🤖전설의 인물들

1986년 신경망 훈련용 역전파를 대중화한 논문을 공동 집필했고, 이후 두 차례의 AI 겨울을 거치는 동안 딥러닝을 끝까지 믿은 몇 안 되는 인물로 수십 년을 보냈다. 그러다 그의 제자가 만든 알렉스넷이 2012년 이미지넷 대회에서 우승하며 거의 하룻밤 사이에 이 분야를 바꿔놓았다.

“유행이 아니라 증거가 뒤따라올 때까지, 거듭된 거절 속에서도 유행에 뒤떨어진 아이디어를 밀고 나가는 것은 결실을 볼 수 있다.”

1980년대 말 벨 연구소에서 합성곱 신경망을 만들었고, 1990년대에는 이를 상업적으로 손글씨 수표를 읽는 데 활용했다. 이는 이 분야가 주류로 떠오르기 15년도 더 전에 실제로 가동된 딥러닝 시스템이었다. 현재는 메타(Meta)의 수석 AI 과학자이며, 오늘날의 언어 모델이 범용 인공지능으로 이어진다는 견해에 대해 공공연히 회의적인 목소리를 낸다.

“설령 학계의 관심이 다른 곳으로 옮겨갔더라도, 실제 운영 환경에서 검증된 시스템은 어떤 벤치마크 점수도 줄 수 없는 교훈을 준다.”

신경망 기반 언어 모델링을 발전시켰고, 동료들과 함께 훗날 트랜스포머 아키텍처로 직접 이어지는 어텐션 메커니즘을 소개했다. 동시에 몬트리올 대학교의 Mila를 세계에서 가장 큰 딥러닝 연구자 밀집 기관 중 하나로 키워냈다. 이후에는 AI 위험 규제를 촉구하는 이 분야에서 가장 두드러진 목소리 중 하나가 되었다.

“강력한 기술을 만드는 것과 그 위험성을 공개적으로 경고하는 것은 동시에 취해도 모순되지 않는 입장이다.”

한때 체스 신동이자 비디오게임 디자이너였던 그는 2010년 딥마인드를 공동 창업했고, 이후 최상위 프로 바둑기사를 꺾은 최초의 프로그램 알파고(AlphaGo)와, 알려진 거의 모든 단백질의 3차원 구조를 예측한 알파폴드(AlphaFold)를 만든 팀들을 이끌었다. 알파폴드의 공로로 2024년 노벨 화학상을 공동 수상했다.

“좁은 범위의 게임 규칙만으로 훈련된 시스템도 그것을 만든 인간들을 놀라게 할 수 있다.”

약 1400만 장의 일상 사진에 손으로 라벨을 붙인 데이터셋 이미지넷을 만들어, 이미지 인식을 측정 가능한 연례 대회로 바꾸어놓았다. 2012년 이 대회에서 우승한 알렉스넷 시스템은 딥러닝 붐을 촉발한 사건으로 널리 인정받는다. 현재는 스탠퍼드 인간중심 AI 연구소의 공동 소장이다.

“데이터셋은 알고리즘만큼이나 중요할 수 있다. 때로는 화려하지 않은 인프라 작업이야말로 진짜 돌파구다.”

1956년 다트머스 워크숍을 조직하면서 '인공지능'이라는 용어를 만들었고, 이듬해에는 리스프(Lisp) 프로그래밍 언어를 발명해 이 젊은 분야에 이름과, 이후 수십 년간 주된 연구 도구를 동시에 안겨주었다. 이 분야의 이론적 토대를 세운 공로로 1971년 튜링상을 받았다.

“분야에 결정적인 이름을 붙이는 일은, 창시자들이 그해에 실제로 무엇을 이루었는지와 무관하게 수십 년간 그 정체성을 형성할 수 있다.”

1972년 케임브리지에서 역문서빈도(inverse document frequency)를 고안했다. 이는 오늘날에도 대부분의 검색엔진과 자연어처리 상당 부분의 근간을 이루는 TF-IDF 이면의 통계적 통찰로, 지금 이 분야를 지배하는 딥러닝 모델보다 수십 년이나 앞선 것이었다. 평생에 걸쳐 여성의 컴퓨팅 분야 진출을 거리낌 없이 옹호한 인물이기도 하다.

“정확하게 표현된 하나의 통계적 아이디어는, 그 위에 수십 년 뒤 세워진 아키텍처 전체보다도 더 오래 살아남을 수 있다.”