AI의 봄을 알리다 - AI 선구자들이 노벨 물리학상 수상 > 세계

1. 노벨 물리학상 수상에 AI 선구자 홉필드-힌턴 교수 선정
2. 인공신경망과 머신러닝 발전 기여
3. 홉필드 네트워크, 볼츠만 머신 개발
4. DNN 층수 확장, 알파고 등 혁신 성과
5. 힌턴 교수의 AI 통제 가능성 우려

[설명]
올해 노벨 물리학상은 미국의 존 홉필드와 캐나다의 제프리 힌턴 교수가 수상했다. 이들은 인공신경망과 머신러닝의 발전에 기여한 선구자로 평가받았다. 홉필드는 뇌의 신경망 구조를 수학적 모델로 제안한 '홉필드 네트워크'를 개발했고, 힌턴은 학습이 가능한 알고리즘인 '볼츠만 머신'을 창안하며 AI 기술 발전에 기여했다. 이 두 과학자의 노력으로 인해 생성형 AI의 기반이 되는 DNN이 혁신을 이루는 등 AI 기술 발전에 뚜렷한 영향을 미쳤다. 그러나 힌턴 교수는 AI의 발전이 통제 불능 상태에 이를 수도 있다는 우려를 표명했다.

[용어 해설]
- 머신러닝(기계학습) : 기계가 데이터로부터 학습하고 패턴을 파악하여 예측하는 인공지능 기술
- 홉필드 네트워크 : 홉필드 교수가 제안한 인공신경망 모델로, 뇌의 신경 세포로 이뤄진 신경망을 모방
- DNN(Deep Neural Network) : 여러 층으로 이뤄진 인공신경망으로, 정보를 처리하는 방식

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