제프리 에버리스트 힌턴(영어: Geoffrey Everest Hinton, 1947년12월 6일~)은 인공지능(AI) 분야를 개척한 영국 출신의 컴퓨터과학자이자 인지과학자, 인지심리학자이다. 캐나다에 위치한 토론토 대학교에서 컴퓨터 과학 교수로 재직중이며 구글 브레인(Google Brain)석학 연구원도 겸임했었으나 2023년 인공지능(AI)의 위험성에 대해 경고하며 퇴사하였다.[1][2] 2017년에는 토론토에 소재한 벡터 연구소(Vector Institute)를 공동 설립하고 수석 과학 자문으로 활동했다.[3][4]
힌턴은 1986년 데이비드 럼멜하트, 로널드 윌리엄스와 함께 발표한 논문에서 역전파(backpropagation) 알고리즘을 다층 신경망 학습에 적용하는 방식을 소개하여 널리 주목받았다.[5] 비록 이들이 해당 접근을 최초로 제안한 것은 아니었지만, 알고리즘의 대중화를 이끈 것으로 평가된다.[6] 힌턴은 딥러닝 분야를 선도하는 인물로 여겨지며,[12] 그의 제자인 알렉스 크리제브스키와[13]일리야 수츠케버와 함께 개발한 이미지넷 챌린지 2012의 알렉스넷(AlexNet)은[14] 컴퓨터 비전 분야에서 획기적인 성과로 간주된다.[15]
힌턴은 2023년 5월 구글을 떠나며 “AI의 위험성에 대해 자유롭게 말하고 싶다”고 밝혔으며,[17] 악의적인 사용자에 의한 오용, 기술적 실업, 인공지능의 존재론적 위험성 등 다양한 문제를 우려하고 있다.[18] 그는 AI 사용 경쟁에 참여하는 기업 및 국가 간의 협력을 통해 안전 가이드라인을 수립해야 한다고 주장했다.[19] 노벨상 수상 이후에는 인간보다 더 똑똑한 AI를 제어하기 위한 AI 안전 연구의 시급성을 다시금 강조했다.[20][21][22]
생애 초기
제프리 힌턴은 1947년 12월 6일[23] 영국 윔블던에서 태어나 브리스톨의 클리프턴 칼리지에서 교육을 받았다.[24] 1967년 케임브리지 대학교킹스 칼리지에 입학한 그는 자연과학, 예술사, 철학 등 여러 전공을 전전하다가 결국 실험심리학으로 학사 학위를 1970년에 취득했다.[23][25] 이후 1년간 목공 일을 배우며 실무를 익힌 뒤, 다시 학문으로 돌아갔다.[26]
박사 학위 취득 후, 제프리 힌턴은 서식스 대학교와 MRC 응용심리학 연구소에서 일했다. 그러나 영국에서 연구 자금을 확보하는 데 어려움을 겪으면서,[26] 미국으로 건너가 캘리포니아 대학교 샌디에이고 캠퍼스와 카네기 멜런 대학교에서 연구를 이어갔다.[23] 이후 그는 유니버시티 칼리지 런던(UCL)의 개츠비 자선재단 계산신경과학 유닛의 초대 책임자를 맡았다.[23] 1987년부터 힌턴은 토론토 대학교 컴퓨터과학과의 교수로 임명되었으며, 현재는 명예 석좌교수로 재직 중이다.[29]
캐나다에 정착한 1987년, 힌턴은 캐나다 고등연구소(CIFAR)에 인공지능, 로보틱스 및 사회 프로그램의 펠로우로 참여했다.[30] 이후 2004년, 힌턴과 공동 연구자들은 "신경 계산 및 적응적 지각"(Neural Computation and Adaptive Perception, NCAP)이라는 새로운 연구 프로그램을 제안해 성공적으로 출범시켰으며, 이 프로그램은 현재 "기계와 뇌에서의 학습"(Learning in Machines & Brains)으로 명칭이 변경되었다.[31] 힌턴은 이 프로그램을 10년간 이끌었고,[32] 프로그램 구성원에는 요슈아 벤지오와 얀 르쿤도 포함되어 있으며, 이들은 함께 2018년 튜링상을 공동 수상했다.[33] 세 연구자는 현재도 CIFAR의 해당 프로그램에서 활동 중이다.[34]
힌턴은 2012년 코세라 플랫폼을 통해 신경망에 관한 무료 온라인 강좌를 개설해 대중 교육에도 기여했다.[35] 같은 해, 그는 토론토 대학교 컴퓨터과학과 소속 대학원생 알렉스 크리제브스키, 일야 수츠케버와 함께 DNNresearch Inc.를 공동 창업했다. 2013년 3월, 구글이 이 회사를 인수하면서 힌턴은 학계와 구글에서의 연구를 병행하게 되었다.[36][37]
힌턴의 연구는 기계학습, 기억, 지각, 기호처리 등에 신경망을 활용하는 방법에 초점을 맞추고 있으며, 그는 200편 이상의 동료 평가 논문을 발표했다.[38][39]
힌턴은 UCSD에서 박사후 과정을 밟던 시절, 데이비드 E. 럼멜하트, 로널드 J. 윌리엄스와 함께 역전파 알고리즘을 다층 신경망에 적용했다. 이들의 실험은 이러한 신경망이 유용한 내부 표현을 학습할 수 있음을 보여주었다.[40] 2018년 한 인터뷰에서,[41] 힌턴은 "역전파의 핵심 아이디어는 럼멜하트가 고안한 것"이라며 그 공로를 인정했다. 이들의 연구는 역전파를 널리 알리는 데 기여했지만, 최초의 제안은 아니었다.[42] 역전파의 특수한 형태인 역방향 자동 미분(reverse-mode automatic differentiation)은 세포 린나인마가 1970년에 제안했고, 폴 워보스는 1974년에 이를 신경망 학습에 사용할 수 있다고 주장했다.[42]
1985년, 제프리 힌턴은 데이비드 액클리(David Ackley), 테리 세이노프스키(Terry Sejnowski)와 함께 볼츠만 머신을 공동 개발했다.[43] 이외에도 힌턴은 신경망 연구에서 분산 표현(distributed representations), 시차 신경망(time delay neural network), 전문가 혼합 모델(mixtures of experts), 헬름홀츠 머신(Helmholtz machines), 전문가 곱(product of experts) 등의 개념을 제시하며 큰 공헌을 했다.[44] 그의 연구는 1992년 9월과 1993년 10월호의 《사이언티픽 아메리칸》 기사에 일반적인 대중을 상대로 기사가 작성되기도 했다.[45]
2007년, 힌턴은 이미지 변환의 비지도 학습에 관한 논문을 공동 저술했다.[46] 2008년에는 로렌스 판 데어 마텐(Laurens van der Maaten)과 함께 데이터 시각화 기법 t-SNE를 개발했다.[47][48]
2017년 10월과 11월에는 캡슐 신경망(capsule neural networks)을 주제로 한 두 편의 공개 논문을 발표했으며,[49][50] 그는 이를 "마침내 잘 작동하는 것"이라 평가했다.[51]
2022년 신경정보처리시스템 학회(NeurIPS)에서 힌턴은 새로운 신경망 학습 알고리즘인 "포워드-포워드(Forward-Forward)" 알고리즘을 발표했다. 이 알고리즘은 기존의 순전파-역전파 방식(backpropagation)을 대체하는 개념으로, 긍정적(실제) 데이터와 네트워크 자체가 생성한 부정적 데이터를 각각 한 번씩 순전파하는 방식이다.[52][53]
2023년 5월, 힌턴은 구글에서의 사임을 공개적으로 발표했다. 그는 인공지능의 위험성에 대해 자유롭게 발언하고 싶어서 사임을 결정했으며, 자신의 평생 연구에 대해 일말의 후회를 느낀다고 밝혔다.[54][55]
사생활
제프리 힌턴은 첫 번째 아내 로잘린 잘린(Rosalind Zalin)과 1994년 난소암으로 인 사별했다. 두 번째 아내 재클린 "재키" 포드(Jacqueline "Jackie" Ford)는 2018년 췌장암으로 사망했다.[56][57]
힌턴은 수학자이자 교육자인 메리 에베레스트 불(Mary Everest Boole)과 논리학자 조지 불의 고손자이다.[58] 조지 불의 연구는 불리언 자료형 등 현대 컴퓨터 과학의 기초 중 하나가 되었다. 힌턴의 또 다른 고조부는 외과의이자 작가였던 제임스 힌턴(James Hinton)으로, 수학자 찰스 하워드 힌턴(Charles Howard Hinton)의 아버지이기도 하다.
힌턴의 아버지는 곤충학자 하워드 힌턴(Howard Hinton)이다.[59] 힌턴의 중간 이름 ‘에베레스트(Everest)’는 인도 측량국장이었으며 히말라야의 에베레스트산의 이름 유래가 된 친척 조지 에베레스트(George Everest)에서 유래했다.[60] 그는 경제학자 콜린 클라크(Colin Clark)의 조카이기도 하다.[61]
힌턴은 19세 때 허리 부상을 입어, 오랜 시간 앉아 있는 것이 힘들다고 한다. 그는 평생 동안 우울증을 겪어 왔다.[62]
↑Krizhevsky, Alex; Sutskever, Ilya; Hinton, Geoffrey E. (2012년 12월 3일). 〈ImageNet classification with deep convolutional neural networks〉. F. Pereira; C. J. C. Burges; L. Bottou; K. Q. Weinberger. 《NIPS'12: Proceedings of the 25th International Conference on Neural Information Processing Systems》. Curran Associates. 1097–1105쪽. 2019년 12월 20일에 원본 문서에서 보존된 문서. 2018년 3월 13일에 확인함.
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