AI의 역사] 47 홉필드 네트워크, 볼츠만 머신 그리고 RBM - 신경망의 발전과 노벨상

카테고리

데이터 과학/AI

서브카테고리

인공지능, 머신러닝, 데이터 분석

대상자

AI 연구자, 데이터 과학자, 머신러닝 개발자 (초급~중급)

핵심 요약

• 존 홉필드와 제프리 힌튼이 2024년 노벨 물리학상 수상으로 신경망 이론의 기초 연구가 인정받았다.
• 홉필드 네트워크는 비선형 피드백 구조로 수렴성 문제 해결 및 최적화 문제(예: 순회 외판원 문제)에 적용.
• 볼츠만 머신과 RBM(Restricted Boltzmann Machine)은 심층 신경망의 기초를 마련했으며, 협업 필터링 등에 활용.

섹션별 세부 요약

1. 노벨상 수상과 AI 역사의 교차점

• 2024년 노벨 물리학상은 응용과학 분야에 최초 수여, AI 연구자에게 사회적 인식 확대 기회 제공.
• 홉필드와 힌튼은 공동 연구가 아닌 독립적 기여로 수상, 신경망 이론의 역사적 흐름 강조.

2. 홉필드 네트워크의 기술적 특징

• 순환 구조로 피드백 루프를 도입해 수렴성 문제 해결.
• 가중치 행렬을 사용해 불완전한 패턴도 유추 가능, 해마의 장기기억 모델과 유사.
• 순회 외판원 문제 등 NP-완전 문제의 해결 방안으로 활용.

3. 볼츠만 머신과 RBM의 발전

• 1985년 볼츠만 머신은 은닉층을 포함한 다층 구조로 심층 신경망의 가능성 제시.
• 1986년 RBM은 가시층/은닉층 구조로 심층 신뢰 신경망(DBN)의 기초 요소가 되었으며, 협업 필터링에 활용.
• RBM의 계층적 쌓기로 DBN 생성, 특징 학습 및 분류 등에 적용.

4. 실생활 적용 사례: NETtalk과 분자 배열 예측

• NETtalk는 문자 배열 학습을 통해 음성 발음 모델로 개발, AI의 분자 배열 연구에 최초 적용 사례.
• 80년대 중반은 기호주의 AI와 연결주의 AI의 공존 시기로, 신경망 연구의 학계 수용에 어려움 있었음.

결론

• 홉필드 네트워크, 볼츠만 머신, RBM은 AI 역사의 핵심 기초 모델로, 심층 학습의 발전에 기여.
• RBM 기반의 DBN은 현대 추천 시스템 및 특징 학습에 널리 활용되며, AI 연구의 지속적 발전을 이끌었다.