을 연구했다.

 

힌턴 교수는 “미국만큼 펀딩 규모가 크지는 않지만 캐나다는 기초연구에 상당 부분의 투자를 집행한다”며 “미국의 교수들이 연구 자금 지원을 받기 위한 제안서를 쓰느라 대부분의 시간을 써야 할 정도인 반면 캐나다에서는 6쪽 정도의 제안서만 내도 3~5년 펀딩을 받을 수 있다”고 말했다.