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[요약]스탠퍼드대학교 연구진은 단어를 분석하는 인공지능(AI)으로 서로 다른 원자를 구별하고 화학적 속성대로 묶어 주기율표를 구성하는 데 성공했다.(2018. 06)
인류가 한 세기에 걸쳐 여러 시행착오 끝에 이룬 화학 분야의 가장 위대한 과학적 업적 중 하나인 ‘주기율표’를 인공지능(AI)이 불과 몇 시간 만에 재현했다.
스탠퍼드대학교 연구진이 개발한 ‘Atom2Vec’ 프로그램은 온라인 데이터베이스(DB)에서 화합물 이름 목록을 분석해 서로 다른 원자를 구별하는 방법을 배웠다. 자연어 처리 방식의 이 AI는 주변의 다른 단어를 보면서 단어의 속성을 이해하는 방식으로 화합물 무리를 분류해냈다.
이번 연구를 주도한 장 서우청 스탠퍼드대 교수는 “우리는 AI가 주기율표를 발견할 만큼 똑똑한지 알고 싶었고, 결국 가능한 것으로 나타났다“고 전했다. 그는 2018년 7월 25일자 미국 국립과학원 회보(Proceedings of the National Academy of Sciences)에 실릴 이번 연구결과를 ‘튜링‘ 테스트를 대체할만한 중요한 연구의 첫 걸음이라고 소개했다.
AI가 튜링 테스트를 통과하려면 인간과 구별할 수 없는 방식으로 주어진 질문에 답을 할 수 있어야 한다. 하지만 장 교수는 이 테스트가 주관적이기 떄문에 결함이 있다고 생각했다. 그는 “인간은 진화의 산물이며, 우리의 마음은 온갖 불합리한 말로 어수선하게 흩어져 있다“며 “AI가 튜링 테스트를 통과하려면 인간의 비합리적인 부분까지 재현해야 한다“고 설명했다.
장 교수는 대신 AI를 평가할 새로운 비교분석 방법을 제안하고자 했다. 그는 “자연에서 새로운 법칙을 발견하는데 인간보다 나은 AI를 설계할 수 있을지 확인하고자 했다“며 “이를 위해 AI가 이미 인간이 만든 위대한 발견을 재현할 수 있는지 테스트해야 했다“고 말했다.
장 교수 연구팀은 구글이 자연어를 분석하기 위해 만든 AI 프로그램을 Atom2Vec 프로그램의 모델로 삼았다. ‘Word2Vec’이라고 불리는 이 프로그램은 단어를 숫자 코드 또는 벡터로 변환해 분석한다. 벡터 분석을 통해 이 AI는 텍스트에서 동시에 발생하는 다른 단어들을 통해 단어들이 나타날 확률을 추산해낸다.
이를테면 ‘왕‘이라는 단어는 종종 ‘여왕‘과 ‘남자‘, 또는 ‘여자‘라는 단어를 동반해 나타난다. 이를 수학적 벡터로 분석하면 ‘왕 = 여왕에서 여자를 빼고 남자를 더한 것“이라는 식의 해석이 나온다.
장 교수는 “원자에 이 같은 아이디어를 적용할 수 있었다“며 “모든 단어와 문장을 입력하는 대신에 염화나트륨(NaCl) 같이 알려진 화합물을 AI에 공급했다“고 설명했다.
연구진이 개발한 AI 프로그램은 왕과 여왕의 유사성을 파악하는 것과 같은 원리로 칼륨(K)과 나트륨(Na) 원소가 모두 염소(Cl)와 결합할 수 있기 때문에 비슷한 성질을 갖는다는 사실을 스스로 알아냈다.
연구진은 향후 과학자들이 이 AI 프로그램을 통해 신소재를 발견할 수 있기를 희망했다. 이번 연구에선 특별한 목적을 부여하지 않았지만, 햇빛을 에너지로 변환하는 데 효율적인 재료를 찾는 등의 목표를 이루기 위해 AI를 활용할 수 있을 것으로 기대했다.
연구진은 이미 AI 연구 프로그램의 후속 버전을 연구 중이다. 이번 연구는 암 연구에서 풀기 어려웠던 문제를 해결하는 데 초점을 맞춘다. 특정 암 세포에 특화된 항원을 공격할 수 있는 적절한 항체를 찾는 역할이다. 이를 통해 최근 암 치료에서 가장 각광을 받고 있는 면역항암제를 개발할 수 있다.
인체는 1000만 개 이상의 항체를 생성할 수 있고, 각각 항체는 약 50개의 유전자 조합을 통해 구성된다. 연구진은 이를 주기율표와 같이 수학적 벡터를 통해 분류할 수 있다면 하나의 항체가 어떤 항원에 대해 효과적이고 혹은 독성을 나타내는지 알 수 있을 것으로 기대하고 있다.