앤드루 응(Andrew Yan-Tak Ng, 1976년 4월 18일 출생)은 기계 학습과 인공 지능에 주력하는 영국계 미국인 컴퓨터 과학자이자 기술 기업가이다. 그는 Google Brain 공동 창립, 바이두 최고 과학자 역임, Coursera 및 DeepLearning.AI와 같은 플랫폼을 통한 AI 교육 대중화로 널리 알려져 있다. 2024년 기준으로 그는 온라인 강좌를 통해 800만 명 이상의 학생을 가르쳤으며, 연구, 투자, 옹호 활동을 통해 해당 분야에 계속 영향을 미치고 있다.
응은 스탠퍼드 대학교의 겸임 교수로, 이전에는 스탠퍼드 AI 연구소 소장을 역임했다. 그의 활동은 학계, 산업계, 기업가 정신에 걸쳐 있으며, 현대 AI에서 가장 저명한 인물 중 하나로 꼽힌다. 그는 타임지의 '세계에서 가장 영향력 있는 100인'(2012)과 'Time100 AI 가장 영향력 있는 인물'(2023)에 선정되어 그의 광범위한 영향을 반영하고 있다.
초기 생애와 교육
응은 런던에서 UCL 의과대학의 혈액학자이자 강사인 로널드 폴 응과 예술 행정가인 티사 호 사이에서 태어났다. 그의 부모는 홍콩에서 이민 온 사람들이었으며, 가족은 그의 어린 시절에 홍콩으로 돌아갔다. 1984년에 그들은 싱가포르로 이주했고, 응은 그곳에서 래플스 인스티튜션을 다니고 졸업했다.
1997년, 응은 카네기 멜론 대학교에서 컴퓨터 과학, 통계학, 경제학의 삼중 전공으로 학사 학위를 취득했다. 1996년부터 1998년까지 그는 AT&T 벨 연구소에서 강화 학습, 모델 선택, 특징 선택에 관한 연구를 수행했다. 그 후 1998년 MIT에서 전기 공학 및 컴퓨터 과학 석사 학위를 마쳤으며, 그곳에서 연구 논문을 위한 최초의 공개적으로 접근 가능하고 자동으로 색인된 웹 검색 엔진 중 하나를 구축했는데, 이는 CiteSeerX와 같은 시스템의 선구자였다.
응은 2002년 캘리포니아 대학교 버클리에서 마이클 I. 조던의 지도 아래 컴퓨터 과학 박사 학위를 받았다. 그의 논문 "강화 학습에서의 형성 및 정책 탐색"은 여전히 많이 인용되며 이후 강화 학습 연구의 기초를 마련했다.
스탠퍼드에서의 학문적 경력
응은 2002년 스탠퍼드 대학교에 조교수로 합류했고 2009년에 부교수가 되었다. 그는 스탠퍼드 인공 지능 연구소(SAIL) 소장을 역임하며 데이터 마이닝, 빅 데이터, 기계 학습 연구를 이끌었다. 그의 기계 학습 강좌 CS229는 캠퍼스에서 가장 인기 있는 강좌 중 하나가 되었으며, 일부 연도에는 1,000명 이상의 학생이 등록했다.
2008년, 응의 스탠퍼드 그룹은 미국에서 딥 러닝에 GPU를 사용할 것을 옹호한 최초의 그룹 중 하나였다. 당시 이는 논란의 여지가 있는 결정이었지만, 혁명적인 것으로 입증되었으며, GPU는 이후 현대 AI 인프라의 초석이 되었다. 2017년부터 응은 딥 러닝을 확장하기 위한 고성능 컴퓨팅을 옹호해 왔다.
그의 초기 연구에는 당시 가장 뛰어난 자율 헬리콥터 중 하나를 개발한 스탠퍼드 자율 헬리콥터 프로젝트가 포함되었다. 그는 또한 널리 사용되는 오픈 소스 로보틱스 플랫폼인 로봇 운영 체제(ROS)로 이어진 STAIR 프로젝트의 수석 연구원이었다. 가정에서의 AI 로봇에 대한 그의 비전은 스콧 하산이 윌로우 개러지를 만들도록 영감을 주었다.
Coursera 설립과 온라인 교육
2012년, 응은 다프네 콜러와 함께 Coursera를 공동 창립하여 전 세계 청중에게 무료 온라인 강좌를 제공했다. 이 플랫폼은 빠르게 성장하여 응의 CS229A 강좌에 10만 명 이상의 학생이 등록했다. 2020년 기준으로 Coursera에서 가장 인기 있는 세 강좌는 응의 강좌인 'Machine Learning', 'AI for Everyone', 'Neural Networks and Deep Learning'이었다.
Coursera는 수백만 건의 등록을 기록한 선도적인 대규모 공개 온라인 강좌(MOOC) 플랫폼 중 하나가 되었다. 응의 "딥 러닝 대중화" 노력은 그의 다양한 온라인 제공을 통해 800만 명 이상의 학생에게 도달하여 AI 교육의 중심 인물이 되었다.
산업 리더십: Google Brain과 바이두
2011년부터 2012년까지 응은 Google에서 근무하며 제프 딘, 그렉 코라도, 라자트 몽가와 함께 Google Brain 프로젝트를 설립하고 이끌었다. 이 프로젝트는 분산 컴퓨팅 인프라를 사용하여 대규모 인공 신경망을 개발했으며, 비지도 학습에서 주목할 만한 결과를 산출하고 이후 딥 러닝 발전의 기초를 마련했다.
2014년, 응은 바이두에 최고 과학자로 합류하여 빅 데이터와 AI 연구를 이끌었다. 그는 얼굴 인식 및 헬스케어 AI 팀을 설립하고 DuerOS 플랫폼을 개발하여 바이두를 AI 담론의 선두 주자로 자리매김했다. 그는 2017년 3월 바이두에서 사임을 발표했다.
DeepLearning.AI와 AI Fund
바이두를 떠난 후, 응은 AI for Good 스페셜라이제이션을 포함한 딥 러닝 온라인 강좌 시리즈인 DeepLearning.AI를 출시했다. 그는 또한 기업을 위한 AI 기반 SaaS 제품을 제공하는 LandingAI를 설립했다. 2018년 1월, 응은 AI Fund를 공개하여 AI 스타트업에 투자하기 위해 1억 7,500만 달러를 모금했다. 2021년 11월, LandingAI는 McRock Capital이 주도하는 시리즈 A 자금으로 5,700만 달러를 확보했다.
2024년 10월, AI Fund는 인도에서 첫 투자를 단행하여 진단 및 행정 업무에 초점을 맞춘 AI 헬스케어 스타트업인 Jivi를 지원했다. 이 움직임은 2027년까지 220억 달러에 이를 것으로 예상되는 인도 AI 부문의 성장을 부각시켰다.
연구 기여
응의 연구는 기계 학습, 딥 러닝, 컴퓨터 비전, 자연어 처리에 걸쳐 있다. 대학원 시절 그는 데이비드 M. 블레이 및 마이클 I. 조던과 함께 주제 모델링에 널리 사용되는 잠재 디리클레 할당(LDA)을 소개한 영향력 있는 논문을 공동 저술했다. 그는 또한 프린스턴 WordNet 데이터베이스를 확장하기 위해 기계 학습을 사용하는 스탠퍼드 WordNet 프로젝트에 기여했다.
그의 신경망 및 기계 학습 연구는 학술 회의에서 최우수 논문상을 수상했다. 드론 및 자율 시스템을 위한 강화 학습에 대한 그의 초기 연구는 로보틱스와 AI에 지속적인 영향을 미쳤다.
최근 인정과 이사회 역할
응의 영향력은 학계와 산업계를 넘어 확장된다. 그는 2014년 Fast Company의 '가장 창의적인 인물'과 2023년 Time100 AI 가장 영향력 있는 인물에 선정되었다. 2024년 4월 11일, Amazon은 응의 이사회 임명을 발표하여 기술 분야에서의 그의 위상을 반영했다.
2024년 기준으로 응은 AI Fund를 계속 이끌고, DeepLearning.AI를 통해 가르치며, 접근 가능한 AI 교육을 옹호하고 있다. 그의 기여는 인공 지능의 궤적을 형성하고 한 세대의 실무자에게 영감을 주었다.