[디지털트윈 칼럼] AI 전문가의 노벨물리학상 수상 의미

"저는 물리학자가 아닙니다. 저는 물리학에 대해 매우 큰 존경심을 가지고 있지만, 대학 1학년 때 복잡한 수학을 못해서 물리학을 그만뒀습니다."

이번에 노벨 물리학상을 수상한 제프리 힌튼 교수의 말이다. 이 말은 많은 이들에게 깊은 인상을 남겼다. 물리학을 포기한 그가 어떻게 노벨 물리학상을 받을 수 있었을까?

제프리 힌튼의 노벨 물리학상 수상은 현대 과학에서 협력과 융합이 얼마나 중요한지를 잘 보여준다. AI 전문가로서의 그의 연구는 인공지능과 기계학습을 통해 사물 이치를 탐구하는 데 기여했으며, 이는 물리학 연구에 중요한 도움을 줬다. 특히 힌튼 연구는 데이터를 분석하고 복잡한 패턴을 인식하는 기계학습 모델인 '볼츠만 머신' 발전에 기여, 복잡한 현상을 설명하고 해결하는 데 중요한 역할을 했다.

이제 우리는 단순한 데이터 분석을 넘어 가상실험의 시대에 접어들고 있다는게 필자 생각이다. 가상실험은 물리적 실험을 대체하는 강력한 도구로, 디지털트윈을 통해 현실 세계의 복잡한 현상을 시뮬레이션할 수 있다. 이를 통해 사전 검증과 문제 해결이 가능해지는데, 가상실험이 성공하려면 디지털트윈이 정확하게 만들어져야 한다. 이는 단순히 데이터를 수집하는 것이 아니라, 사물의 이치를 깊이 이해하고 이를 모델에 반영해야 하기 때문이다.

양영진 한국디지털트윈연구소 대표

이에 따라 기계학습과 가상실험을 융합한 BAS(Big Data+AI+Simulation) 기술이 필수라고 생각한다. BAS 기술은 빅데이터와 AI를 통해 실시간으로 사물 이치를 반영한 디지털트윈을 만들고, 이를 바탕으로 가상실험을 수행하는 기술이다. 기계학습을 통해 복잡한 패턴을 예측하고, 가상실험을 통해 그 예측을 검증하는 과정은 상호 보완적으로 작용, 더 나은 문제 해결 방안을 제시한다.

우리가 나아가야 할 방향은 경쟁을 넘어 협력이며, 기계학습을 넘어 가상실험으로, 지식에서 지혜로 나아가는 것이고, 이를 통해 더 나은 미래를 설계할 수 있다.

"하면 된다. 안되면 되게 하라. 안되면 될 때까지."

우리나라가 한강의 기적을 이룬 데는 이런 정신이 크게 기여했다. 마찬가지로 문제 해결을 위해서는 불굴의 의지와 함께 지혜로운 접근이 필요하다. 하지만 아는 것은 유한하고, 모르는 것은 무한하다. 그래서 우리는 아는 것과 모르는 것을 구분하고, 모르는 것은 배우고 질문하는 데 전념해야 하고, 잘 아는 사람과 소통과 협력을 통해 지혜롭게 해결할 수 있다. 이런 자세가 미래 과학과 기술 발전의 열쇠가 될 것이다.

이 시대는 더 이상 단독적인 성과를 추구하기보다는 협력을 통해 시너지를 발휘하는 시대다. AI와 가상실험간 융합은 그 상징적 사례이며, 이를 통해 우리는 더욱 복잡한 문제를 해결하고 더 나은 세상을 만들어 나갈 수 있다고 생각한다.

*본 칼럼 내용은 본지 편집방향과 다를 수 있습니다.