제프리 힌턴은 영국계 캐나다인 인지심리학자이자 컴퓨터 과학자로, 얀 르쿤 및 요슈아 벤지오와 함께 "딥러닝의 대부" 중 한 명으로 널리 알려져 있다. 그가 신경망 학습 알고리즘에 대해 수십 년간 수행한 연구는, 많은 이들이 그 접근법이 막다른 길이라고 여겼던 시절의 작업 대부분을 포함하여, 2010년대 딥러닝 혁명의 토대를 마련했다.
경력
1947년 런던에서 태어난 힌턴은 1978년 에든버러 대학교에서 인공지능으로 박사 학위를 받았다. 미국에서 연구 직책을 역임한 후, 그는 토론토 대학교에 자리 잡아 학문 경력의 대부분을 그곳에서 보냈다. 1986년, 그는 데이비드 럼멜하트 및 로널드 윌리엄스와 함께 작업하여 역전파를 다층 네트워크를 훈련시키는 실용적인 방법으로 대중화한 논문을 공동 집필했으며, 볼츠만 머신, 드롭아웃 정규화, 심층 네트워크의 초기화 및 훈련 방식 개선 등 해당 분야의 핵심 기법을 계속해서 개발했다.
이 분야의 전환점은 2012년에 찾아왔다. 힌턴의 대학원생들이었던 알렉스 크리제프스키와 일리야 수츠케버가 알렉스넷을 구축했는데, 이는 이미지넷 인식 대회에서 압도적인 차이로 우승한 심층 합성곱 네트워크였다. 이 결과는 컴퓨터 비전 학계의 많은 이들이 GPU로 훈련된 심층 네트워크가 그때까지 지배적이던 수작업 설계 방식보다 우수하다는 것을 확신하게 만들었으며, 종종 딥러닝이 주류로 자리 잡은 순간으로 인용된다. 구글은 그 직후 힌턴의 소규모 회사인 DNN리서치를 인수했고, 그는 토론토 대학교와 구글 브레인(이후 구글 딥마인드로 통합) 사이에서 시간을 나누어 보냈다.
구글 퇴사와 노벨상
2023년 5월, 힌턴은 구글에서 사임했다. 그가 만드는 데 일조한 기술의 위험, 즉 일자리 대체, 허위 정보, 그리고 점점 더 유능해지는 시스템에 대한 인간의 통제 상실에 대한 장기적 우려에 대해 자유롭게 말하고 싶었기 때문이다. 신경망을 작동시키는 데만 경력의 대부분을 바친 연구자로서는 주목할 만한 변화로, 그는 AI 안전 옹호에 공개적으로 방향을 돌리며 AI로 인한 실존적 위험에 대해 경고하는 가장 저명한 목소리 중 하나가 되었다.
힌턴은 딥러닝 연구 공로로 2018년 르쿤, 벤지오와 함께 튜링상을 공동 수상했다. 2024년에는 존 홉필드와 함께 "인공 신경망을 이용한 머신 러닝을 가능하게 한 기초적 발견과 발명"으로 노벨 물리학상을 공동 수상했다. 이는 2024년 노벨상 AI 부문 문서에서 다루는, 그해 AI 관련 노벨상 수상의 더 큰 흐름의 일부였다.