물리학에서는 관측하고, 이론을 만든 다음, 예측하는 데 그 이론을 사용한다. 하지만 인공지능(AI) 등장으로 이 물리학 예측의 기본 원칙이 무너지고 있다.
12일(현지시간) 미국 에너지부(DOE) 프린스턴 플라스마 물리연구소(PPPL)가 과거 데이터를 통해 이론과 법칙을 통한 예측보다 더 정확한 예측을 하는 인공지능을 개발했다고 미 과학 전문지 사이언스데일리(Science daily)가 보도했다.
PPPL 소속 물리학자 홍 친(Hong Qin) 박사는 수성, 금성, 지구, 화성, 목성, 왜성 세레스의 궤도를 관측한 데이터를 학습시킨 알고리즘과 추가 프로그램과 서빙(Serving) 알고리즘으로 뉴턴의 움직임과 중력 법칙 없이 태양계 다른 행성들의 궤도를 정확하게 예측했다. 그는 “물리학은 전혀 없었다”며 이해하지 않아도 결과를 예측할 수 있는 인공지능 성능을 강조했다.
연구에 참여한 조슈아 버비(Joshua Burby) 박사과정 연구원은 “인공지능은 아주 적은 수의 훈련 사례로 행성 운동 법칙을 학습했다”며 “결국 코드가 물리 법칙을 학습하는 것”이라고 설명했다.
그에 따르면 많은 과학자들은 일반적으로 물리적 세계가 어떻게 움직이는지에 대한 중요한 개념을 고안하지만, 친 박사는 컴퓨터를 활용, 데이터 포인트 컬렉션(데이터 속의 중요한 의미를 찾아내고 보여주는 데이터 시각화 방법)을 조립해 세계를 표현한다.
현재 홍 친 박사는 에리카 파머두카(Erica Palmerduca) 프린스턴대 플라스마 물리학과와 함께 현재 전 세계 과학자들이 실시한 융합 실험에서 플라스마 입자의 움직임을 예측하기 위해 인공지능 사용 방법을 개발하고 있다.
친 박사는 "자기융합 장치에서 플라스마 역학은 복잡하고 다각적이기에 특정 물리적 과정에 대한 효과적인 관리법이나 계산모델이 항상 명확하지는 않다"며 "내가 개발한 인공지능을 적용해 관찰을 이해하고 예측할 수 있다"라고 설명했다.
한편, 인공지능 블랙박스로 인해 일각에서는 ‘이해(Understanding)’ 정의에 대한 논의가 진행되고 있다. 인공지능 업계에서는 원리를 알지 않고 결과를 도출할 수 있다는 것이 ‘이해’의 범주에 포함된다는 주장에 힘이 실리는 추세다.
이에 친 박사는 “모든 과학자의 궁극적인 목표는 예측이라고 생각한다. 법칙이 꼭 필요하지 않을 수도 있다”며 이해와 결과 도출을 분리했지만, 이해의 필요성에 의문을 던졌다.
AI타임스 장준하 기자 juny6287@gmail.com
