AI와 물리학

AI와 물리학의 융합: 과학적 패러다임 변화의 가능성과 도전
인간지능과 인공지능(AI)의 융합이 새로운 과학적 패러다임을 형성하고 있다. AI는 인간의 지성을 모방하지 않고, 주어진 목적을 실현하는 도구로 발전해 왔다. 이 책은 AI와 물리학의 융합을 중심으로, 이들이 서로 어떻게 상호 보완적 관계를 형성하며 과학적 문제를 해결할 수 있는지 설명한다. 물리학과 AI는 각각의 강점을 결합하여 과학적 탐구의 효율성을 높이고, 복잡한 현상을 분석하는 데 기여한다. AI는 물리학 연구에서 모델링, 매개변수 추론, 계산 가속화 등 다양한 방식으로 활용되며, 물리학적 법칙을 발견하는 과정에서 중요한 역할을 한다. 또한 AI 훈련 과정에 물리학적 통찰이 적용되어 AI 모델의 신뢰성과 효율성을 향상시키고, 양자물리학과 AI의 융합을 통해 미래의 기술적 한계를 극복할 가능성도 제시된다.
AI와 물리학의 융합에는 기술적, 윤리적 도전도 존재한다. 예를 들어, 복잡한 물리학적 모델에서 계산의 복잡성과 데이터 부족 문제, 그리고 윤리적 기준 설정이 필수적이다. 이를 해결하려면 다학제적 접근과 지속적인 검토가 필요하다. 이 책은 이러한 도전과 가능성을 탐구하며, AI와 물리학이 함께 발전하는 과정에서 중요한 역할을 한다고 강조한다. 물리학과 AI의 협력은 단순한 기술적 성과를 넘어, 인류의 창의성과 지식을 확장하고 지속 가능한 미래를 설계하는 데 필수적인 열쇠가 될 것이다.

AI와 물리학의 융합은 과학적 패러다임 변화의 중요한 요소로, AI는 물리학 연구에서 모델링, 계산 가속화 등에 기여하고, 물리학적 통찰은 AI 훈련에 도움을 준다. 그러나 기술적, 윤리적 도전도 존재하며, 이를 해결하려면 다학제적 접근이 필요하다. AI와 물리학의 협력은 과학적 발견을 촉진하고 지속 가능한 미래를 설계하는 데 중요한 역할을 한다.

송태근
국립공주대학교 데이터정보물리학과 조교수로 재직 중이다. 충남대학교 물리학과에서 학사와 석박사 통합 과정을 수학하고 국제이론물리연구센터(이탈리아), 아시아태평양 이론물리연구센터, 포항공과대학교 물리학과 연구교수, 고등과학원 AI 기초과학센터에서 박사후 연구원 과정을 거쳤다. 이론을 중심으로 중시계 양자물리, 생물물리, 통계물리 등의 연구 분야에서 활동하고 있다. 국제전문학술지에 총 21편의 논문을 게재하였고, 현재 물리학과 AI를 융합해 새로운 패러다임을 제시하고자 연구를 지속하고 있다.

새로운 패러다임: 인간지능+인공지능

01 물리학에서 AI
02 모델과 매개변수를 추론하다
03 계산을 가속화하다
04 물리상수를 찾아낼 수 있을까
05 AI에서의 물리학
06 AI의 작동 원리 탐구
07 물리학이 제시한 새로운 알고리즘
08 양자물리와 AI
09 노벨상과 AI
10 데이터, 정보, 물리 그리고 AI

‘목욕물을 버리면서 아이도 버리지 마라’라는 표현은 종종 단순화를 추구하는 물리학의 정수를 표현하는 데 인용된다. 예를 들어, 잉크 방울 확산 현상에서 아보가드로 수의 물 분자와 충돌을 모두 하나의 숫자 온도로 표현하는 것처럼, 물리학에서는 복잡한 시스템을 단순화하여 본질적인 특성을 추출하는 작업이 중요하다. 복잡한 시스템을 단순화하는 방법은 유효 모델(Effective Model), 거칠게 그레인된 모델(Coarse-Grained Model), 경험적 모델(Empirical Model)로 나뉜다. 세부적 차이는 논의하지 않겠지만 결국 복잡한 시스템을 단순화하여 주요 특성을 설명하는 데 중점을 둔다. 세부적 구조를 생략하고 큰 규모에서 특성을 묘사하거나 실험적 데이터를 기반으로 시스템의 동작을 설명하거나 예측한다. 이 모델들의 공통점은 복잡성을 줄여 이해하기 쉬운 형태로 만드는 것인데 이러한 단순화 과정은 다양한 지식을 엮어내는 인간의 지능을 활용하여 이루어지고, 모델 속의 매개변수를 추정하고 측정함으로써 새로운 지식으로 확장된다. 데이터 기반 접근은 기존의 이론 기반 접근과 달리 방대한 데이터를 활용하여 변수들 사이의 관계를 추론하며, 물리학에서 매우 중요하다. 특히 AI는 이러한 데이터 기반 모델링으로 우리가 기존에 인지하지 못했던 자연현상의 패턴을 발견하고, 이로써 새로운 물리적 법칙을 도출할 가능성을 열어 준다.
－02_“모델과 매개변수를 추론하다” 중에서

물리 법칙에 기호적 회기 분석을 적용하는 것은 이론적으로 가능한 일이지만, 현실적으로는 매우 복잡하다. 모든 변수를 모든 형태의 연산과 함수에 넣어보는 것은 경우의 수가 너무 많아 계산이 불가능하다. 이 문제는 컴퓨터 과학에서 ‘엔피 하드(NP-hard)’ 문제로 알려져 있다. 엔피 하드 문제는 현재의 알고리즘으로는 효율적으로 해결할 수 없는 문제로, 가능한 모든 경우의 수를 일일이 확인해야만 답을 찾을 수 있다. 이는 문제의 크기가 조금만 커져도 해결에 필요한 시간이 기하급수적으로 증가함을 의미한다. 이를테면, 엔피 하드 문제는 마치 매우 복잡한 자물쇠를 푸는 것과 같다. 이 자물쇠는 수많은 조합이 가능하고, 올바른 조합을 찾으려면 모든 조합을 하나씩 다 시도해 봐야 한다. 자물쇠의 조합 수가 많아질수록 모든 조합을 시도해 보는 데 걸리는 시간도 기하급수적으로 증가한다. 기호적 회기 분석으로 물리 법칙을 찾는 것도 마찬가지로, 모든 가능한 수식을 다 시도해 보는 것은 사실상 불가능하다.
－04_“물리상수를 찾아낼 수 있을까” 중에서

물리학적 개념을 적용한 신경망은 물리학적 제약을 직접 적용하지 않지만, 물리적 현상을 학습하는 방식에서 학습하는 과정을 고려할 수 있는 모델이다. 다시 말하면 학습이 잘 안 되는 경우 무작정 주먹구구식으로 초매개변수를 이것저것 바꾸지 않고 학습 전략을 세울 수 있다는 매우 커다란 이점이 있다. 즉, 확산 모델, 심플렉틱 신경망, 그리고 상미분 신경망는 각각 물리학의 확산, 심플렉틱 기하학, 미분 방정식을 활용하여 AI 모델이 더 복잡한 데이터와 시간적 변화를 처리하고, 예측의 정확성을 높일 수 있도록 해 준다는 것이다. 이러한 접근법으로 만들어진 AI 모델은 물리학과 AI의 융합으로 매우 복잡한 문제를 해결하는 데 중요한 역할을 하고, 물리적 시스템을 더 정교하게 다루고 분석할 수 있게 할 것으로 기대된다.
－07_“물리학이 제시한 새로운 알고리즘” 중에서

통섭은 단순히 여러 분야의 지식을 융합하는 것을 넘어 각 분야의 장점을 극대화하여 새로운 패러다임을 제시하는 것을 의미한다. 물리학적 통찰과 AI의 계산 능력은 방대하게 습득한 데이터 그리고 다양한 정보가 가미되어 인간이 직면한 복잡한 문제들을 해결하고, 새로운 지식을 창출하는 데 중요한 역할을 하고 있다. 이러한 융합적 접근은 인류가 당면한 기후변화, 에너지 위기, 건강 문제와 같은 거대 도전을 해결하는 데 중요한 열쇠가 될 것이다. 이러한 통섭적 접근은 복잡한 문제를 해결하는 데 더 창의적이고 효과적인 방법을 제공하며, 과학적 발견과 기술 발전의 새로운 길을 열어 가고 있다. 예를 들어, 물리학적 모델을 기반으로 한 AI는 생물학적 시스템의 복잡성을 이해하는 데 기여하고 있으며, 이로써 생명체의 행동과 질병의 메커니즘을 더 잘 설명할 가능성을 열어 주고 있다. 이와 같은 통섭적 접근은 미래의 교육과 연구의 방식에도 큰 변화를 가져올 것으로 예상된다.
－10_“데이터, 정보, 물리 그리고 AI” 중에서