존 홉필드와 '기억하는 신경망'

오늘날 AI는 어디서든 쉽게 찾아볼 수 있죠. 하지만 이 놀라운 기술이 처음부터 지금처럼 똑똑했던 건 아닙니다. 1980년대 초, AI는 아직 기초를 쌓고 있었고, 기계가 인간처럼 기억하거나 문제를 푸는 건 꿈처럼 느껴지던 때였어요.

그런데 그 시절에 등장해 인공지능에 큰 변화를 가져온 인물이 바로 존 홉필드(John Hopfield)입니다. 그가 만든 홉필드 신경망(Hopfield Network)은 오늘날의 인공지능이 발전할 수 있는 발판을 제공했답니다.

존 홉필드와 그의 독특한 아이디어

존 홉필드는 물리학자로 시작했지만, 생물학과 인지 과학에도 큰 관심을 가졌습니다. 그는 사람의 뇌처럼 생각하고 학습하는 기계를 만드는 꿈을 품고 있었죠.

그리고 이 꿈을 이루기 위해 ‘기억하는 기계’의 개념을 연구하기 시작했어요. 그는 1982년, 간단하면서도 똑똑한 모델을 고안했는데, 이 모델이 바로 '홉필드 신경망'입니다.

홉필드 신경망은 일종의 재귀 신경망(recurrent neural network)으로, 기억하고 회상하는 기능을 갖춘 시스템이에요. 이 신경망은 각 뉴런이 서로 연결되어 상호작용하면서 특정한 패턴을 기억할 수 있습니다.

예를 들어, 친구의 전화번호 일부만 기억해도 전체를 쉽게 떠올리는 것처럼, 이 신경망은 정보 일부를 입력하면 전체를 기억해내는 연상 기억(associative memory) 기능이 있어요.

에너지 함수: 기계의 안정된 상태 찾기

홉필드는 신경망의 작동 원리를 설명하기 위해 에너지 함수(energy function)라는 개념을 도입했어요.

에너지 함수는 신경망이 정보를 저장하거나 불러올 때 안정된 상태에 도달하도록 돕는 일종의 “길잡이” 역할을 합니다. 신경망은 학습된 정보에 따라 변화하다가 어느 순간 안정된 상태, 즉 에너지가 가장 낮은 상태에 도달하게 되는데, 이때 원하는 정보가 저장되거나 회상됩니다.

이 개념을 활용하면 신경망이 패턴을 반복적으로 학습하고 점차 불필요한 요소는 배제하면서 기억하려는 패턴을 점점 더 선명하게 저장할 수 있습니다. 이는 마치 넓은 바다 위의 작은 배가 잔잔한 해변에 도착해 정박하듯이 정보를 안정적으로 보관할 수 있게 합니다.

최적화 문제 해결의 도구로서의 홉필드 신경망

홉필드 신경망은 단순히 기억하는 기능뿐만 아니라 최적화 문제를 해결하는 데에도 효과적이에요. 홉필드 신경망은 뉴런들 사이의 상호작용을 통해 주어진 조건에서 최적의 답을 찾으려 노력합니다.

예를 들어 여행 판매원 문제(Travelling Salesman Problem)처럼 여러 도시를 가장 짧은 거리로 이동할 수 있는 최적의 경로를 찾아야 할 때, 이 신경망을 이용하면 복잡한 계산을 효율적으로 처리할 수 있습니다.

덕분에 홉필드 신경망은 단순한 패턴 인식의 범위를 넘어 실제 문제를 해결할 수 있는 응용 가능성을 보여주었어요.

인공지능의 기초를 다진 홉필드

홉필드 신경망은 인공지능 연구에 강력한 영감을 주었습니다.

그의 아이디어를 기반으로 신경망을 활용한 다양한 모델들이 후속 연구로 이어졌고, 이후 딥러닝과 같은 발전된 인공지능 모델들이 등장할 수 있었죠.

홉필드의 연구는 지금 우리가 사용하는 AI의 시초가 되었으며, 그의 신경망 모델 덕분에 인공지능이 다양한 분야에서 문제를 해결하고, 더욱 똑똑해질 수 있는 길이 열렸습니다.

홉필드가 꿈꾼 ‘기억하는 기계’는 이제 단순히 데이터를 저장하는 것을 넘어서 복잡한 패턴과 규칙을 찾아내고, 문제를 해결할 수 있는 수준으로 발전했어요.

AI의 발전이 이렇게 시작되었다는 것을 기억한다면, 오늘날 우리가 마주하는 똑똑한 AI가 조금 더 흥미롭게 느껴지지 않나요?