제프리 힌턴(Geoffrey Hinton, 1947~ )은 인공 신경망과 딥러닝을 현대 AI의 중심 기술로 만든 핵심 연구자라서 흔히 “딥러닝의 대부”로 불립니다.wikipedia+1
누구인가
- 영국 출신으로, 인지심리학·컴퓨터과학을 전공한 뒤 주로 캐나다 토론토 대학과 구글 브레인 등에서 인공 신경망 연구를 이끌었습니다.ailiteracy+1
- 2018년 튜링상을 얀 르쿤, 요슈아 벤지오와 공동 수상하며, 현대 딥러닝을 연 ‘3인방’으로 불립니다.contents.premium.naver+1
핵심 업적
- 역전파 알고리즘과 다층 퍼셉트론을 실제로 잘 동작하는 학습 방법으로 정립·보급해, 신경망이 XOR 같은 비선형 문제도 풀 수 있게 만든 주역 가운데 한 사람입니다.naver+2
- 볼츠만 머신·제한된 볼츠만 머신(RBM)과 심층 신뢰 신경망(Deep Belief Network)을 제안해, 깊은 신경망을 학습시키는 초기 이론적 기반을 마련했고, 기울기 소실 문제를 완화하는 계기를 만들었습니다.namu+3
딥러닝 붐과 알렉스넷
- 힌턴과 제자 알렉스 크리제브스키 등이 만든 심층 합성곱 신경망 ‘알렉스넷(AlexNet)’은 2012년 이미지넷 대회에서 기존 방법보다 크게 낮은 오류율을 기록하며 딥러닝 붐을 촉발했습니다.brunch+2
- 이 성공 이후 이미지·음성 인식, 자연어 처리 등에서 딥러닝이 표준 방법으로 자리 잡았고, 생성형 AI와 오늘날 대규모 모델들의 토대가 되었습니다.h21.hani+1
추가 기여와 최근 활동
- 분산 표현, 드롭아웃, 타임 딜레이 신경망, 전문가 곱 등 신경망 구조·정규화·표현 학습에 관한 다양한 아이디어를 제시해 모델 성능과 일반화 능력을 끌어올렸습니다.wikipedia+2
- 2020년대에는 기존 역전파를 대체할 수 있는 새로운 학습 방식인 ‘포워드-포워드(Forward-Forward)’ 알고리즘을 제안하고, 한편으로는 AI의 위험성과 규제 필요성에 대해 공개적으로 발언하며 기술·윤리 양쪽에서 영향력을 행사하고 있습니다.ailiteracy+1