01 노벨상과 노벨상 위원회 02 AI 연구의 시작 03 홉필드 모델과 볼츠만 머신 04 오류 역전파 알고리즘과 딥 러닝 05 AI의 발전과 노벨 물리학상 06 단백질 구조 예측 문제 07 알파폴드 2와 노벨 화학상 08 구글 공동 과학자 09 구글 공동 과학자의 특화 에이전트들 10 구글 공동 과학자의 한계와 과제
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500 -26-9
서울관 인문자연과학자료실(314호)
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0003261225
500 -26-9
서울관 인문자연과학자료실(314호)
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출판사 책소개
AI, 노벨상 무대에 오르다 인공지능이 과학기술의 경계를 넘어 인류 문명에 남긴 혁신적 족적을 노벨상의 시각에서 조망한다. 1940년대 인공 뉴런에서 시작해 긴 침체기를 지나, 딥러닝과 대규모 언어 모델로 비약적 발전을 이룬 AI는 이제 연구자에게 노벨 물리학상과 화학상을 안길 만큼 학문과 산업을 근본적으로 뒤바꾸었다. 2024년 수상자인 홉필드와 힌턴의 신경망 연구, 허사비스와 점퍼의 알파폴드2 성과를 중심으로 AI가 어떻게 과학적 난제를 풀어냈는지 설명한다. 동시에 AI의 데이터 의존성과 해석 불가능성, 윤리적 문제 등 한계도 짚는다. 나아가 구글의 ‘공동 과학자(Co-Scientist)’ 프로젝트를 통해 AI가 가설 수립, 연구 설계, 데이터 분석에 이르는 전통적 연구 방법론을 어떻게 변혁하는지 소개한다. AI의 성취와 위험을 다루며 인간과 기계가 함께 만들어 갈 과학 연구의 미래를 성찰한다.
책속에서
초기 노벨 물리학상 위원회의 5인 중에는 스웨덴 웁살라 대학의 실험물리학적 전통을 강하게 대변하는 하셀베리(Klas Bernhard Hasselberg), 탈렌(Robert Thalen), 옹스트룀(Anders Jonas Angstrom)이 있었다. 이들의 영향력으로 제1차 세계대전 이후까지 실험물리학 공헌자들이 노벨 물리학상 수상자로 선정되었다. 한편, 에너지 양자 개념을 발표한 이론 물리학자 막스 플랑크(Max Planck)가 수많은 사람들의 추천에도 불구하고 노벨 물리학상을 늦게 받았던 이유도 당시 실험물리학을 중시하던 노벨상 위원회의 의견 때문이다. 알베르트 아인슈타인에 대한 노벨 물리학상 수상 과정 역시 새로운 과학 이론에 보수적인 스웨덴 과학계의 태도를 보여 준다. 아인슈타인은 1910년 특수 상대성 이론으로 오스트발트에 의해 노벨상 후보로 처음 지명된 이후, 브라운 운동, 고체 비열, 양자론 등 여러 분야에 걸쳐 노벨상 후보로 추천되는 빈도가 늘어 갔다. 그러나 보수적인 실험물리학자들로 구성된 노벨 물리학상 위원회는 1922년에야 아인슈타인에게 노벨 물리학상을 수여하면서 수상 근거로 상대성 이론이 아니라 ‘이론물리학 특히 광전 효과에 대한 기여’로 발표했다. 이는 이론물리학이 취약했던 스웨덴 과학계의 상황을 반영한 것으로 보인다.
－01_“노벨상과 노벨상 위원회” 중에서
홉필드 모델의 이러한 단점을 해소하기 위해 뉴런들의 상태를 확률론적으로 변화시키는 볼츠만 머신이 제프리 힌턴(Geoffrey Everest Hinton)과 테런스 세이노프스키(Terrence Sejnowski)에 의해 제시되었다. 볼츠만 머신은 통계물리학의 개념을 이용해 신경 회로망의 상태가 국소 최소 지점을 벗어날 수 있도록 했다.
－03_“홉필드 모델과 볼츠만 머신” 중에서
단백질 구조 예측 문제란, 주어진 아미노산 서열 정보만으로 단백질이 실제로 어떤 3차원 구조로 접히는지를 컴퓨터나 인공지능을 활용해 예측하는 과제다. 이 문제는 생물정보학과 이론화학 분야에서 오랫동안 가장 중요한 난제로 꼽혀 왔으며, 신약 개발, 효소 설계, 질병 연구 등 다양한 응용 분야에 매우 중요하다.
기존에는 단백질의 구조를 X선 결정학이나 저온전자 현미경 등 실험적 방법으로 알아내야 했지만, 이 방법들은 비용과 시간이 많이 들고 일부 단백질(예: 막 단백질, 고분자 단백질)에는 적용이 어려웠다. 반면, 아미노산 서열 정보는 유전자 분석을 통해 비교적 쉽게 얻을 수 있으므로, 서열 정보만으로 구조를 예측할 수 있다면 연구 속도가 크게 빨라진다.
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