"제프리 힌턴: 딥러닝의 아버지, 인공지능 혁명의 선구자"

오늘 2024년도 노벨 물리학상 수상자가 발표되었습니다. 

선정된 분은 머신러닝의 기초를 확립하는데 공로를 세우신 존 홉필드와  교수님과 제프리 힌턴 교수님이 선정되셨어요.  알려진 내용에 따르면  노벨 위원회에서 이 분들의 '인공신경망을 이용한 머신러닝을 가능케 하는 기반 발견 및 발명'과 관련된 연구와 공로를 

높이 평가했다고 하네요.

인공지능이나 머신러닝을 공부하신 분들이라면 매우 잘 알려진 분들이라 익숙하실 것입니다. 저 역시 후에 차근차근 공부하다가 보니 이분들의 이름이 낯설지 않습니다. 오늘 글에서는 제프리 힌천 교수님께서 하신 연구와 내용에 대해 간단하게 제가 아는 선에서 적어볼까 합니다.

가볍게 읽어주세요.

 

제프리 힌턴(Geoffrey Hinton) 교수는 현대 인공지능과 머신러닝의 발전에 지대한 공헌을 한 인물로, 특히 딥러닝의 선구자로 알려져 있습니다. 그의 연구는 인공지능의 겨울을 넘어, 오늘날 우리가 사용하는 인공지능 기술의 기반을 다졌으며, 신경망(Neural Networks)에 대한 초기의 회의적인 시선을 극복하는 데 큰 역할을 했습니다.

신경망과 역전파 알고리즘(Backpropagation)

힌턴 교수의 가장 중요한 기여 중 하나는 신경망 학습에 사용되는 역전파 알고리즘의 재발견과 대중화입니다. 1980년대만 해도 신경망을 훈련시키는 방법은 매우 비효율적이었고, 이를 효과적으로 활용하는 데 많은 한계가 있었습니다. 하지만 힌턴과 그의 동료들은 1986년에 역전파 알고리즘을 제안하며 신경망을 효율적으로 학습시킬 수 있는 방법을 제시했습니다. 역전파는 다층 신경망에서 가중치를 수정하는 데 중요한 역할을 하며, 딥러닝의 핵심 요소로 자리 잡았습니다. 이 발견은 수십 년 후에도 딥러닝이 급격히 발전할 수 있는 기초가 되었습니다.

제한된 볼츠만 머신과 딥러닝의 부활

힌턴 교수는 또한 제한된 볼츠만 머신(Restricted Boltzmann Machines, RBM)과 이를 기반으로 한  심층 신경망(Deep Belief Networks, DBN)을 제안하며 딥러닝 연구를 크게 진전시켰습니다. RBM은 에너지 기반 모델로, 데이터의 숨겨진 패턴을 찾아내는 데 사용되며, 이를 기반으로 심층 신경망을 구성해 학습 성능을 높이는 방법을 제시했습니다. 이는 깊이 있는 신경망 학습이 가능해지면서 딥러닝이 다시 주목받게 된 계기가 되었습니다. RBM과 DBN은 이미지, 음성 인식 등에서 기존의 기계 학습 방식보다 훨씬 높은 성능을 보여주었고, 2000년대 중반 이후 딥러닝이 활발히 연구되도록 하는 촉매 역할을 했습니다.

이미지넷 대회와 컴퓨터 비전 혁명

힌턴 교수의 또 다른 중요한 업적은 2012년 이미지넷(ImageNet) 대회에서 그의 팀이 신경망 모델을 사용해 놀라운 성과를 거두었다는 점입니다. 힌턴 교수와 그의 제자였던 알렉스 크리제프스키(Alex Krizhevsky), 일리아 수츠케버(Ilya Sutskever)가 개발한 알렉스넷(AlexNet)은 당시 이미지 분류 대회에서 다른 경쟁자들보다 월등히 높은 성능을 보였습니다. 알렉스넷은 딥러닝을 활용한 모델로, 수백만 장의 이미지를 학습해 이미지 인식 정확도를 획기적으로 개선한 사례입니다. 이 사건을 계기로 딥러닝이 컴퓨터 비전 분야에서 빠르게 확산되었으며, 이후 자율주행차, 의료 영상 분석, 얼굴 인식 기술 등 다양한 응용 분야에서 활발히 사용되고 있습니다.

현대 인공지능의 길을 열다

힌턴 교수는 심층 신경망(deep neural networks)이 학습할 수 있는 능력이 강력하다는 사실을 증명해냈고, 이를 통해 인공지능 연구에 큰 전환점을 만들었습니다. 그는 기계 학습과 인간의 두뇌 구조 사이의 유사성을 강조하며, 뇌의 뉴런처럼 작동하는 인공 신경망이 복잡한 문제를 해결하는 데 매우 효과적일 수 있다고 주장했습니다. 이러한 그의 비전은 오늘날 딥러닝이 다양한 분야에서 성공을 거두는 데 중요한 이론적 기초가 되었습니다.

인공지능 윤리와 미래

제프리 힌턴 교수는 인공지능의 발전을 위한 공로뿐만 아니라, 인공지능이 가져올 사회적 영향에 대한 경각심도 불러일으키고 있습니다. 그는 인공지능이 가져올 수 있는 윤리적 문제에 대해서도 깊은 관심을 기울이고 있으며, 특히 기계가 인간의 일자리를 대체할 가능성에 대해 우려를 표명해 왔습니다. 인공지능의 개발과 확산이 필연적으로 직업의 변화와 사회 구조의 재편을 불러올 수 있다는 점에서, 힌턴 교수는 이에 대한 적절한 대비와 논의가 필요하다고 강조하고 있습니다.

 

제프리 힌턴 교수의 연구는 딥러닝을 현대 인공지능 기술의 핵심으로 자리 잡게 했고, 그의 발견은 이미지 인식, 자연어 처리, 음성 인식 등 다양한 분야에서 응용되고 있습니다. 그는 딥러닝의 아버지로 불리며, 인공지능의 혁명을 이끌어온 선구자로 평가받고 있습니다. 힌턴 교수의 업적은 단순히 기술적인 발전에만 그치지 않고, 앞으로 다가올 인공지능 시대의 윤리적, 사회적 문제에 대한 논의에도 중요한 역할을 할 것입니다.

 

머신러닝, 인공지능 얼마전까지만 해도 먼 미래의 일로 여겨지던 기술이었지만, 우리의 일상에 파고들어 큰 영향을 끼치고 있는 기술입니다.

인간이 이렇게 훌륭한 도구를 문명의 위협 아닌 이기로 다루어가기 위해서는  너무 먼 분야라 생각하지 말고 조금 더 나은 방향, 좋은 영향을 끼칠 수 있는 방법을 함께 알아가야 하지 않을까 싶습니다.

 

오늘의 이야기 간단하게 적었어요.

내일은 다시 한글날, 빨간날이네요..좋은 시간 충전하시고 즐거운 저녁 되시기 바랍니다.