존 조지프 홉필드

존 조지프 홉필드(John Joseph Hopfield, 1933년 7월 15일 출생)[^1]는 미국의 물리학자이자 프린스턴 대학교 명예교수로, 1982년 연상 신경망 연구로 가장 널리 알려져 있다. 그는 홉필드 네트워크의 개발로 유명하다. 홉필드 네트워크가 발명되기 전, 인공지능(AI) 연구는 쇠퇴기 또는 AI 겨울에 접어들어 있었으며, 홉필드의 연구는 이 분야에 대한 대규모 관심을 다시 불러일으켰다.[^2][^9]

2024년 홉필드는 제프리 힌턴과 함께 "인공 신경망을 통한 기계 학습을 가능하게 한 근본적인 발견과 발명"으로 노벨 물리학상을 수상하였다.[^10][^2] 그는 응집 물질 물리학, 통계 물리학, 생물물리학을 포함한 다학제 분야에서의 업적으로 다양한 주요 물리학상을 수상하였다.

생애

초기 생애와 교육

존 조지프 홉필드는 1933년 시카고에서[^1] 물리학자인 존 조지프 홉필드(폴란드에서 Jan Józef Chmielewski로 출생)와 헬렌 홉필드(결혼 전 성 Staff) 사이에서 태어났다.[^3][^11]

홉필드는 1954년 펜실베이니아주 스워스모어 칼리지에서 물리학을 전공하여 문학사 학위를 받았고, 1958년 코넬 대학교에서 물리학 박사 학위를 취득하였다.[^1] 그의 박사 학위 논문 제목은 "결정의 복소 유전 상수에 대한 엑시톤 기여의 양자역학적 이론"이었다.[^12] 그의 박사 지도교수는 앨버트 오버하우저였다.[^1]

경력

그는 벨 연구소의 이론 그룹에서 2년간 근무하며 데이비드 길버트 토마스와 함께 반도체의 광학적 특성을 연구하였고,[^13] 이후 로버트 G. 슐먼과 협력하여 헤모글로빈의 협동 행동을 설명하는 정량적 모델을 연구하였다.[^1][^3][^4] 이후 캘리포니아 대학교 버클리의 교수진이 되었다(물리학, 1961–1964).[^5]

1976년, 그는 라이너스 폴링이 출연한 헤모글로빈 구조에 관한 과학 단편 영화에 참여하였다.[^14]

1981년부터 1983년까지 리처드 파인만, 카버 미드, 홉필드는 칼텍에서 "계산의 물리학"이라는 1년 과정의 강의를 진행하였다.[^6][^15] 이 협력은 1986년 홉필드가 공동 설립한 칼텍의 계산 및 신경 시스템 박사 프로그램에 영감을 주었다.[^16][^6]

그의 전 박사과정 학생으로는 제럴드 마한(1964년 박사),[^17] 버트런드 할퍼린(1965년),[^7] 스티븐 거빈(1977년),[^7] 테리 세즈노스키(1978년),[^7] 에릭 윈프리(1998년),[^7] 호세 오누칙(1987년),[^7] 리자오핑(1990년)[^18] 및 데이비드 J. C. 매케이(1992년)[^7] 등이 있다.

업적

1958년 박사 학위 연구에서 그는 결정 내 엑시톤의 상호작용에 대해 저술하며, 고체물리학에서 나타나는 준입자를 가리키는 폴라리톤이라는 용어를 만들었다.[^19][^8] 그는 이렇게 썼다: "광자에 유사한 편광장 '입자'를 '폴라리톤'이라 부를 것이다."[^8] 그의 폴라리톤 모델은 때때로 홉필드 유전체로 알려져 있다.[^20]

1959년부터 1963년까지 홉필드와 데이비드 G. 토마스는 반사 스펙트럼을 통해 황화카드뮴의 엑시톤 구조를 연구했다. 그들의 실험과 이론 모델은 II-VI족 반도체 화합물의 광학 분광학을 이해할 수 있게 해주었다.[^21]

응집물질 물리학자 필립 W. 앤더슨은 존 홉필드가 콘도 효과를 설명한 앤더슨 불순물 모델에 관한 1961~1970년 연구의 "숨은 협력자"였다고 밝혔다. 홉필드는 논문의 공저자로 포함되지 않았지만, 앤더슨은 여러 저술에서 홉필드의 기여가 중요했음을 인정했다.[^22]

윌리엄 C. 탑과 홉필드는 1973년에 노름 보존 유사 퍼텐셜의 개념을 도입했다.[^23][^24][^25]

1974년에 그는 DNA 복제의 정확성을 설명하기 위해 동역학적 교정이라 알려진 생화학 반응에서의 오류 수정 메커니즘을 도입했다.[^26][^27]

홉필드는 1982년에 신경과학 분야의 첫 번째 논문인 "창발적 집단 계산 능력을 가진 신경망과 물리 시스템"을 발표하였으며, 여기서 현재 홉필드 네트워크로 알려진 것을 소개했다. 이는 '켜짐' 또는 '꺼짐' 상태를 가지는 이진 뉴런으로 구성된 내용 주소화 메모리로 기능할 수 있는 일종의 인공 네트워크이다.[^28][^3] 그는 1984년에 자신의 형식주의를 연속 활성화 함수로 확장했다.[^29] 1982년과 1984년 논문은 그의 가장 많이 인용된 두 편의 저작이다. 홉필드는 P. W. 앤더슨과의 협력을 통해 알게 된 스핀 유리에 대한 지식에서 영감을 받았다고 말했다.[^30]

홉필드는 데이비드 W. 탱크와 함께 1985~1986년에[^31][^32] 연속 활성화 함수를 가진 홉필드 네트워크를 사용한 연속시간 동역학에 기반하여 이산 최적화 문제를 푸는 방법을 개발했다. 최적화 문제는 네트워크의 상호작용 매개변수(가중치)에 인코딩되었다. 아날로그 시스템의 유효 온도는 시뮬레이티드 어닐링을 사용한 전역 최적화에서처럼 점진적으로 낮추어졌다.

홉필드는 임계 뇌 가설의 선구자 중 한 명으로, 1994년에 지진에 대한 올라미-페더-크리스텐센 모델을 참조하여 신경망과 자기 조직 임계성을 최초로 연결한 인물이다.[^33][^34] 1995년에 홉필드와 안드레아스 V. 헤르츠는 신경 활동의 눈사태가 지진과 관련된 멱법칙 분포를 따른다는 것을 보여주었다.[^35][^36]

원래의 홉필드 네트워크는 제한된 메모리를 가지고 있었으며, 이 문제는 2016년에 홉필드와 드미트리 크로토프에 의해 해결되었다.[^37] 대용량 메모리 저장이 가능한 홉필드 네트워크는 현재 현대적 홉필드 네트워크로 알려져 있다.[^38]

인공지능에 대한 견해

2023년 3월, 홉필드는 GPT-4보다 더 강력한 인공지능(AI) 시스템의 훈련 중단을 요구하는 "거대 AI 실험을 중단하라"는 제목의 공개 서한에 서명했다. AI 연구자 요슈아 벤지오와 스튜어트 러셀을 포함한 30,000명 이상이 서명한 이 서한은 인간의 쓸모없어짐과 사회 전반의 통제력 상실 같은 위험을 언급했다.[^39][^40]

2024년 노벨 물리학상을 공동 수상했을 때, 홉필드는 최근 AI 능력의 발전에 매우 불안감을 느끼고 있다고 밝히며 "물리학자로서, 통제가 불가능한 것에 대해 매우 불안하다"고 말했다.[^41] 프린스턴 대학교에서 열린 후속 기자회견에서 홉필드는 AI를 핵무기와 원자력 발전으로 이어진 핵분열의 발견에 비유했다.[^2]

수상 및 명예

![The 1969 ceremony of the [Oliver E. Buckley Prize of condensed matter physics. Luis Walter Alvarez (left) congratulates David Gilbert Thomas (middle) and John Hopfield (right).]] 홉필드는 1962년에 슬론 연구 펠로십을 받았으며,[^42] 그의 아버지와 마찬가지로 구겐하임 펠로십(1968)을 받았다.[^43] 홉필드는 1969년에 미국물리학회(APS) 회원으로 선출되었고,[^44][^45] 1973년에 미국국립과학원 회원, 1975년에 미국예술과학아카데미 회원, 1988년에 미국철학회 회원으로 선출되었다.[^46][^47][^48] 그는 2006년에 APS 회장을 역임하였다.[^49]

1969년에 홉필드와 데이비드 길버트 토머스는 APS로부터 올리버 E. 버클리 응집물질물리학상을 수상하였는데, 이는 "이론과 실험을 결합한 공동 연구를 통해 빛과 고체의 상호작용에 대한 이해를 발전시킨 공로"를 인정받은 것이었다.[^50]

1983년에 그는 맥아더 펠로 프로그램으로부터 맥아더 재단상을 수상하였다.[^51] 1985년에 홉필드는 미국업적아카데미의 골든 플레이트상[^52]과 APS의 막스 델브뤼크 생물물리학상을 받았다.[^4] 1988년에 그는 케이스 웨스턴 리저브 대학교로부터 마이컬슨-몰리상을 받았다.[^53] 홉필드는 1997년에 전기전자공학자협회(IEEE)로부터 신경망 개척자상을 수상하였다.[^54]

제프리 E. 힌턴(왼쪽)과 홉필드, 2024년 노벨 위크에서

그는 2001년에 국제이론물리학센터의 디랙 메달을 수상하였는데, 이는 "인상적으로 광범위한 과학 분야에서의 중요한 기여"[^55]를 인정받은 것으로, "후각에서의 완전히 다른 [집단적] 조직 원리"와 "신경 기능이 '스파이킹' 신경 간 통신의 시간적 구조를 활용할 수 있는 새로운 원리"가 포함되었다.

홉필드는 2002년에 펜실베이니아 대학교 무어 전기공학대학원으로부터 계산신경과학 및 신경공학 분야의 업적을 인정받아 해럴드 펜더상을 수상하였다.[^56] 그는 2005년에 생명과학 분야에서 알버트 아인슈타인 세계과학상을 받았다.[^57] 2007년에 그는 듀크 대학교에서 "우리는 어떻게 그렇게 빠르게 생각하는가? 뉴런에서 뇌 계산까지"라는 제목으로 프리츠 런던 기념 강연을 하였다.[^58] 홉필드는 2009년에 생물학적 시스템에서의 정보 처리 이해에 대한 기여로 IEEE 프랭크 로젠블랫상을 수상하였다.[^59] 2012년에 그는 신경과학회로부터 슈워츠상을 수상하였다.[^60] 2019년에 그는 프랭클린 연구소로부터 벤저민 프랭클린 물리학 메달을 수상하였으며,[^61] 2022년에는 디팍 다르와 함께 통계물리학 분야의 볼츠만 메달을 공동 수상하였다.^62

그는 제프리 E. 힌턴과 함께 "인공 신경망을 통한 기계 학습을 가능하게 한 근본적인 발견과 발명"의 공로로 2024년 노벨 물리학상을 공동 수상하였다.[^63][^64][^65]

2025년에 그는 현대 기계 학습의 발전에 대한 공로로 요슈아 벤지오, 빌 댈리, 제프리 E. 힌턴, 얀 르쿤, 젠순 황, 페이페이 리와 함께 엘리자베스 여왕 공학상을 공동 수상하였다.[^66]

외부 링크

프린스턴 홈페이지
User:John J. Hopfield – Scholarpedia
. 이 리뷰는 홉필드 자신의 경험을 통해 고체 물리학의 궤적을 추적한다.
(자서전적 에세이)
P. Charbonneau, RSB 인터뷰의 역사: John J. Hopfield, Patrick Charbonneau와 Francesco Zamponi가 2020년에 수행한 구술 역사 녹취록, RSB 프로젝트의 역사, CAPHÉS, 파리 고등사범학교, 2020, 21쪽. https://doi.org/11280/5fd45598