올해 노벨물리학상은 최근 급격히 발달하고 있는 인공지능(AI) 기술의 기초를 닦은 연구자 2명에게 돌아갔다.

스웨덴 왕립과학원 노벨위원회는 8일 미국 출신의 존 홉필드 미국 프린스턴대 교수(91)와 영국 태생의 제프리 힌턴 캐나다 토론토대 교수(77)를 올해 노벨물리학상 공동 수상자로 선정했다고 발표했다.

수상자들은 ‘인공 신경망’을 이용해 ‘머신러닝(기계학습)’을 가능하게 하는 기초 연구를 한 공로를 인정받았다. 인공 신경망은 인간 뇌 속에 있는 ‘뉴런’의 구조를 흉내낸 것이다. 뉴런은 전기 신호를 뇌 속에서 전달하는 세포인데, 정보 처리에 최적화한 구조를 띠고 있다.

이 같은 뉴런의 구조를 응용해 만든 시스템인 인공 신경망으로 구현한 머신러닝은 컴퓨터가 사람의 명시적 지시나 명령 없이 알아서 생각할 수 있는 기술을 뜻한다. 특정 상황에서 패턴을 찾아내 가장 합리적인 결과를 유추하는 것이다.

홉필드 교수는 원래 고체물리학자이지만 노년에 생물학 분야에 관심을 가지면서 기억의 작동 원리를 집중 탐구했다. 힌턴 교수는 신경 과학자이자 컴퓨터 과학자다. 뇌의 학습 원리를 주로 연구했다. 홉필드가 제안한 원리를 현실에서 구체화하는 기술을 개발했다.

사실 뇌 속 신경망의 대략적인 구조는 20세기 중반 이후 알려지기 시작했지만, 1960년대 말 과학계에서는 이를 기계나 컴퓨터에 응용하기는 어려울 것으로 봤다. 구조가 너무 복잡했기 때문이다.

하지만 1980년대 이번 수상자들의 연구가 알려지기 시작하며 인공 신경망의 기본 구조가 제시됐고, 결국 2010년대부터 폭발적으로 발달하기 시작한 머신러닝의 근간이 됐다.
역대 노벨상 수상자 중에는 일반인에게 이름과 업적이 잘 알려진 과학자들이 적지 않다.

최초의 노벨 물리학상은 X선을 발견한 독일의 빌헬름 콘라트 뢴트겐(1901년)이 받았다.
가장 유명한 노벨 물리학상 수상자로는 알베르트 아인슈타인(1921년)을 꼽을 수 있다. 아인슈타인은 빛의 입자성을 규명한 공로로 노벨상을 받았다.