노벨 물리학상 수상 중계! 딥러닝과 AI의 탄생! [항성의 우주속으로]

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Күн бұрын

Пікірлер: 77

@dkfbcl8911 2 күн бұрын

몇몇 냉담한 반응이 많은데 더 깊은 의미를 설명하자면... 통계물리로부터 AI 이론이 탄생했고, 이후 AI가 물리의 발전에 기여했으며, 최근엔 양자신경망, 물리정보신경망처럼 다시 한번 물리학이 AI의 도약을 이루어내고 있음. 이렇게 하나의 닫힌 루프를 만들었다는 건 물리학의 역사에서 특이점을 이루어냈다는 거고, 이 점에서 그 시초인 두 물리학자에게 노벨상이 수여될 공로가 충분하다고 봄.

@ZZINDUGI Күн бұрын

Ai가 물리의 발전에 어떤식으로 기여했나요?

@dkfbcl8911 Күн бұрын

@@ZZINDUGI본 영상에도 나오듯 우주나 블랙홀에도 사용되고, 에너지나 의료영상기술에도 활용되고 있습니다. 외에도 핵융합에도 AI가 적용되면서 네이처급 연구들이 나오고 있구요.

@Par45711 Күн бұрын

통계물리로부터 ai이론이 탄생했다 하기엔 퍼셉트론부터 오류역전파 알고리즘이 발견되기까지 수학,컴퓨터과학이 대부분의 연구의 기반이었다 생각하는데요.. 통계물리학이 현상에 대한 통계적 접근 방법론을 적용하는 물리학의 한 분야라고 알고있는데, 오히려 역전파 알고리즘 이전까지는 통계적 접근방식보다는.. 수학적 접근을 통했다고 배웠습니다. 오류 역전파를 통해 다층 퍼셉트론의 학습이 가능해지면서 통계라는 개념이 적용가능할정도의 데이터를 학습할 수 있었을거라 생각하거든요. 엄청난 업적은 분명히 맞지만 컴퓨터공학도 입장에서는 물리학에 억지로 끼워맞춘거 아닌가 하는 생각이 드네요

@hsu0l1206 Күн бұрын

수학을 아무리 놀려도 알고보면 수학은 절대 없어서는 안될 존재임

@바르고고운말 Күн бұрын

@@ZZINDUGI그냥 인간이 파악하기 어려운/오래걸리는 패턴은 모두 AI한테 맡긴다고 보면 됩니다

@sunghoonjung9570 2 күн бұрын

뭔가 이번 노벨 물리학상은 순수 물리학이라기 보다는 컴퓨터 과학이나 수학에 가까운것 같은데..... 암튼 인공지능이 대세이긴 하네. 이 분야에서 노벨물리학상이 나오는군.

@hyung-seokchoi4277 Күн бұрын

음… 생물의 신경망을 모방했고, 컴퓨터과학에서 구현한 비선형 학습 알고리즘입니다. 뭐랄까… 명확하게 이야기 하면 통계에 기반한 데이터 사이언스지요. 이걸 수학으로 보기 어려운 이유는 데이터에 정말 많은 물리적 의미가 내포되었기 때문이고요. 결국 남는건 통계물리 정도가 아닐까요.

@hyung-seokchoi4277 Күн бұрын

생각해보면 정보이론에 가까운데, 정보이론도 보면 통신이나 컴퓨터 사이언스에서 많이 사용하지만 처음 만들어진 것은 물리였죠. 홀로그래피 이론도 정보이론에 포함되고요. 해당 내용들을 보면 그냥 대부분 수학으로 점철된 이론통계물리입니다.

@Zeddy27182 Күн бұрын

@@hyung-seokchoi4277 수학/CS 복수 전공중 학부생입니다. AI는 수학과 CS의 교집합이 맞습니다. 물론 pure math가 아닌 applied math죠.

@콜라-g6g Күн бұрын

@@hyung-seokchoi4277 그러게요 통계물리라 생각하면 말이 되는 것도 같네요 그리고 점철이 맞는 표현입니다

@mabake Күн бұрын

통계물리학으로 보는게 맞을 듯

@Alan97131 2 күн бұрын

인공지능이 물리학 상은 예상 밖인데 재밌네요. 대단한 업적인 건 확실하죠. *** 더 정확히 말하면 Hopfield network 그리고 힌튼 교수님의 Boltzmann machine에 관해서 수상하신 거 같은데 더 정확하게 물리학적으로 어떻게 응용되고 사용되는지 나왔으면 더 좋았겠지만 노벨 위원회는 이를 인공지능 공학(engineering)의 발전으로 간주하고 물리학 상을 수여한 것으로 보이네요. 뭐 로봇공학에도 많이 쓰이고 하니..

@SATELLITECASTIEL 2 күн бұрын

ㅋㅋㅋㅋㅋ 이렇게 빨리 올라온다고?! 시의성은 중요하군요 ❤

@asrahi_me 2 күн бұрын

항성님 아니였음 누가 노벨상을 탔는지 왜 탔는지도 모를뻔 했는데 정말 너무너무 감사합니다!!!!

@gangyuksu_ 2 күн бұрын

5:27 뒤끝 ㅋㅋㅋㅋㅋㅋㅋㅋㅋㅋㅋㅋㅋㅋㅋㅋ

@Starcell170 2 күн бұрын

노벨물리학이 인공지능이라고 했다가, 홉필드랑 힌톤인 거보고 납득 할 수 밖에 없었네요😂

@자기홀극은없는데넌왜 2 күн бұрын

편집속도 무엇 ㄷㄷ

@Hwan_188. Күн бұрын

뜬금없이 자연과학과 거리가 먼 분야에서 노벨 물리학상 수상 .. 허나 물리학의 새로운 가지를 뻗치고 향후의 방향성을 제시하는 것 같이 보이네요.. 충분히 상을 수여 받을 가치가 충분하다 생각하고 인류 발전의 새로운 국면에 접어든 것 같은 느낌이 드네요. 멋있습니다 …

@상급지로가즈아 2 күн бұрын

천재들의 상상력과 창의력을 존경합니다.

@JungHeeyun-t3x 2 күн бұрын

컴퓨터 과학도 넓게보면 물리학이긴 하지

@남임성빈-k8v 2 күн бұрын

와 빠르다

@어딘가에서-k3n 2 күн бұрын

문과인 데도 왜 기쁘죠 ? ㅎㅎ 두분이 인류에 정말 어마어마한 공헌을 하신 겁니다. 존 폰 노이만, 앨런 듀링도 하늘에서 기뻐하실 것 같네요.

@ДасомЛий Күн бұрын

1982년 연구 역시 노벨상 제1 덕목은 장수

@일뽕발작감지센서 9 сағат бұрын

몇년후.: 노벨경제학상 a.i 노벨물리학상 a.i 노벨문학상 a.i 아카데미상 a.i 필즈상 a.i 맨부커상 a.i 에미상 a.i . . . .

@cartneydong390 Күн бұрын

컴퓨터과학이나 수학쪽이 아닌가 싶었는데 물리학상을 받다니 엄청나네요 와우....

@악의구렁텅이-t2p 2 күн бұрын

노벨편집상

@jonghwa99 Күн бұрын

와... 제프리 힐튼 교수님이 노벨상을 받았네요... 놀라워라...

@AniHanbina 23 сағат бұрын

여기서 제프리 힐튼교수님이 나오실줄이야…ㅋㅋㅋ

@macchoi2 Күн бұрын

예측하신게 안나와서 슬퍼요..ㅜ 생리의학상도그렇구, AI와 물리학상이라니 뭔가 딥하게 본거같아요

@COOJinDojun 2 күн бұрын

외계인 & 우주인 4:00

@꼭두각시-t2k 13 сағат бұрын

인공지능이 예측하는 능력이 있다면 수상소감을 말해줄지도 모른다는 생각이 드는군요

@mob7664 Күн бұрын

세번째 후보였던 afm이 받을줄..... 아쉽다...

@유느1017 2 күн бұрын

아하.

@배고픈물총새 10 сағат бұрын

와 딥러닝을 개발한사람이 노벨상 받은거에요?

@yeschanchanchan 4 сағат бұрын

AI개발자가 받게된 이유는 인간이 받는 마지막 물리학상이기 때문이란게 학계의 점약임

@WeeQqq 2 күн бұрын

와

@deathfielder 5 сағат бұрын

특이점이 온다..

@nmgeek8748 Күн бұрын

AI쪽에서 물리학상이 나왔다고 의하해 하시는 분들이 많은데 저기 일하는 사람들이 그렇게 대충 일하는 사람들인가요? "대충 AI가 대세니까 이사람 뽑자" 라고 한건 아닐꺼고;; 아닌가? 그냥 대충 주는건가요? 개인적으로 저기 있는 사람들이 나보다 똑똑할꺼고, 똑똑한 사람들이 했을꺼니 그냥 믿는 입장;; ㅋㅋ

@tridish7383 17 сағат бұрын

해석학, 전자공학이 너무 발전해서 헷갈리는거지 정보이론은 원래 통계역학에서 나온거예요.

@ZZINDUGI Күн бұрын

큰 업적은 맞지만 저런식으로 치면 화학자 수학자들 생물학자들 전부 노벨물리학상 받을 수 있어야함

@seungmin2858 Күн бұрын

수상자들이 잘못되었다는게 아니라 노벨위원회가 맛이 간 것 같습니다. 자발적 대칭성 깨짐이나 그래파이트, 중력파 관측 등등 잘 해 왔으면서. 머신러닝의 기반을 마련한 것, 여기에 물리학적 도구를 이용했다고 해서 물리학상을 받으면 말이 안되는 것 같습니다. 연구의 방향성이 다를 뿐더러, 뉴럴넷은 물리학과 사실 관련이 없어요. analogous to 로 연관지어서 연구할 자유가 있을 뿐이죠. 그렇게 연관지어서 딱 맞아 떨어지고, 그게 세상의 유행을 이끈다 해도 근본이 물리학이 아닌데, 수학이나 화학에서는 안쓸 것 같냐고 ㅋㅋㅋ 옆 동네 튜링상으로 가야지. 그리고 받았잖아. 돌아가신 힉스선생님이 한탄하실듯합니다.

@yeschanchanchan 4 сағат бұрын

아뇨 물리학과 화학 발전이 AI로 인해 급가속했기 때문에 학문 발전에 가장 크게 기여한 것이 맞다고도 생각이 듭니다 ㅋㅋ

@seungmin2858 3 сағат бұрын

@@yeschanchanchan 화학 분야는 인정합니다. 그런데 물리학은 대칭성을 연구하는 학문인데, AI가 물리 분야의 무엇을 이끈건가요? 게이지필드를 관측하는데 도움을 줬나요? 아니면 중력파 관측에 도움이 되는 어떤 모델이 있는건가요? 오히려 반대죠. 물리가 AI 발전을 도운거죠.

@seungmin2858 3 сағат бұрын

@@yeschanchanchan 그리고 저는 물리전공을 했다가 포지션이 매우매우 드물고 생활고에 시달리다가, 결국 진로를 바꿔 AI로 경력을 쌓은 현업에 종사하는 엔지니어입니다. 그래서 더욱 하고싶은 말이 많지만 참고있습니다. 물리학이 AI로 인해 급 가속한 분야가 뭔지 구체적으로 근거를 말씀해주십시오. AI를 도구삼아 이런저런 논문은 나왔겠지만, 비싼 비용을 들이지 않고 표준모형 저 너머의 새로운 입자를 예측했다거나하는 정도의 획기적인 연구가 있다면요. 정말 당신께서 물리학의 발전이 AI로 인해 급가속했다고 이해를 하고 얘기를 하시는건가요? 그저 그럴싸한 문장으로 자기 주장만 펴시는건가요?

@Alan97131 2 сағат бұрын

@@seungmin2858 흠...물리학의 발전이 AI로 인해 급가속을 말씀하셔서 그냥 급가속까지는 아니지만 물리적 응용을 활발히 하고 있고 예로 들면 지금 PINN만 봐도 알 수 있지만 비선형 편미분 방정식을 인공지능 Neural networks에 기존 FEM 아니면 FDM 수치해석을 대처하는 PINN에 관한 인공지능을 이용해서 nonlinear PDE 문제를 풀려고 하는 연구도 활발히 이어지고 있습니다. 지금 같은 경우에는 FEM 아니면 FDM을 이용해서 소위 meshing 쪼개서 계산하고 integrate 해서 analytical solution이 없는 까다로운 nonlinear 방정식 근삿값으로 풀고 있지만 방정식 도메인 아니면 심지어 차원이 높을수록 meshing 복잡도 비정상적으로 높아지고 못 풀게 되는 걸 뉴럴넷으로 이용해서 까다로운 high dimensional pde도 가능하게 만들고 물리적 현상 즉 까다로운 편미분 방정식을 meshing 없이 쪼개지 않고 continuous 하게 풀 수 있는 장점이 있고 더해서 물리법칙을 뉴럴넷 인공지능에 제약 조건(constraint)으로 사용해서 인공지능에서 output으로 나오는 편미분 방정식(input)의 현실적인 예측값들이 나올 수 있고 그런 값들을 현실 기존 데이터랑 loss 값도 줄이면서 정확도를 높이는 연구가 활발히 되고 있어요. 비슷한 기술인 MIT에서 나온 Fourier Neural Operator라는 연구용 뉴럴넷 기술도 나오고 있습니다. 논문도 있죠. 그래서 소위 인공지능이랑 물리학이랑 관련 없다고 하기에는 이미 많은 곳에서 다양하게 연구되고 있어요..

@Alan97131 2 сағат бұрын

그러면 지금 받은 hopfield랑 볼츠만 머신이랑 PINN이랑 무슨 관계냐고 물어볼수 있죠. 물리 전공 하셨고 그리고 인공지능 엔지니어시니 그냥 추가 설명없이 계속 말씀 드리죠. 금방 얘기한 물리법칙을 인공지능에 constraint로 걸어서 인공지능이 더욱더 물리법칙에 어울리는 현실적인 예측값을 output으로 나타낸다라고 금방 얘기했지만 알다시피 Hopfield Network는 물리학의 Spin Glass 모델에서 영감을 받아 개발되었고, 에너지 함수를 최소화하는 방향으로 네트워크를 최적화합니다. 이는 PINN에서 물리법칙을 제약 조건으로 사용하여 에너지 함수를 최소화하는 것과 유사한 개념이죠. 또한 Boltzmann Machine은 Hopfield Network를 확률적으로 일반화한 모델이고 Probabilistic Graphical Models의 일종입니다. Boltzmann Machine은 데이터의 확률 분포를 학습할 수 있으며, 이는 PINN에서 물리 시스템의 확률적 특성을 모델링하는 데 활용될 수 있죠. 즉 PINN은 그런것들을 모티브했고 PINN은 까다로운 유체역학 같은 fluid flow 같은 편미분방정식을 위해서 연구되고 있고 위에 얘기한 PINN 아니면 fourier neural operator가 한 example인거죠. 즉 물리학상 충분히 받을만하다고 봅니다. 당연히 이렇게 추가적으로 노벨상 위원회에서 설명해줬으면 했지만 응용에 관해서.. 그렇지 못한게 안타깝네요... 추가로 만약에 PINN 아니면 fourier neural operator를 이용해서 나비에 스톡스 편미분 방정식의 일반해(정확히는 전역적이고 매끄러운 일반해)의 존재성을 보이거나 예측이 가능하면 노벨물리학상 나옵니다. 그만큼 인공지능은 물리학에서 더욱더 중요하게 되고 있죠.

@유느1017 2 күн бұрын

또

@ljwoo0108 2 күн бұрын

하드웨어도 아니고 단순히 저런 알고리즘 만들엇다고 상을준다고?

@redroa2092 2 күн бұрын

저런 기반이 있었기에 인공지능이 나올 수 있었던거니 큰 업적이죠

@Zeddy27182 Күн бұрын

"단순히 저런 알고리즘"이 저 node들 그래프 보고 말하시는 거 같은데... 그럼 무슨 원리로 무슨 방법을 써서 어떻게 학습할까요? 그럼 수학적인 학습 모델은 완성했는데 code로는 어떻게 구현하죠??

@LikeWoz Күн бұрын

전자쟁이이면서 컴퓨터 프로그래머의 입장에서 말씀 드리면 모든 소프트웨어는 다 하드웨어로 구현이 가능합니다. 그러면 속도가 거의 빛의속도처럼 빠르게 결과가 나오지요 단 그렇게하면 하드웨어의 규모가 어마무시하게 커지기고 전기도 많이 소모되고 알고리즘을 수정하기가 힘들기 때문에 소프트웨어라는걸 만든거예요 그래서 소프트웨어에 물리학상을 줘도 됩니다.

@Boltzmann1906 22 минут бұрын

그럼 아인슈타인도 노벨상 반납시켜줄까?