1947 ~
제프리 힌턴(Geoffrey Hinton)은 영국-캐나다의 인지 심리학자이자 컴퓨 터 과학자로, 인공신경망에 대한 그의 연구로 ‘인공지능의 아버지’로 불릴 정 도로 저명한 과학자입니다.
그는 2013년 이후 구글 브레인과 토론토 대학교 에서 일하며 2017년에 토론토의 벡터 연구소 (Vector Institute)를 공동 창립하고 최고 과 학 자문위원이 되었습니다. 구글 기술 부문 부 사장으로 재직하다가 최근 2023년 5월 구글을 떠나면서 AI에 관한 소신을 밝히겠다는 소식이 전해졌습니다. 제프리 힌턴은 딥러닝에 관한 핵 심적인 기술적 진보에 큰 업적을 남겼습니다.
그가 발표한 주요 기술은 다음과 같습니다.
역전파 알고리즘(Backpropagation Algorithm)
힌턴은 다른 연구자들과 함께 역전파 알고리즘의 발전에 기여했습니다. 이 알고리 즘은 신경망의 가중치를 효율적으로 조정하여 오류를 최소화하는 방법으로, 딥러 닝의 핵심 기술 중 하나입니다.
제한된 볼츠만 머신(RBM, Restricted Boltzmann Machine)
힌턴은 RBM을 고안하여, 신경망이 효과적으로 특징을 추출하고 데이터를 생성 제프리 힌턴(Geoffrey Hinton)의 인공신경망 할 수 있는 확률적 모델을 제공했습니다. RBM은 심층 신뢰 신경망(Deep Belief Network)과 같은 이후의 딥러닝 모델의 발전에 영향을 미쳤습니다.
드롭아웃(Dropout)
힌턴은 드롭아웃 기법을 개발하여, 신경망이 과적합(Overfitting) 문제를 줄이고 일반화 성능을 개선할 수 있도록 도왔습니다. 드롭아웃은 학습 과정에서 일부 뉴런 을 무작위로 비활성화함으로써 모델의 복잡성을 감소시키는 방법입니다.
힌턴은 그의 업적에 대한 인정으로 다양한 상을 받았습니다. 그중 가장 두드 러진 것은 2018년 아랍 에미리트의 칼리프 대학에서 수여한 ‘튜링상’입니다. 이 상은 컴퓨터 과학 분야에서 가장 권위 있는 상으로, ‘컴퓨터 과학의 노벨상’ 이라고 불립니다. 제프리 힌턴은 야노 르쿤(Yann LeCun)과 요슈아 벤지오 (Yoshua Bengio)와 함께 이 상을 받았으며, 이들은 딥러닝의 ‘3인방’으로 알 려져 있습니다.
힌턴은 캠브리지 대학교에서 인공지능 분야의 석사 학위를 받았으며, 에든 버러 대학교에서 인공신경망에 관한 박사 학위를 취득했습니다. 그 후 미국과 캐나다의 여러 연구기관에서 근무하며 인공신경망 분야를 연구해 왔습니다. 제프리 힌턴의 연구와 기여는 딥러닝 분야의 혁신적 발전을 이끌어 왔습니 다.
그의 연구 덕분에 인공지능은 이미지 인식, 음성 인식, 자연어 처리, 게임 등 다양한 분야에서 혁신적인 성능을 발휘하게 되었습니다. 즉 힌턴은 인공지 능이 우리의 일상생활과 산업 전반에 큰 영향을 미치는 데 크게 기여한 인물입 니다. 또한, 제프리 힌턴은 딥러닝 분야에서 지속적인 연구를 통해 인공지능의 발전에 기여하고 있습니다. 그는 다가오는 인공일반지능(AGI, Artificial General Intelligence)의 발전에 대한 가능성에 대해서도 적극적으로 논의하 며, 인공지능 분야의 선두 주자로서의 역할을 계속 수행하고 있습니다.
1947 ~
제프리 힌턴(Geoffrey Hinton)은 영국-캐나다의 인지 심리학자이자 컴퓨 터 과학자로, 인공신경망에 대한 그의 연구로 ‘인공지능의 아버지’로 불릴 정 도로 저명한 과학자입니다.
그는 2013년 이후 구글 브레인과 토론토 대학교 에서 일하며 2017년에 토론토의 벡터 연구소 (Vector Institute)를 공동 창립하고 최고 과 학 자문위원이 되었습니다. 구글 기술 부문 부 사장으로 재직하다가 최근 2023년 5월 구글을 떠나면서 AI에 관한 소신을 밝히겠다는 소식이 전해졌습니다. 제프리 힌턴은 딥러닝에 관한 핵 심적인 기술적 진보에 큰 업적을 남겼습니다.
그가 발표한 주요 기술은 다음과 같습니다.
역전파 알고리즘(Backpropagation Algorithm)
힌턴은 다른 연구자들과 함께 역전파 알고리즘의 발전에 기여했습니다. 이 알고리 즘은 신경망의 가중치를 효율적으로 조정하여 오류를 최소화하는 방법으로, 딥러 닝의 핵심 기술 중 하나입니다.
제한된 볼츠만 머신(RBM, Restricted Boltzmann Machine)
힌턴은 RBM을 고안하여, 신경망이 효과적으로 특징을 추출하고 데이터를 생성 제프리 힌턴(Geoffrey Hinton)의 인공신경망 할 수 있는 확률적 모델을 제공했습니다. RBM은 심층 신뢰 신경망(Deep Belief Network)과 같은 이후의 딥러닝 모델의 발전에 영향을 미쳤습니다.
드롭아웃(Dropout)
힌턴은 드롭아웃 기법을 개발하여, 신경망이 과적합(Overfitting) 문제를 줄이고 일반화 성능을 개선할 수 있도록 도왔습니다. 드롭아웃은 학습 과정에서 일부 뉴런 을 무작위로 비활성화함으로써 모델의 복잡성을 감소시키는 방법입니다.
힌턴은 그의 업적에 대한 인정으로 다양한 상을 받았습니다. 그중 가장 두드 러진 것은 2018년 아랍 에미리트의 칼리프 대학에서 수여한 ‘튜링상’입니다. 이 상은 컴퓨터 과학 분야에서 가장 권위 있는 상으로, ‘컴퓨터 과학의 노벨상’ 이라고 불립니다. 제프리 힌턴은 야노 르쿤(Yann LeCun)과 요슈아 벤지오 (Yoshua Bengio)와 함께 이 상을 받았으며, 이들은 딥러닝의 ‘3인방’으로 알 려져 있습니다.
힌턴은 캠브리지 대학교에서 인공지능 분야의 석사 학위를 받았으며, 에든 버러 대학교에서 인공신경망에 관한 박사 학위를 취득했습니다. 그 후 미국과 캐나다의 여러 연구기관에서 근무하며 인공신경망 분야를 연구해 왔습니다. 제프리 힌턴의 연구와 기여는 딥러닝 분야의 혁신적 발전을 이끌어 왔습니 다.
그의 연구 덕분에 인공지능은 이미지 인식, 음성 인식, 자연어 처리, 게임 등 다양한 분야에서 혁신적인 성능을 발휘하게 되었습니다. 즉 힌턴은 인공지 능이 우리의 일상생활과 산업 전반에 큰 영향을 미치는 데 크게 기여한 인물입 니다. 또한, 제프리 힌턴은 딥러닝 분야에서 지속적인 연구를 통해 인공지능의 발전에 기여하고 있습니다. 그는 다가오는 인공일반지능(AGI, Artificial General Intelligence)의 발전에 대한 가능성에 대해서도 적극적으로 논의하 며, 인공지능 분야의 선두 주자로서의 역할을 계속 수행하고 있습니다.