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존 홉필드
존 홉필드(John Hopfield)는 미국의 과학자이자 프린스턴 대학교 명예교수이다. 1982년 인공지능 신경망에 대한 연구로 잘 알려져 있다.. 2024년 10월 8일에 인공신경망을 통한 기계학습 연구에 대한 공로를 인정받아 제프리 힌튼 교수와 함께 노벨물리학상 수상자로 발표되었다. 물리학 자체의 연구가 아니라 인공지능에 관한 연구로 노벨물리학상을 받은 것은 이번이 첫 사례로 상당한 파격성을 띈다.
인물 소개[편집]
존 조셉 홉필드(John Joseph Hopfield, 1933년 7월 15일 출생)는 미국의 물리학자이자 프린스턴 대학교의 명예 교수이다. 그는 1982년 연합 신경망(associative neural networks)에 대한 연구로 가장 널리 알려져 있으며, 홉필드 신경망(Hopfield network)을 개발한 것으로 유명하다. 홉필드 신경망이 등장하기 전, 인공지능(AI) 연구는 침체기에 있었으나, 그의 연구는 이 분야에 대한 대규모 관심을 다시 불러일으켰다.
2024년 홉필드는 제프리 힌튼(Geoffrey Hinton)과 함께 인공 신경망 연구를 포함한 기계 학습(machine learning) 분야의 기초적 공헌을 인정받아 노벨 물리학상을 공동 수상했다. 그는 또한 응집물질물리(condensed matter physics), 통계물리(statistical physics), 생물물리학(biophysics) 등 다양한 학제 간 연구에서 주요 물리학상을 수상한 바 있다.
생애 및 교육[편집]
존 조지프 홉필드는 1933년 시카고에서 태어났다. 그의 부모는 폴란드 태생으로 본래 이름이 얀 요제프 흐미엘레프스키(Jan Józef Chmielewski)였던 물리학자 존 조지프 홉필드(John Joseph Hopfield)와 헬렌 홉필드(Helen Hopfield, 결혼 전 성씨: Staff)였다.
홉필드는 1954년 펜실베이니아주 스워스모어 칼리지(Swarthmore College)에서 물리학 전공으로 학사 학위를 취득하였으며, 1958년 코넬 대학교(Cornell University)에서 박사 학위를 받았다. 그의 박사 논문 제목은 "결정의 복소 유전율에 대한 엑시톤(excitons)의 기여에 관한 양자역학적 이론(A quantum-mechanical theory of the contribution of excitons to the complex dielectric constant of crystals)"이었으며, 지도 교수는 앨버트 오버하우저(Albert Overhauser)였다.
경력[편집]
홉필드는 벨 연구소(Bell Laboratories) 이론 그룹에서 2년간 반도체의 광학적 성질을 연구하며 데이비드 길버트 토마스(David Gilbert Thomas)와 협력했다. 이후 로버트 G. 슐먼(Robert G. Shulman)과 함께 헤모글로빈(hemoglobin)의 협동적 행동을 설명하는 정량적 모델을 개발했다.
그는 이후 여러 대학에서 교수직을 역임했다.
1961~1964년: 캘리포니아 대학교 버클리(UC Berkeley, 물리학)
1964~1980년: 프린스턴 대학교(Princeton University, 물리학)
1980~1997년: 캘리포니아 공과대학교(Caltech, 화학 및 생물학)
1997년 이후: 프린스턴 대학교 (분자생물학과, Howard A. Prior 명예 교수)
1976년 그는 리누스 폴링(Linus Pauling)과 함께 헤모글로빈 구조를 다룬 단편 과학 영화에 출연했다. 또한 1981년부터 1983년까지 리처드 파인만(Richard Feynman), 카버 미드(Carver Mead)와 함께 캘리포니아 공과대학교에서 "계산의 물리학(The Physics of Computation)"이라는 1년 과정의 강의를 진행했다. 이 강의는 1986년 캘텍의 '계산 및 신경 시스템(Computation and Neural Systems)' 박사 과정 창설에 영감을 주었다.
그의 박사 제자로는 제럴드 마한(Gerald Mahan), 버트런드 핼퍼린(Bertrand Halperin), 스티븐 거빈(Steven Girvin), 테리 세즈노프스키(Terry Sejnowski), 에릭 윈프리(Erik Winfree), 호세 오누칙(José Onuchic), 리 자오핑(Li Zhaoping), 데이비드 J. C. 맥케이(David J. C. MacKay) 등이 있다.
연구 및 공헌[편집]
1958년 박사 연구에서 홉필드는 결정 내 엑시톤의 상호작용을 연구하며, 고체물리학에서 중요한 준입자(quasiparticle) 개념인 '폴라리톤(polariton)'이라는 용어를 처음 도입했다. 이후 벨 연구소에서 캐드뮴 설파이드(CdS)의 엑시톤 구조를 연구하며 반도체의 광학적 특성을 규명했다.
1974년, 홉필드는 생화학적 반응에서 오류를 교정하는 기작으로 '운동학적 교정(kinetic proofreading)' 개념을 도입하여 DNA 복제의 정확성을 설명했다.
1982년, 그는 "신경망과 집단적 계산 능력이 출현하는 물리 시스템(Neural networks and physical systems with emergent collective computational abilities)"이라는 논문을 발표하며 홉필드 신경망 개념을 제시했다. 이는 이진 뉴런(binary neuron)으로 구성된 내용 주소 지정(content-addressable) 메모리 역할을 할 수 있는 인공 신경망이다. 이후 1984년에는 연속 활성 함수(continuous activation function)를 포함하는 확장된 형식을 발표했다.
1985~1986년에는 데이비드 W. 탱크(David W. Tank)와 함께 홉필드 네트워크를 이용한 연속시간 최적화 방법을 개발했다. 이는 시뮬레이티드 어닐링(simulated annealing)과 유사한 방식으로 최적화를 수행하는 방식이었다.
1994년, 그는 신경망과 자기조직화 임계현상(self-organized criticality) 사이의 연관성을 제시하며, '임계 뇌 가설(critical brain hypothesis)'을 개척했다. 이후 안드레아스 V. 헤르츠(Andreas V. Herz)와 함께 신경 활동이 지진과 유사한 멱법칙 분포(power law distribution)를 따른다는 사실을 보였다.
2016년, 홉필드는 디미트리 크로토프(Dimitry Krotov)와 함께 기존 홉필드 네트워크의 기억 용량을 확장하는 연구를 수행했으며, 이를 '현대 홉필드 네트워크(modern Hopfield networks)'라고 부른다.
인공지능에 대한 견해[편집]
2023년 3월, 홉필드는 "거대 AI 실험을 중단하라(Pause Giant AI Experiments)"는 공개 서한에 서명하며, GPT-4보다 강력한 인공지능 시스템의 훈련을 중단할 것을 촉구했다. 이 서한은 요슈아 벵지오(Yoshua Bengio), 스튜어트 러셀(Stuart Russell) 등 30,000명 이상의 연구자들이 서명했다.
2024년 노벨상 수상 후 그는 "물리학자로서, 통제할 수 없는 무언가가 있다는 것이 매우 불안하다"고 밝히며, AI의 발전을 핵분열(fission) 발견과 비교하며 신중한 접근이 필요하다고 주장했다.
수상 및 영예[편집]
홉필드는 1962년 슬론 연구 펠로우십을 받았으며, 그의 아버지와 마찬가지로 1968년 구겐하임 펠로우십을 수상했다. 1969년 미국 물리학회(APS) 회원으로 선출되었으며, 1973년 미국 국립과학원(NAS) 회원, 1975년 미국 예술과학아카데미(AAAS) 회원, 1988년 미국 철학회(APS) 회원으로 선출되었다. 그는 2006년 미국 물리학회 회장을 역임했다.
1969년 홉필드는 데이비드 길버트 토마스와 함께 이론과 실험을 결합한 공동 연구를 통해 "빛과 고체 간의 상호작용에 대한 이해를 발전시킨 공로"로 미국 물리학회(APS)로부터 올리버 E. 버클리 상을 공동 수상했다.
1983년 그는 매카서 펠로우 프로그램에서 매카서 펀더멘탈 상을 받았다. 1985년에는 미국 학술진흥원의 골든 플레이트 상과 미국 물리학회의 맥스 델브뤼크 생물물리학상을 수상했다. 1988년 케이스 웨스턴 리저브 대학교에서 미켈슨-몰리 상을 받았으며, 1997년에는 전기전자기술자협회(IEEE)로부터 신경망 개척자 상을 수상했다.
2001년 그는 "폭넓은 과학 분야에서 중요한 공헌"을 한 공로로 국제 이론물리학 센터의 디랙 메달을 수상했으며, 이는 "후각에서의 완전히 새로운 [집합적] 조직 원리"와 "뉴런 간 '스파이킹' 신호의 시간적 구조를 활용하는 신경 기능의 새로운 원리"를 포함한다.
2002년 그는 펜실베이니아 대학교 무어 전기공학부에서 계산 신경과학 및 신경공학 분야의 업적을 인정받아 해롤드 펜더 상을 수상했다. 2005년에는 생명과학 분야에서 아인슈타인 세계과학상을 수상했다. 2007년 듀크 대학교에서 "우리는 어떻게 그렇게 빠르게 사고하는가? 뉴런에서 두뇌 연산까지"라는 제목으로 프리츠 런던 기념 강연을 진행했다. 2009년에는 IEEE 프랭크 로젠블랫 상을 수상했으며, 2012년 신경과학 학회의 스워츠 상을 받았다. 2019년에는 프랭클린 연구소에서 물리학 부문의 벤자민 프랭클린 메달을, 2022년에는 통계물리학 분야에서 디팍 다르와 함께 볼츠만 메달을 공동 수상했다.
그는 2024년 제프리 힌턴과 공동으로 "인공 신경망을 활용한 머신러닝의 기초적인 발견과 발명"에 대한 공로로 노벨 물리학상을 공동 수상했다.
2025년에는 요슈아 벤지오, 빌 달리, 제프리 힌턴, 얀 르쿤, 젠슨 황, 페이페이 리와 함께 현대 머신러닝 발전에 기여한 공로로 퀸 엘리자베스 공학상을 공동 수상했다.
참고자료[편집]
- "John Hopfield", Wikipedia
같이 보기[편집]
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