AI의 아버지, Geoffrey Hinton
2025-07-31
AI의 아버지, Geoffrey Hinton
Geoffrey Everest Hinton(1947년 12월 6일 출생)은 영국과 캐나다 국적을 가진 인공지능 연구자로, 딥러닝 분야의 선구자로 알려져 있습니다. 그는 1970년 케임브리지 대학교에서 실험 심리학 학사 학위를 받았으며, 1978년 에든버러 대학교에서 인공지능 전공으로 박사 학위를 취득했습니다. 1987년 토론토 대학교에 부임하여 신경망 및 딥러닝 연구 그룹을 설립하였고, 2014년부터 현재까지 토론토 대학교 컴퓨터과학과 University Professor Emeritus(명예 교수)로 활동하고 있습니다. 또한 2013년부터 2023년까지 Google Brain 팀의 Engineering Fellow로 재직하며 딥러닝 연구와 발전에 크게 기여했습니다. 그 업적을 인정받아 2018년에는 튜링상을, 2024년에는 노벨 물리학상을 수상했습니다.
Geoffrey Hinton의 대표 연구
Hinton 교수님의 대표적인 연구는 역전파 알고리즘(Backpropagation)입니다. 이 알고리즘은 다층 신경망이 효과적으로 학습할 수 있게 해주는 핵심 원리로, 오늘날 딥러닝의 기초입니다. 쉽게 말해, 컴퓨터가 이미지를 구분할 때 틀린 답을 내면, 그 오류를 바탕으로 신경막의 각 연결 가중치를 거꾸로 추적하며 조정해 나가는 방식으로 이런 과정을 반복하며 점점 더 정확한 예측을 할 수 있게 되는 것입니다.
Boltzmann Learning
볼츠만 머신이란 컴퓨터가 복잡한 데이터 속에 숨겨진 규칙이나 패턴을 스스로 찾아내도록 만든 신경망이며 데이터를 이해하고 생성하는 데 뛰어난 능력을 갖고 있습니다. 무작위로 데이터를 만들어내거나 데이터의 특징을 잡아내어 확률 분포로 나타냅니다. 넷플릭스의 시청 기록 데이터를 분석해 사용자의 취향을 예측하는 데 활용되는 기술도 이와 유사한 원리를 기반으로 합니다.
이러한 딥러닝 발전의 기여한 공로, Hinton 교수님은 2018년 컴퓨터 과학분야의 노벨상 Turing award를 요슈아 벤지오 (몬트리올 대학교 컴퓨터과학과 교수), 얀 르쿤(메타의 AI 과학자)과 함께 공동 수상하였습니다. 또한, 존 홉필드와 인공신경망에 대한 연구로 2024년 노벨 물리학상을 수여받았습니다.
Google Brain Team 합류
또한, Hinton 교수님은 당시 대학원생이던 Ilya sutskever(Open Ai 공동 창업자)와 Alex krizhevsky와 함께 Alexnet을 창업하고 ImageNet Large Scale Visual Recognition Challenge (ILSVRC) 대회에 참가해 단 두개의 GPU만을 사용하여 압도적인 격차로 우승했습니다. 이러한 성과 덕분에 AlexNet은 4,400만 달러로 구글에 인수되었고, Hinton 교수님을 비롯한 세 명 모두 Google Brain팀에 합류하게 되었습니다.
AI의 미래에 대한 우려
많은 업적을 이룬 Hinton 교수님은 2023년, AI의 급속한 발전에 대한 우려를 표하며 Google Brain Team에서 퇴사하였습니다. 최근 CBS 인터뷰를 통해, “AI가 처음에는 귀엽고 유용하게 보일 수 있지만, 시간이 지남에 따라 점점 더 성장하면 통제하기 어려워질 위험이 있다”고 경고했습니다. 특히 AI가 인간의 통제를 벗어날 가능성을 10-20%로 전망하며, 이는 결코 무시할 수 없는 수준이라고 강조했습니다.
Hinton 교수님은 주요 AI 기업들이 안전성과 윤리 문제보다 빠른 제품 출시와 규제 완화에 집중하는 점을 비판하며, AI 안전성을 확보하기 위해서는 전체 컴퓨팅 자원의 약 30%를 AI 안전 연구에 투자해야 한다고 주장했습니다. 특히 ChatGPT와 같은 제품이 위험성을 충분히 고려하지 않은 채 너무 성급히 시장에 출시되는 점을 문제 삼으셨습니다.
교수님의 수업에 참여할 수 있을까요?
Hinton 교수님은 세계적으로 AI 분야의 수많은 인재들을 배출한 분이시지만 현재 확인된 정보에 따르면 Master’s Research 또는 PhD 학생에 대한 연구 지도 역할만 맡고 계신다고 합니다. 따라서 학부 수업에서는 만나기 어려울 수 있겠지만, 대학원에 진학하게 된다면 직접 연구를 함께할 수 있는 기회가 있을지도 모릅니다 :)