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최근 수정 시각 : 2024-11-06 17:25:45

제프리 힌튼


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역대 노벨물리학상 수상자
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Geoffrey Everest Hinton
파일:70803910-E5AA-4FBF-8497-7E4E29276C98.jpg
출생 1947년 12월 6일 ([age(1947-12-06)]세)

[[영국|]][[틀:국기|]][[틀:국기|]] 런던 윔블던
국적
[[영국|]][[틀:국기|]][[틀:국기|]] |
[[캐나다|]][[틀:국기|]][[틀:국기|]]
직업 컴퓨터 과학자, 교수
현직 토론토 대학교 (컴퓨터과학과 / 명예교수)
벡터 연구소 (최고과학자문)
학력 케임브리지 대학교 킹스 컬리지
(실험심리학 / 1970년 학사)
에든버러 대학교
(인공지능 / 1978년 박사)
지도교수 크리스토퍼 롱게히긴스[1]
자녀 2명
외부 링크 파일:홈페이지 아이콘.svg | 파일:X Corp 아이콘(블랙).svg
1. 개요2. 일생3. 평가 및 수상4. 여담

[clearfix]

1. 개요

영국컴퓨터과학자이자 인지과학자, 인지심리학자다.

2. 일생

런던 윔블던에서 출생했으며 힌튼의 부친은 강단에서 곤충학을 가르치는 학자였다. 브리스톨에서 고등학교를 졸업했다. 케임브리지 대학교에 입학해 물리학을 전공했으나 수학을 못했기 때문에 낙제하고 전과했다. 이후 자연과학철학 등 여러 학위를 두고 고민하던 끝에 1970년 실험심리학으로 학사 학위를 취득했다.

이후 인지과학에 흥미를 가지며 당시 별다른 진입 장벽이 없었던 인공지능 분야에 발을 들였다. 훗날 노벨물리학상을 수상하며 회고하길 자신은 물리학자가 아니며 ai연구자인 자신이 받는게 맏냐는 질문엔 컴퓨터과학상이 제일 적합하고 컴퓨터과학상이 없기에 대신 받은 것으로 여기지만 인공신경망의 초기 발전에는 물리학에서 많은 영감을 얻었다고 밝혔다. 물론 발전된 최신 ai 모델들은 물리학과 연계가 적다고 밝히기도 했지만.. 1972년부터 해당 분야 선구자인 크리스토퍼 롱게히긴스의 지도 하에 관련 연구를 진행하였고 인공 신경망을 연구하며 1975년 박사 과정을 마쳤다.[2]

졸업 후 1976년부터 서식스 대학교에서 박사후연구원으로 합류했으며 1978년에는 UCSD에 방문학자로 근무했다. 1980년부터 1982년까지 MRC의 응용 심리학 부서에서 몸을 담았다가 1982년에는 잠시 UCSF의 방문 조교수로 활동했다.

이후 1982년 카네기 멜런 대학교에 합류하여 본격적인 강단 활동에 돌입하고 정착했다.

1985년 홉필드 네트워크[3]에 신경망 알고리즘을 결합하여 자가 패턴 창조를 통해 대규모 병렬 연산을 가능케 하는 볼츠만 머신을 제안했다.#

1986년 다층 퍼셉트론과 (오차)역전파 알고리즘을 증명하면서 XOR 적용 문제를 해결하였다.#

그러나 당시 로널드 레이건 행정부의 미군은 니카라과의 항만에 지뢰를 심고 있었고, 카네기 멜런은 힌튼 입장에서 비인간적 단체로 간주되는 국방부로부터 연구 지원금을 받고 있었기 때문에 1987년 전혀 연고도 없는 캐나다로 건너가 토론토 대학교로 합류한다.

1998년~2001년 개츠비자선재단에 합류하여 잠시 계산신경과학 부서의 책임자로 활동하다 토론토 대학교에 복귀했다.

2006년 “A Fast Learning Algorithm for Deep Belief Nets”라는 논문을 발표하며 심층신뢰 신경망이라는 알고리즘으로 비지도학습의 가능성을 선보였으며, 이로 인하여 기울기 소실 문제를 해결하고 2차 인공지능 겨울을 끝낸다.

2012년 1세대 MOOC 플랫폼인 코세라에서 인공신경망에 관한 무료 강의를 진행했다.

2012년 이미지넷이 주최한 ILSVRC 이미지 분류 대회에서 힌튼의 학생팀이 압도적인 성과를 거두며 앞선 본인의 이론들의 효용성을 증명했다.[4] 이 대회 이후로 컴퓨터 비전 분야에서는 기존 SIFT 방법론에서 탈피하여 힌튼의 방법론이 주류가 된다. 뿐만 아니라 딥러닝이 상위 개념인 인공신경망의 개념을 대체하며 인공지능이라는 말과 거의 동일시되기 시작하고 그래픽 처리 작업에만 쓰이던 GPU딥러닝 학습용으로 확장시키며 병렬연산이 딥러닝 분야의 대세가 된다.

이러한 성과를 기반으로 2013년 컴퓨터 비전 스타트업인 DNN 리서치를 설립하고 몇 달 뒤에 기업을 구글에 4,400만 달러로 매각했다. 이후 구글리서치 산하의 구글브레인 팀에서 연구원으로 활동하게 되면서 토론토 대학교에서는 명예교수로 물러난다.

2016년 10월 구글 부사장으로 승진했다.

2017년 1월 벡터 연구소라는 비영리 인공지능 재단을 공동설립하고 최고과학자문으로 합류했다.

2023년 5월 구글브레인과 딥마인드가 합병된지 얼마 지나지 않아 구글을 퇴사하였다. 이후 국제적 범위의 AI 규제의 필요성을 강조하며 Future of Life 재단의 인공지능 개발 일시 중단 성명서에 서명했다. 그 외에도 OpenAI의 성공 이후로 구글이 안정성은 안중에 없고, 본인들의 비즈니스 확장에만 집중한다고 비판하며 왕성한 활동을 이어가고 있다.[5][6]

3. 평가 및 수상

2018년 딥러닝 분야에 대한 공로를 인정받아 요슈아 벤지오 몬트리올 대학교 컴퓨터과학과 교수, 메타의 AI 과학자 얀 르쿤과 함께 컴퓨터과학 분야의 노벨상 튜링상을 수상하였다.[7]

2024년 10월 8일에 인공신경망을 통한 기계학습 연구에 대한 공로를 인정받아 존 홉필드 교수와 함께 노벨물리학상 수상자로 발표되었다.[8] 물리학 자체의 연구가 아니라 인공지능에 관한 연구로 컴퓨터과학자노벨물리학상을 받은 것은 이번이 첫 사례로 상당한 파격성을 띈다.[9] 따라서 제프리 힌튼은 튜링상노벨물리학상을 모두 수상한 첫 번째 인물이 되었으며 이분야 최고 권위자임을 다시한번 증명했다.

ChatGPT를 시작으로 각종 언어 모델생성형 인공지능 광풍이 불게 된 사회현상을 반영하여 이들의 원로격 모델을 만들어낸 홉필드와 힌튼에게 수상의 영예가 돌아간 것으로 보인다. 일각에서는 홉필드 네트워크와 볼츠만 머신이 통계물리학적 접근법 사용된 것을 제외하면, 인공신경망 자체는 동물의 신경세포의 움직임을 모델링한 것이라 생물학과 관련이 더 깊으며, 대부분 수학컴퓨터과학의 연구성과에 해당한다고 보는 시각이 있다.

제프리 힌튼은 홉필드의 연구는 물리학과 밀접한 관련이 있었고, 테리 세노프스키와 함께 했던 초기 볼츠만 머신 연구는 통계 물리학에서 영감을 받았지만 최근의 연구는 물리학과의 관련성이 적었기 때문에, 본인이 노벨물리학상을 받았다는 사실이 매우 놀라웠다고 말했다.인터뷰

4. 여담


[1] Hugh Christopher Longuet-Higgins[2] 박사 졸업 논문 : Relaxation and its role in vision[3] 원자가 작은 자석처럼 행동하는 스핀 개념을 활용한 패턴 저장 및 복원 네트워크다. 가장 안정적인 에너지 상태의 패턴을 저장해두고 네트워크에 불완전하거나 왜곡된 패턴이 입력되면 저장된 패턴 중 가장 비슷한 것이 복원되는 방식이다.[4] 해당 논문은 구글 스콜라 인용수가 무려 16만회에 달한다. 논문의 메인저자는 알렉스 크리제브스키이고 공동저자이자 힌튼의 팀원으로 대회에 참여한 인물이 바로 OpenAI 수석과학자 출신인 일리야 수츠케버다.#[5] 후속 인터뷰나 기사 등을 참고하면 제프리 힌튼은 현대 AI의 기본을 만든 대부로써 AI의 위험성에 대해 충분하게 인식하고 있었기에 그 위험성을 경고하고 AI 기술이 인류를 위협하지 않도록 개발해야 한다는 입장이었으나, OpenAI를 포함한 많은 AI개발 기업들이 안전성은 뒤로 하고 브레이크 없는 기차마냥 AI개발을 가속하는 모습을 보였기에, 이를 비판하며 상술한 과정에서 경영진과의 의견 충돌이 있었던 것으로 보인다. 참고로 2024년 10월 노벨상 수상 직후 인터뷰에서 본인의 제자샘 올트먼을 해고한 것을 자랑스럽게 여긴다는 발언을 하기도 했다.## 그의 해고 사태는 안정성과 상업성 사이에서 줄다리기로 인해 이해관계가 충돌하며 발생했다.[6] 힌튼의 동료의 제자이면서 힌튼과 함께 구글 인공지능을 연구한 딥마인드의 통합 CEO인 데미스 허사비스가 인공지능의 특이점에 도달할 날이 얼마 남지 않았다고 발언한 것과 비슷하게, 2024년의 힌튼은 현재의 AI 가속발전을 멈출수 없는 것을 인정하고, (좋은 의미로든, 나쁜 의미로든) 인류에게 엄청난 충격을 줄 AI 개발까지 4년 내외가 남았다고 인정하는 발언을 하기도 했다.#[7] Deep Learning(2015)[8] 홉필드는 상술된 홉필드 네트워크의 창안자이며 힌튼이 이를 볼츠만 머신 형태로 진화시켜 사실상 현재 상용화되고 있는 인공지능 모델 대부분의 조상 격이 되는 고전적 모형을 제시했다. 즉 홉필드가 뉴런에서 영감을 얻어 통계물리학적으로 인공신경망의 토대를 닦았다고 볼 수 있으며, 이후 힌튼이 현대적 모델 구조의 원형을 만들었다고 보면 된다.[9] 마찬가지로 같은 해 노벨화학상에 인공지능 관련 연구인 알파폴드2를 비롯한 3차원 단백질 구조 예측에 대한 공로로 구글 딥마인드의 CEO 데미스 하사비스와 존 점퍼가 수상했는데, 알파폴드도 결국 제프리 힌튼의 고전적인 볼츠만 머신의 인공신경망 방법론을 활동하여 패턴을 분석한 결과물이기에 여러모로 엄청난 영향을 미쳤다고 볼 수 있다.[10] 그 뒤를 요슈아 벤지오가 근소하게 뒤쫓고 있으며 그 뒤를 힌튼의 수제자인 일리야 수츠케버가 55만회로 3위를 유지하고 있다. 괜히 대부라고 불리는 것이 아니다.