AI와 노벨상(인공지능총서)

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.

과학 기술의 발전을 이끄는 AI, 노벨상 그 이후

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

오상훈 목원대학교 AI응용학과 교수다. 카이스트(KAIST) 전기 및 전자공학과에서 머신 러닝 연구로 공학박사 학위를 받았다. LG반도체 근무 후(1988∼1989), 한국전자통신연구원 기초기술연구부와 이동통신기술연구단에서 신경 회로망의 학습 알고리즘과 성능 분석을 연구했다(1990∼1998). 일본 이화학연구소 산하의 뇌과학종합연구소(BSI, Brain Science Institute)에서 독립성분분석과 암묵신호 분리를 연구했고(2000), 카이스트 뇌과학연구센터에서 뇌공학 연구를 했으며(1999, 2001), 미국 조지아공과대학교에서 단백질 구조 예측과 데이터 불균형 문제를 연구했다(2008∼2009). AI프렌즈학회 감사, 한국콘텐츠학회 부회장으로 활동하고 있다. 주요 저서로 《인공지능: 수학적 이해에서 알고리즘까지》(2025) 등이 있다. 머신 러닝 분야에서 "Unsupervised multi-sense language models for natural language processing tasks"(2021) 등 100편 이상의 논문을 SCI, SCOPUS, KCI 등 등재 학술지에 등재하거나 국제학술 대회에서 발표했다.