노정석의 통찰 “모든 문제가 탐색 문제로 바뀌고 있다”는 AI 시대의 패러다임 전환을 압축한다. 신약 개발에서 단백질 구조 예측, 이론 물리학에서의 증명, 창의적인 레이아웃 디자인까지, 모두 연산으로 치환된 검색 문제로 접근 가능해졌다. “알고리즘은 같고 계산량만 다르다”는 말은, AI가 brute-force 탐색을 통해 인간이 미처 생각하지 못한 해결책을 찾아낼 수 있음을 의미한다. 결과적으로 인간의 핵심 역할은 ‘어떤 목적 함수(에너지 함수, 손실 함수 등)를 설계할 것인가’로 수렴한다. 문제를 올바르게 정의하고, 최적화할 대상을 설정하는 능력이 과학자와 엔지니어 모두에게 가장 중요한 역량이 되고 있다.
근거
“신약 개발이라는 것도 결국 단백질의 구조를 파악하고, 거기에 들어맞는 다른 구조를 찾는 게임이거든요. 이런 부분도 다 연산으로 치환해서 검색 문제로 풀 수 있다.” (노정석, clipping 中) “초끈 이론의 물리학 최전선에서 답을 찾아내는 것과 방금 승준님이 보여주시는 거기에 들어가는 것의 알고리즘은 같다는 겁니다. 들어가는 컴퓨테이션의 양만 다를 뿐이다.” (노정석, clipping 中)
연결된 생각
- 20260603-harness-engineering — 하네스는 탐색 공간에서 더 효율적으로 이동하기 위한 도구.
- 20260603-taste-and-vision-over-implementation — 목적 함수 설계 자체가 인간의 취향과 비전을 요구한다.