위르겐 슈미트후버는 독일의 컴퓨터 과학자이자 스위스 루가노에 있는 달레 몰레 인공지능 연구소(IDSIA)의 공동 과학 책임자이다. 그는 1997년 당시 제자였던 제프 호흐라이터와 함께 장단기 메모리(LSTM) 네트워크를 공동 발명한 것으로 가장 잘 알려져 있으며, 이는 트랜스포머가 등장하기 전까지 20년 동안 자연어 처리 및 시퀀스 모델링 작업에서 가장 널리 사용된 순환 신경망 아키텍처 중 하나였다.
경력 및 연구
1963년 뮌헨에서 태어난 슈미트후버는 1991년 뮌헨 공과대학교에서 박사 학위를 받았으며, 경력의 대부분을 IDSIA에서 보냈다. 그곳에서 그는 이 분야가 2012년 주류로 부상하기 훨씬 전에 딥러닝 연구의 영향력 있는 유럽 연구소 중 하나를 구축했다. IDSIA의 연구 그룹은 또한 2000년대 후반 GPU 가속 딥 네트워크를 사용한 필기 및 이미지 인식 대회에서 초기 실용적 성공을 거두었는데, 이는 2012년에 더 널리 알려진 AlexNet 결과보다 앞선 것이면서도 병행된 작업이었다. LSTM 외에도 그의 연구소는 순환 네트워크 훈련, 강화 학습 에이전트를 위한 인공 호기심 및 내재적 동기, 그리고 매우 깊은 이미지 분류기에서 나중에 사용된 잔차 연결의 선구자인 하이웨이 네트워크에 대한 초기 연구를 수행했다.
우선권 분쟁
슈미트후버는 제프리 힌턴, 얀 르쿤, 요슈아 벤지오와 같은 연구자들에 비해 자신과 공동 연구자들의 작업이 학계에서 과소평가되고 있다고 공개적으로 반복해서 주장하는 것으로 거의 동등하게 잘 알려져 있다. 그는 역전파, 생성적 적대 신경망(이전의 적대적 호기심 공식화에 공을 돌림), 그리고 트랜스포머에 사용된 어텐션 메커니즘의 요소 뒤에 있는 핵심 아이디어가 힌턴, 르쿤, 벤지오가 2018년 튜링상을 받았을 때 간과되었다고 말하는 초기 IDSIA 관련 작업에 의해 예견되었다고 주장해 왔다. 블로그 게시물, 학회 발언 및 인터뷰에서 표출된 이러한 분쟁은 그를 인공지능 연구 커뮤니티 내에서 논란의 여지가 있지만 면밀히 주목받는 인물로 만들었으며, 빠르게 움직이는 분야에서 우선권 문제는 자주 다투어진다.
이후의 사업
슈미트후버는 순환 및 강화 학습 기반 방법을 산업 및 로봇 공학 문제에 적용하는 회사인 NNAISENSE를 공동 설립했으며, 일반 목적 학습 시스템과 지능의 이론적 한계에 대한 출판을 계속하면서 머신러닝과 현대 AI 에이전트 연구의 중심이 된 많은 아이디어가 일반적으로 인정되는 것보다 더 오래 전으로 거슬러 올라간다고 주장하고 있다. 그는 또한 자원이 제한된 최적의 범용 문제 해결사에 대한 형식 이론에 대해 광범위하게 저술했으며, 이 작업은 산업적 딥러닝의 주류에서 대체로 벗어나 있지만, 그는 이를 단순한 점진적 확장보다 일반 목적 인공지능을 향한 더 원리적인 장기 경로로 제시한다.