제프리 에버레스트 힌턴

제프리 에버레스트 힌턴(Geoffrey Everest Hinton, 1947년 12월 6일 출생)은 영국계 캐나다인 컴퓨터 과학자, 인지과학자, 인지심리학자이자 노벨상 수상자로, 인공 신경망에 대한 연구로 "AI의 대부"라는 칭호를 얻었다.[^27] 그는 토론토 대학교의 명예 석좌교수이다.

2013년부터 2023년까지 구글 브레인과 토론토 대학교에서 시간을 나누어 근무하다가, 2023년 5월 인공지능(AI) 기술의 수많은 위험에 대한 우려를 이유로 구글을 떠난다고 공개적으로 발표했다.[^1][^2] 2017년에는 토론토의 벡터 연구소를 공동 설립하고 수석 과학 고문이 되었다.[^37][^38]

힌턴은 데이비드 루멜하트, 로널드 J. 윌리엄스와 함께 1986년에 발표된 높은 인용 횟수를 기록한 논문의 공동 저자로, 이 논문은 다층 신경망 훈련을 위한 역전파 알고리즘을 대중화했다.[^3] 다만 이 접근법을 최초로 제안한 것은 아니었다.[^4] 힌턴은 딥러닝 커뮤니티의 선도적 인물로 여겨진다. 그의 학생인 알렉스 크리제프스키[^5]와 일리야 수츠케버와 공동으로 설계한 AlexNet의 이미지 인식 성과는 2012년 이미지넷 챌린지에서[^6] 컴퓨터 비전 분야의 획기적인 돌파구가 되었다.[^44]

힌턴은 요슈아 벤지오, 얀 르쿤과 함께 딥러닝에 대한 연구로 2018년 튜링상을 수상했다.[^45] 이들은 때때로 "딥러닝의 대부들"로 불리며[^46][^47] 계속해서 함께 공개 강연을 하고 있다.[^48][^49] 또한 존 홉필드와 함께 "인공 신경망을 이용한 기계 학습을 가능하게 한 근본적인 발견과 발명"으로 2024년 노벨 물리학상을 수상했다.[^7][^8]

2023년 5월, 힌턴은 "AI의 위험에 대해 자유롭게 발언하기 위해" 구글에서 사임한다고 발표했다.[^9] 그는 악의적 행위자에 의한 의도적 오용, 기술적 실업, 그리고 범용 인공지능으로 인한 실존적 위험에 대해 우려를 표명해 왔다.^10 그는 최악의 결과를 피하기 위해 AI 활용 경쟁에 참여하는 이들 간의 협력이 안전 지침을 수립하는 데 필요할 것이라고 언급했다.[^50] 노벨상 수상 후, 그는 인간보다 똑똑한 AI 시스템을 어떻게 통제할 것인지를 파악하기 위해 AI 안전성에 대한 시급한 연구를 촉구했다.[^51][^52]

교육

힌턴은 1947년 12월 6일[^11] 영국 윔블던에서 태어났으며, 브리스톨의 클리프턴 칼리지에서 교육을 받았다.[^53] 1967년 케임브리지 킹스 칼리지에 학부생으로 입학했고, 자연과학, 미술사, 철학 등 여러 분야를 반복적으로 전환한 끝에 1970년 케임브리지 대학교에서 실험심리학 학사 학위를 취득했다.[^12] 1년간 목공 견습 기간을 거친 후 학업에 복귀했다.[^29] 1972년부터 1975년까지 에든버러 대학교에서 학업을 이어갔으며, 신경망 접근법보다 기호적 AI 접근법을 선호한 크리스토퍼 롱게-히긴스의 지도 아래 수행한 연구로 1978년 인공지능 분야 박사 학위를 받았다.[^13][^54][^29]

경력

박사 학위 취득 후, 힌튼은 처음에 서식스 대학교와 MRC 응용심리학 연구소에서 근무했다. 영국에서 연구 자금을 확보하는 데 어려움을 겪은 후,[^14] 1987년부터 소속되어 온 토론토 대학교 컴퓨터과학과의 명예 석좌교수가 되었다.[^55]

캐나다에 도착한 후, 제프리 힌튼은 1987년 캐나다 고등연구원(CIFAR)에서 CIFAR의 첫 번째 연구 프로그램인 인공지능, 로봇공학 및 사회 분야의 펠로로 임명되었다.[^56] 2004년, 힌튼과 공동 연구자들은 CIFAR에서 "신경 계산과 적응적 인지"^57라는 새로운 프로그램의 출범을 성공적으로 제안했으며, 이 프로그램은 오늘날 "기계와 두뇌의 학습"이라는 이름으로 불리고 있다. 힌튼은 이후 10년간 NCAP을 이끌었다.[^58] 이 프로그램의 멤버로는 요슈아 벤지오와 얀 르쿤이 있으며, 힌튼은 이들과 함께 2018년 ACM A.M. 튜링상을 수상하게 된다.[^59] 세 명의 튜링상 수상자 모두 CIFAR 기계와 두뇌의 학습 프로그램의 멤버로 계속 활동하고 있다.[^60]

힌튼은 2012년 교육 플랫폼 코세라에서 신경망에 관한 무료 온라인 강좌를 개설했다.[^61] 그는 2012년 토론토 대학교 컴퓨터과학과에서 두 명의 대학원생인 알렉스 크리제프스키, 일리야 수츠케버와 함께 DNNresearch Inc.를 공동 창립했다. 2013년 3월, 구글은 DNNresearch Inc.를 4,400만 달러에 인수했으며, 힌튼은 "대학 연구와 구글에서의 업무에 시간을 나누어 할애할" 계획이라고 밝혔다.[^62][^63][^64]

2023년 5월, 힌튼은 구글에서의 사임을 공개적으로 발표했다. 그는 자신의 결정에 대해 "인공지능의 위험성에 대해 자유롭게 발언하고 싶다"고 설명하며, 자신의 평생에 걸친 연구를 부분적으로 후회한다고 덧붙였다.[^1][^9]

그의 연구 그룹 출신의 저명한 전직 박사과정 학생 및 박사후 연구원으로는 Peter Dayan,[^15] Sam Roweis,[^15] Max Welling,[^15] Richard Zemel,[^13][^31] Brendan Frey,[^32] Radford M. Neal,[^33] Yee Whye Teh,[^34] Ruslan Salakhutdinov,[^35] Ilya Sutskever,[^36] Yann LeCun,[^65] Alex Graves,[^15] Zoubin Ghahramani,[^15] Peter Fitzhugh Brown[^66] 등이 있다.

연구

힌턴의 연구는 기계 학습, 기억, 지각, 기호 처리를 위한 신경망 활용에 관한 것이다. 그는 200편 이상의 동료 심사 논문을 저술하거나 공동 저술하였다.[^16][^17]

1980년대에 힌턴은 카네기 멜런 대학교의 "병렬 분산 처리" 그룹의 일원이었으며, 이 그룹에는 Terrence Sejnowski, Francis Crick, David Rumelhart, James McClelland 등 저명한 과학자들이 포함되어 있었다. 이 그룹은 AI의 겨울 시기에 연결주의 접근법을 지지하였다. 그들의 연구 결과는 2권짜리 총서로 출판되었다.[^67][^68] 힌턴이 채택한 연결주의 접근법은 논리와 문법 같은 영역의 능력이 신경망의 매개변수에 부호화될 수 있으며, 신경망이 데이터로부터 이를 학습할 수 있다고 제안한다. 반대편의 기호주의자들은 지식과 규칙을 AI 시스템에 명시적으로 프로그래밍하는 것을 옹호하였다.[^27]

1985년에 힌턴은 David Ackley, Terry Sejnowski와 함께 볼츠만 머신을 공동 발명하였다.[^69] 신경망 연구에 대한 그의 다른 기여로는 분산 표현, 시간 지연 신경망, 전문가 혼합, 헬름홀츠 머신, 전문가 곱 등이 있다.[^70] Geoffrey Hinton의 연구에 대한 이해하기 쉬운 입문 자료는 1992년 9월과 1993년 10월 사이언티픽 아메리칸에 실린 그의 기사에서 찾아볼 수 있다.[^71] 1995년에 힌턴과 동료들은 인식과 생성을 위한 별도의 경로를 가진 신경망이 "각성"과 "수면" 단계를 번갈아 가며 훈련되는 각성-수면 알고리즘을 제안하였다.[^72] 2007년에 힌턴은 이미지 변환의 비지도 학습이라는 제목의 비지도 학습 논문을 공동 저술하였다.[^73] 2008년에는 Laurens van der Maaten과 함께 시각화 기법 t-SNE를 개발하였다.[^74][^75] ![In 2016, from left to right,[Russ Salakhutdinov , Richard S. Sutton, Geoffrey Hinton, Yoshua Bengio, and Steve Jurvetson]]힌턴이 UC 샌디에이고에서 박사후 연구원으로 있을 때, David Rumelhart, 힌턴, Ronald J. Williams는 역전파 알고리즘을 다층 신경망에 적용하였다. 그들의 실험은 이러한 네트워크가 데이터의 유용한 내부 표현을 학습할 수 있음을 보여주었다.[^3] 2018년 인터뷰에서,[^18] 힌턴은 "David Rumelhart가 역전파의 기본 아이디어를 고안했으므로, 그것은 그의 발명"이라고 말하였다. 이 연구가 역전파를 대중화하는 데 중요한 역할을 했지만, 이 접근법을 최초로 제안한 것은 아니었다.[^4] 역전파가 특수한 경우인 역방향 자동 미분은 1970년에 Seppo Linnainmaa가 제안하였고, Paul Werbos는 1974년에 이를 신경망 훈련에 사용할 것을 제안하였다.[^4]

2017년에 힌턴은 캡슐 신경망에 관한 두 편의 오픈 액세스 연구 논문을 공동 저술하였으며, 이는 2011년에 힌턴이 도입한 "캡슐" 개념을 확장한 것이다. 이 아키텍처는 시각 데이터에서 객체 내의 부분-전체 관계를 더 잘 모델링하는 것을 목표로 한다.[^76][^19] 2021년에 힌턴은 신경망에서 부분-전체 관계를 모델링하여 이미지 이해를 개선하는 것을 목표로 하는 추론적 아키텍처 아이디어인 GLOM을 발표하였다.[^77] 2021년에 힌턴은 컴퓨터 비전에서의 대조 학습 프레임워크를 제안하는 널리 인용된 논문을 공동 저술하였다.[^20] 이 기법은 동일한 이미지의 증강된 버전들의 표현을 서로 가깝게 끌어당기고, 유사하지 않은 표현들을 서로 멀리 밀어내는 방식을 포함한다.[^20]

2022년 신경 정보 처리 시스템 학회(NeurIPS)에서 힌턴은 자신이 "전진-전진" 알고리즘이라고 부르는 신경망을 위한 새로운 학습 알고리즘을 소개하였다. 이 아이디어는 역전파의 전통적인 순전파-역전파 과정을 두 번의 순전파로 대체하는 것으로, 하나는 양성(즉, 실제) 데이터로, 다른 하나는 네트워크 자체에서만 생성될 수 있는 음성 데이터로 수행된다.[^78][^79] 전진-전진 알고리즘은 힌턴이 "유한한 연산"이라고 부르는 것에 적합하며, 이는 학습된 지식이 다른 시스템으로 전달될 수 없어 하드웨어와 함께 소멸하는 경우를 말하는데, 기계 학습에 사용되는 특정 아날로그 컴퓨터의 경우가 이에 해당할 수 있다.[^80][^27]

수상 및 영예

힌턴은 1990년부터 미국 인공지능진흥협회 펠로(FAAAI)이다.[^81] 1996년에 캐나다 왕립학회 펠로(FRSC)로 선출되었으며,[^82] 1998년에는 런던 왕립학회 펠로(FRS)로 선출되었다.[^21] 2001년에 루멜하트상의 첫 번째 수상자가 되었다.[^83] 왕립학회에 따르면:

2001년, 힌턴은 에든버러 대학교에서 명예 이학박사(DSc) 학위를 수여받았다.[^85] 2003년에는 미국 예술과학아카데미의 국제 명예 회원으로 선정되었다.[^86] 같은 해에 미국 인지과학학회 펠로로도 선출되었다.^87 2005년에는 IJCAI 연구 우수성상(평생 공로상)을 수상하였다.[^88] 2011년에는 허츠버그 캐나다 과학공학 금메달을 수상하였다.[^89] 같은 해에 서식스 대학교에서 명예 이학박사 학위를 수여받았다. 2012년에는 캐나다 평의회 킬람 공학상을 수상하였다. 2013년에는 셔브루크 대학교에서 명예 박사 학위를 수여받았다.[^90] 힌턴은 2015년에 스페인 왕립공학아카데미의 명예 외국인 회원으로 선출되었다.

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2016년, 힌턴은 "인공 신경망의 이론과 실제 및 음성 인식과 컴퓨터 비전에 대한 응용에 기여한 공로"로 미국 국립공학아카데미의 국제 회원으로 선출되었다.[^91][^92] 2016년 IEEE/RSE 울프슨 제임스 클러크 맥스웰상을 수상하였다.[^93] 2016년에는 또한 기계에 학습 능력을 부여하기 위한 "선구적이고 매우 영향력 있는 연구"로 BBVA 재단 지식 프런티어상 정보통신기술 부문을 수상하였다.[^94]

힌턴은 얀 르쿤, 요슈아 벤지오와 함께 심층 신경망을 컴퓨팅의 핵심 구성 요소로 만든 개념적·공학적 혁신으로 2018년 튜링상을 수상하였다.[^95][^96][^97] 같은 2018년에 캐나다 훈장 동반자(CC)가 되었다.[^98] 2021년에는 카네기 멜런 대학교에서 딕슨 과학상을 수상하였고,[^99] 2022년에는 얀 르쿤, 요슈아 벤지오, 데미스 허사비스와 함께 아스투리아스 공주상 과학연구 부문을 수상하였다.[^100] 같은 해에 힌턴은 토론토 대학교에서 명예 이학박사 학위를 수여받았다. 2023년에는 ACM 펠로로 선정되었고,[^101] 미국 국립과학아카데미의 국제 회원으로 선출되었으며,[^102] 일리야 수츠케버와 함께 라이프보트 재단의 2023년 가디언상을 수상하였다.[^103]

2024년, 힌턴은 "인공 신경망을 통한 기계 학습을 가능하게 한 근본적인 발견과 발명"의 공로로 존 홉필드와 공동으로 노벨 물리학상을 수상하였다.[^104] 볼츠만 머신의 개발이 수상 인용문에 명시적으로 언급되었다.[^7][^105] 뉴욕 타임스 기자 케이드 메츠가 힌턴에게 볼츠만 머신이 어떻게 역전파 네트워크를 "사전 훈련"할 수 있는지 더 쉬운 말로 설명해 달라고 요청했을 때, 힌턴은 리처드 파인만이 이렇게 말했다고 전해진다며 농담을 던졌다: "이봐요, 만약 몇 분 안에 설명할 수 있었다면, 노벨상을 받을 가치가 없었을 겁니다."[^106] 같은 해, 힌턴은 신경망과 딥러닝 알고리즘에 대한 획기적인 기여로 요슈아 벤지오, 얀 르쿤, 젠슨 황, 페이페이 리와 함께 빈퓨처상 대상을 수상하였다.[^107]

독일의 인공지능 연구자 위르겐 슈미트후버는 힌턴과 해당 분야의 다른 연구자들이 기존 연구를 적절히 인용하지 않았다고 주장하며, 1970년대 폴 워보스와 아마리 슌이치의 역전파 및 신경망에 관한 기초적 연구가 충분히 인정받지 못했다고 반박하였다.[^108][^109]

2025년에는 요슈아 벤지오, 빌 달리, 존 홉필드, 얀 르쿤, 젠슨 황, 페이페이 리와 공동으로 퀸 엘리자베스 공학상을 수상하였다.[^110][^111] 찰스 3세 국왕 대관식 메달도 수여받았다.[^112] 2025년에는 과학 커뮤니케이션의 우수성에 대해 캐나다 왕립과학연구소가 수여하는 샌드포드 플레밍 메달 수상자로도 선정되었다.[^113]

견해

인공지능의 위험성

2023년, 힌턴은 인공지능의 급속한 발전에 대해 우려를 표명했다.[^10][^9] 그는 이전에 인공일반지능(AGI)이 "30년에서 50년, 혹은 그 이상 먼 미래의 일"이라고 믿었었다.[^9] 그러나 2023년 3월 CBS와의 인터뷰에서, 그는 "범용 인공지능"이 20년도 채 남지 않았을 수 있으며, "산업혁명이나 전기에 필적하는 규모의 변화"를 가져올 수 있다고 말했다.^10

2023년 5월 1일에 발행된 뉴욕 타임스와의 인터뷰에서,[^9] 힌턴은 "이것이 구글에 어떤 영향을 미치는지 고려하지 않고 AI의 위험성에 대해 이야기할 수 있도록" 구글에서 사임한다고 발표했다.[^22] 그는 "자신의 일부가 이제 평생의 업적을 후회하고 있다"고 언급했다.[^9][^2]

2023년 5월 초, 힌턴은 BBC와의 인터뷰에서 AI가 곧 인간 두뇌의 정보 용량을 넘어설 수 있다고 말했다. 그는 이러한 챗봇이 제기하는 일부 위험이 "상당히 무섭다"고 표현했다. 힌턴은 챗봇이 독립적으로 학습하고 지식을 공유할 수 있어, 한 복제본이 새로운 정보를 습득할 때마다 자동으로 전체 그룹에 전파되므로, AI 챗봇이 어떤 개인의 능력도 훨씬 뛰어넘는 지식을 축적할 수 있다고 설명했다.[^23] 2025년에 그는 "나의 가장 큰 두려움은, 장기적으로 보면 우리가 만들고 있는 이런 종류의 디지털 존재들이 사람보다 그저 더 나은 형태의 지능인 것으로 드러나는 것이다. […] 우리는 더 이상 필요하지 않게 될 것이다. […] 최상위 지능이 아닌 것이 어떤 기분인지 알고 싶다면, 닭에게 물어보라"고 말했다.[^114]

AGI로 인한 존재적 위험

힌턴은 AI가 인류를 장악할 가능성에 대해 우려를 표명하며, AI가 "인류를 멸종시키는 것"이 "생각할 수 없는 일은 아니다"라고 말했다.^10 힌턴은 2023년에 지능적 행위 능력을 갖춘 AI 시스템이 군사적 또는 경제적 목적에 유용할 것이라고 말했다.[^115] 그는 일반적으로 지능적인 AI 시스템이 프로그래머의 이해관계와 정렬되지 않은 "하위 목표를 생성"할 수 있다고 우려한다. 그는 AI 시스템이 프로그래머가 의도했기 때문이 아니라, 그러한 하위 목표가 이후의 목표를 달성하는 데 유용하기 때문에 권력을 추구하거나 스스로 종료되는 것을 방지할 수 있다고 말한다.[^23] 특히 힌턴은 자기 개선이 가능한 AI 시스템을 "어떻게 통제할지 깊이 고민해야 한다"고 말한다.

재앙적 오용

힌턴은 악의적 행위자에 의한 AI의 의도적 오용에 대해 우려를 표명하며, "나쁜 행위자들이 [AI를] 나쁜 목적으로 사용하는 것을 어떻게 막을 수 있을지 알기 어렵다"고 말했다.[^9] 2017년, 힌턴은 치명적 자율 무기에 대한 국제적 금지를 촉구했다.[^116] 2025년 인터뷰에서 힌턴은 악의적 행위자가 치명적 바이러스를 만드는 데 AI를 사용하는 것을 단기적으로 가장 큰 존재적 위협 중 하나로 꼽았다. "원한을 품은 미치광이 한 명만 있으면 된다...이제 AI를 사용하여 비교적 저렴하게 새로운 바이러스를 만들 수 있다. 그리고 그렇게 하기 위해 매우 숙련된 분자생물학자일 필요도 없다."[^117]

경제적 영향

힌턴은 이전에 AI의 경제적 효과에 대해 낙관적이었으며, 2018년에 다음과 같이 언급했다: "'인공일반지능'이라는 표현은 이런 종류의 단일 로봇이 갑자기 당신보다 더 똑똑해질 것이라는 암시를 담고 있다. 나는 그렇게 될 거라고 생각하지 않는다. 우리가 하는 일상적인 일들이 점점 더 많이 AI 시스템으로 대체될 것이라고 생각한다."[^24] 힌턴은 또한 AGI가 인간을 불필요하게 만들지는 않을 것이라고 주장했다: "[미래의 AI는] 당신이 아마 하고 싶어 할 일에 대해 많이 알게 될 것이다... 하지만 당신을 대체하지는 않을 것이다."[^24]

그러나 2023년에 힌턴은 "AI 기술이 시간이 지나면서 고용 시장을 뒤흔들 것"이며 단순한 "고된 노동" 이상의 것을 빼앗아 갈 것을 "우려하게" 되었다.[^9] 그는 2024년에 영국 정부가 AI가 불평등에 미치는 영향에 대처하기 위해 보편적 기본소득을 도입해야 할 것이라고 말했다.[^118] 힌턴의 관점에서 AI는 생산성을 높이고 더 많은 부를 창출할 것이다. 그러나 정부가 개입하지 않으면 부유한 사람들만 더 부유하게 만들고 일자리를 잃을 수 있는 사람들에게 피해를 줄 뿐이다. "그것은 사회에 매우 나쁜 영향을 미칠 것이다"라고 그는 말했다.[^119]

2024년 크리스마스에 그는 다소 더 비관적으로 변하여, AI가 향후 30년 이내에 인류 멸종을 초래할 "10에서 20퍼센트의 확률"이 있다고 말했다(그는 이전에 시간 범위를 명시하지 않고 10%의 확률을 제시한 바 있다).[^25] 그는 AI가 발전하는 속도에 놀라움을 표했으며, 대부분의 전문가들이 아마도 향후 20년 이내에 AI가 "사람보다 더 똑똑해질 ... 무서운 생각이다. ... 그러니 대기업의 이윤 동기에만 맡겨두는 것은 안전하게 개발하도록 보장하기에 충분하지 않을 것이다. 그런 대기업들이 안전 연구를 더 많이 하도록 강제할 수 있는 유일한 것은 정부 규제이다"라고 예상한다고 말했다.[^26] 그는 부분적으로 로널드 레이건 시대의 정치에 대한 환멸과 인공지능에 대한 군사 자금 지원에 대한 반대로 미국에서 캐나다로 이주했다.[^29]

2024년 8월, 힌턴은 요슈아 벤지오, 스튜어트 러셀, 로렌스 레시그와 함께 SB 1047을 지지하는 서한을 공동 작성했다. 이 캘리포니아 AI 안전 법안은 1억 달러 이상의 비용이 드는 모델을 훈련하는 기업에 배포 전 위험 평가를 수행하도록 요구하는 것이다. 그들은 이 법안이 "이 기술의 효과적인 규제를 위한 최소한의 조치"라고 말했다.[^120][^121]

개인 생활

힌턴의 첫 번째 아내 로절린드 잘린은 1994년 난소암으로 사망했으며, 두 번째 아내 재클린 "재키" 포드는 2018년 췌장암으로 사망했다.[^27][^28]

힌턴은 수학자이자 교육자인 메리 에버레스트 불과 그녀의 남편인 논리학자 조지 불의 고손자이다.[^122] 조지 불의 연구는 결국 현대 컴퓨터 과학의 토대 중 하나가 되었다. 그의 또 다른 고증조부는 외과의사이자 작가인 제임스 힌턴으로,[^123] 그는 수학자 찰스 하워드 힌턴의 아버지였다.

힌턴의 아버지는 곤충학자 하워드 힌턴이었다.[^12] 그의 중간 이름은 또 다른 친척인 조지 에버레스트에서 유래했는데, 그는 인도 측량국장으로 에베레스트산이 그의 이름을 따서 명명되었다.[^29] 그는 경제학자 콜린 클라크의 조카이며,[^30] 맨해튼 프로젝트에 참여한 두 명의 여성 물리학자 중 한 명이었던 핵물리학자 조앤 힌턴은 그의 육촌이었다.[^124]

힌턴은 19세에 허리를 다쳐 앉아 있는 것이 고통스럽다. 그는 평생 우울증을 겪어왔다.[^125]

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더 읽을거리

• 외부 링크

• Geoffrey

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참고 문헌

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