[AI역사]2018년 튜링상 수상자 제프리 힌튼, 요수아 벤지오, 얀 르쿤 6장

안녕하세요, 오늘은 컴퓨터 과학 분야의 최고 영예인 튜링상을 수상한 3명의 과학자를 소개하고자 합니다. 제프리 힌트, 요수아 벤지로, 얀 르쿤은 딥러닝 분야에서 공헌을 인정받아 2018년 튜링상을 수상한 과학자입니다. 또한 이들은 인공지능 개발자의 책임 있는 윤리를 강조합니다.

 

□ 2018년 튜링상수상자

튜링상은 ACM(Association for Computing Machinery, 계산기협회)에서 컴퓨터 과학분야에 업적을 남긴 사람에게 시상하는 상입니다. 컴퓨터 과학의 아버지라 불리는 앨런 튜링의 이름으로 만든 컴퓨터 과학의 노벨상이라고 합니다.

 

1. 제프리 힌튼(Geoffrey Hinton) 1947년 12월 6일 

<제프리 힌튼 출처: aitimes.com, 2020 >

 

제프리 힌튼은 1972년부터 토론토 대학에서 박사과정을 밟으며 인공신경망 이론을 연구하고, 딥러닝 이론의 기반을 마련했습니다.

 

딥러닝 이론 구상을 살펴보면, 마빈 민스키가 퍼셉트론즌를 출간하여 단순 퍼셉트론으로는 XOR 문제를 해결할 수 없다며 한계성을 지적하였습니다. 하지만 힌튼은 이를 극복하고 다층 퍼셉트론을 통해 XOR 문제를 해결했습니다. 이에 따라 많은 연구 후원자들이 인공지능 연구에 다시 관심을 가지게 되었습니다.

 

1980년대 역전파(Backpropagation) 알고리즘을 개발하여 신경망 모델의 성능을 크게 향상했으며, 딥 러닝의 핵심 기술이 되었습니다. 또한 1990년대 초반 토론토 대학교에서 교수로 재직하며 신경망 모델 및 딥 러닝 연구를 지속했습니다. 이 시기에"힌튼 다이어그램"을 발명하여 딥 러닝 개념의 기반이 되는 시각적 모델링 기법입니다.

 

2013년 구글이 힌튼의 연구팀을 인수하면서 그는 구글에 합류하고, 이후 구글에서 딥 러닝 기술 개발을 주도하며 자연어 처리 분야에 큰 기여를 했습니다. 그의 연구 성과는 현대 인공지능 기술의 발전에 큰 영향을 미쳤다고 볼 수 있습니다.

 

최근 힌튼은 구글을 떠나며 AI 발전의 위험성을 경고했습니다. AI 기술의 발전과 함께 윤리적 고려의 필요성을 지속해서 강조하며, AI 시스템이 인간에게 미칠 수 있는 부작용과 위험성에 대해 우려를 표명해 왔습니다. 이는 AI기술 발전과 함께 윤리적 규범마련의 중요성을 환기시키는 데 기여했다고 볼 수 있습니다.

 

힌튼이 강조한 인공지능의 잠재적 위험은 군사적 용도로 사용될 수 있는 자율적 무기와 사회와 경제에 미치는 영향으로 일자리 대체 문제, 사회적 변화, 인공지능으로 인한 불평등과 소외 문제 등을 말합니다. 또한 인공지능 연구자들이 자신들의 연구가 가질 수 있는 사회적, 윤리적 영향을 진지하게 고려해야 한다고 주장합니다.

이에 따라 인공지능 연구와 개발 과정에서 윤리적 기준을 설정하고, 이를 준수하기 위한 국제적 협력의 중요성을 강조하며, 인공지능 기술의 안전하고 책임감 있는 사용을 위해 노력해야 한다고 강조합니다.

 

2. 요수아 벤지오 (Yoshua Bengio) 1964년 3월 5일

<요수아 벤지오 출처 : aitimes.com, 2022>

 

벤지오는 몬트리올 대학교(University of Montreal)에서 수십 년간 교수로 재직하면서, 몬트리올 인공지능 연구소(MILA, Montreal Institute for Learning Algorithms)의 설립자로, 세계에서 가장 중요한 AI연구 센터 중 하나로 성장했습니다. MILA는 딥러닝과 관련된 여러 혁신적인 연구를 수행하고 있습니다. 다수의 학생을 지도하고 인공지능 분야에서 중요한 연구를 진행하고 있으며, 그의 지도로 많은 연구자들이 성장하여 AI분야에 기여하고 있습니다.

 

심층 신경망이 인간의 뇌와 유사한 방식으로 정보를 처리하고 학습할 수 있다는 기계학습 알고리즘을 개발했습니다. 여러 핵심 기술과 알고리즘, 특히 역전파(backpropagation)와 그라디언트 하강법(gradient descent)의 효율성을 향상하는 연구를 진행했습니다.

 

그의 연구는 음성 인식, 이미지 인식, 자연어 처리 등 다양한 분야에서 실용적으로 적용되었으며, 이는 AI 기술이 실생활 문제 해결에 크게 기여할 수 있음을 보여줍니다. 또한 인과관계 기계학습 도입한 연구를 주장하기도 했습니다.

 

인공지능이 환경 보호와 지속 가능한 발전에 기여할 수 있는 방법을 탐구하며 인공지능 기술을 활용해 기후변화 문제를 해결하려는 노력에도 관심을 기울이고 있습니다

 

인공지능 기술이 사회에 미치는 영향에 대해 깊이 있는 통찰을 제공하며, 기술 발전이 인류에게 긍정적인 영향을 미치도록 하는 것을 목표로 합니다. 기술이 사회에 미치는 영향을 고려한 책임감 있는 인공지능개발의 중요성을 강조합니다.

 

벤지오는 인공지능이, 부정적 영향을 모두 고려해야 한다고 주장하며 특히 인공지능의 공정성, 투명성, 책임성을 강조합니다. 인공지능을 연구하는 많은 연구자는 이에 영향을 받아 우리나라 인공지능 논문에서 윤리 규범을 강조하고 있는 부분이 있습니다. 저 역시 석사 논문 시 인공지능 윤리에 공정성 투명성 책임성을 강조하였습니다.

 

3. 얀 르쿤(Yann LeCun) 1960년 7월 8일

<얀 르쿤 출처 : digitalltoday.co.kr, 2023>

 

얀 르쿤은 컨볼루션 신경망 (Convolutional Neural Networks, CNNs)의 개발과 응용에 기여한 과학자입니다. CNN은 이미지 인식과 처리 분야에서 혁명적인 발전을 이끌었으며, 오늘날 딥러닝 기술의 핵심 구성 요소 중 하나입니다. 그의 연구는 이미지 인식, 비디오 분석, 로봇 기술등 다양한 분야에서 응용되며, 딥러닝의 발전에 큰 영향을 주었습니다.

 

최초의 성공적인 CNN 중 하나로 손글씨 숫자 인식(MINIST 데이터넷)을 인식할 수 있는 컨볼루션 신경망인 LeNet-5를 개발했습니다. LeNet의 구현은 여러 오픈소스 라이브러리에 포함되어 있으며, 이 네트워크는 디지털 이미지를 처리하는 방법에 대한 새로운 접근법을 제시하고 후속 연구와 기술 발전에 큰 영향을 미쳤습니다.

 

현재 뉴욕대학교에 교수로 재직 중이며 페이스북 AI 연구소(FAIR)의 창립자이자 최초의 디렉터입니다. 현재의 FAIR는 딥러닝 연구의 중심지로 자리 잡았습니다. 인공지능 연구와 개발을 주도하며 인공지능 기술의 상업적 응용과 사회적 영향을 탐구했습니다.

 

얀 르쿤은 오픈소스 지지론자입니다. Torch라는 Torch 오픈소스 머신러닝 라이브러리의 개발에 참여했는데요, Torch는 Lua 프로그래밍 언어를 기반으로 딥러닝 연구와 개발에 많이 사용되었습니다. 이후 PyTorch로 발전하고 Detectron, fastText 등 여러 유용한 오픈소스 AI 도구를 개발합니다. 한편 미국의 대표적인 빅테크 기업 메타 소속이라는 점은 아이러니하지만, 메타의 AI산출물을 오픈소스로 꾸준히 공개하고 있다는 점에서 언행일치를 시도하고 있다는 점은 높이 평가받고 있다.

 

프로그램 개발 시 데이터의 공정한 사용, 프라이버시 보호, 편향 없는 알고리즘 등 의견을 제시하며, 기술이 사회에 미치는 영향에 대해 책임감 있는 접근을 강조했습니다. 또한 인공지능이 인류에 긍정적인 변화를 가져올 수 있는 방법과 동시에, 가능한 위험을 최소화하는 방안으로 인공지능 연구자들이 기술 발전의 사회적, 윤리적 영향을 고려해야 한다고 주장했습니다.

 

 2018년 튜링상을 수상한 제프리 힌튼, 요수아 벤지오, 얀 르쿤의 딥러닝 연구와 개발, 업적 그리고 인공지능 윤리관을 알아보았습니다. 

 

감사합니다.