Geoffrey Everest Hinton(1947년 12월 6일 출생)은 영국계 캐나다인 컴퓨터 과학자, 인지 과학자, 인지 심리학자이다. 그는 인공 신경망에 대한 기초 연구로 널리 알려져 있으며, 이 공로로 "AI의 대부"라는 칭호를 얻었다. 그는 토론토 대학교의 명예 대학 교수이며, 2018년 튜링상을 수상했고 2024년 노벨 물리학상을 수상했다.
Hinton의 연구는 다층 신경망을 사용하여 데이터의 복잡한 패턴을 모델링하는 딥러닝이라는 기계 학습의 하위 분야 발전의 핵심이었다. 그의 기여에는 역전파 알고리즘의 대중화, 볼츠만 머신의 발명, 그리고 컴퓨터 비전의 돌파구가 된 AlexNet의 설계가 포함된다. 그는 또한 인공지능의 위험성에 대한 목소리를 높여 왔으며, 2023년 구글을 사임하여 이러한 우려에 대해 자유롭게 이야기하게 되었다.
교육 및 초기 생애
Hinton은 1947년 12월 6일 영국 윔블던에서 태어나 브리스톨의 클리프턴 칼리지에서 교육을 받았다. 1967년 케임브리지 킹스 칼리지에 입학하여 처음에는 자연과학, 미술사, 철학을 탐구하다가 1970년 실험 심리학 학사 학위를 취득했다. 1년간 목수 견습을 마친 후 에든버러 대학교에서 대학원 과정을 밟아 1978년 인공지능 박사 학위를 받았다. 그의 박사 연구는 상징적 AI 접근 방식을 선호했던 Christopher Longuet-Higgins의 지도를 받았으며, 이러한 대조는 이후 Hinton이 연결주의를 옹호하는 데 영향을 미쳤다.
경력 및 학문적 직위
박사 학위 취득 후 Hinton은 영국의 서식스 대학교와 MRC 응용 심리학 부서에서 근무했다. 자금난에 직면하여 미국으로 이주하여 캘리포니아 대학교 샌디에이고와 카네기 멜론 대학교에서 직책을 맡았다. 1987년에는 토론토 대학교 교수로 합류하여, 1998년부터 2001년까지 유니버시티 칼리지 런던의 개츠비 자선 재단 계산 신경과학 부서의 창립 이사로 재직했던 기간을 제외하고는 대부분의 경력을 그곳에서 보냈다.
토론토에서 Hinton은 1987년 캐나다 고등연구소(CIFAR)의 펠로우가 되었고, 2004년에는 그가 10년 동안 이끈 CIFAR 프로그램 "신경 계산 및 적응 지각"(현재 "기계 및 뇌 학습")을 공동 창립했다. 이 프로그램은 Yoshua Bengio와 Yann LeCun을 포함한 딥러닝의 핵심 인물들을 한자리에 모았으며, Hinton은 이후 2018년 튜링상을 이들과 공동 수상했다.
2012년 Hinton은 Coursera를 통해 신경망에 관한 무료 온라인 강좌를 가르쳤고, 제자 Alex Krizhevsky 및 Ilya Sutskever와 함께 DNNresearch Inc.를 공동 창립했다. 2013년 3월 구글이 이 회사를 4,400만 달러에 인수했으며, Hinton은 구글 브레인 팀과 대학에서 시간을 나누어 보냈다. 그는 2023년 5월까지 이러한 이중 역할을 유지하다가, AI 위험에 대해 자유롭게 논의하기 위해 구글에서 사임하겠다고 공개적으로 발표했다.
연구 기여
Hinton의 연구는 기계 학습, 기억, 지각, 기호 처리를 위한 신경망 사용에 초점을 맞추고 있으며, 200개 이상의 동료 검토 논문을 발표했다. 1980년대에 그는 카네기 멜론 대학교의 병렬 분산 처리 그룹에 참여하여 AI 겨울 동안 연결주의를 옹호했다. 이 접근 방식은 논리와 문법과 같은 능력이 상징적 AI의 명시적 규칙 기반 프로그래밍과 대조적으로 신경망이 데이터로부터 학습할 수 있다고 주장한다.
1985년 Hinton은 David Ackley 및 Terry Sejnowski와 함께 볼츠만 머신을 공동 발명했다. 1986년에는 David Rumelhart 및 Ronald J. Williams와 함께 다층 신경망 훈련을 위한 역전파 알고리즘을 대중화한 획기적인 논문을 공동 저술했지만, 그들이 이 알고리즘을 최초로 제안한 것은 아니었다. 그의 다른 혁신으로는 분산 표현, 시간 지연 신경망, 전문가 혼합, 헬름홀츠 머신, 전문가 곱 등이 있다. 1995년에는 깨어나기-잠자기 알고리즘을 제안했고, 2008년에는 Laurens van der Maaten과 함께 t-SNE 시각화 방법을 개발했다.
2012년 Alex Krizhevsky 및 Ilya Sutskever와 함께 설계한 심층 합성곱 신경망인 AlexNet이 획기적인 성과를 거두었다. AlexNet은 ImageNet 챌린지에서 우승하여 이미지 인식을 극적으로 개선하고 현대 딥러닝 혁명을 촉발했다. 이러한 성공은 DNNresearch의 구글 인수로 이어졌고 산업계에서 딥러닝 채택을 가속화했다.
수상 및 표창
Hinton의 기여는 널리 인정받았다. 2018년에는 딥러닝 연구 공로로 Yoshua Bengio 및 Yann LeCun과 함께 ACM A.M. 튜링상을 공동 수상했으며, 이 세 사람은 종종 "딥러닝의 대부들"로 불린다. 2024년에는 John Hopfield와 함께 "인공 신경망을 통한 기계 학습을 가능하게 한 기초 발견과 발명"으로 노벨 물리학상을 수상했다. 그는 또한 왕립학회 펠로우이자 캐나다 훈장 동반자이다.
AI 안전 옹호
구글을 떠난 이후 Hinton은 AI 안전을 위한 저명한 옹호자가 되었다. 그는 악의적인 행위자에 의한 의도적 오용, 기술적 실업, 인공 일반 지능으로 인한 실존적 위험에 대한 우려를 표명해 왔다. 그는 AI 개발자들 간의 국제적 협력을 촉구하여 안전 지침을 마련해야 한다고 주장했으며, 노벨상 수상 후에는 인간보다 더 지능적인 AI 시스템을 통제하기 위한 긴급 연구를 촉구했다. 그의 경고는 생성형 AI와 대규모 언어 모델의 책임 있는 개발에 관한 공개 논의에 영향을 미쳤다.