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Dec 15. 2018
딥러닝에 시간을 더하다, 유르겐 슈미트후버 (I)
[야만인] 인공지능 탄생의 뒷이야기
이번에 소개드릴 분은
스위스 인공지능 연구소 IDSIA 과학이사
USI 인공지능 교수
2009년부터 유럽 과학아카데미 회원
333개 동료심사논문
7번의 최고논문상
2013년 국제신경망협회 Helmholtz Award 수상
이런 것보다 우리에게 더 친숙한 것은
딥러닝에 시간 개념을 더한 RNN(Recurrent Neural Network )의 창시자
유르겐 슈미트후버 Jurgen Schmidhuber 교수입니다.
어릴 때부터 공상과학 소설을 많이 읽었고,
15세 때부터는
스스로 학습하는 최적의 인공과학자를 만드는 것이
꿈이었다고 합니다.
1987년부터 자가개선을 통한 범용문제풀기(Self-improving General Problem Solvers),
1991년부터 신경망 딥러닝(Deep Learning Neural Networks) 연구에 뛰어드는 등
이 분야의 개척자이십니다.
그가 참여한
스위스 인공지능 연구소 IDSIA, USI, SUPSI 연구그룹에서
자체 개발한 재귀 신경망 알고리즘은
공식 국제대회에서 우승한
최초의 RNN 모델이었습니다.
이 RNN은 필기인식, 음성인식, 기계번역, 광학인식 등에서
탁월한 정확성으로
네이버, 구글, MS, IBM, Baidu 등
여러 회사에서 사용되고 있습니다.
또한 알파고 Alpha Go 로 유명해졌던
딥마인드 Deep Mind 설립에 관여한
4명중 2명이 그의 연구소 소속 박사입니다.
IDSIA의 딥러너 Deep Learner 는
최초로 물체인식과 이미지 분류대회에서 우승한 바 있으며,
세계 최초로 인간에 능력을 뛰어넘는 시각분류 결과로
9차례나 기계학습과 패턴인식 국제경진대회에서 우승했고,
강화학습을 통해
고차원의 센서입력으로부터 직접 제어하는
대회에서도 우승하는 등
정말 탁월한 성적을 거두었습니다.
유르겐 슈미트후버는 다음과 같이 말합니다.
인간의 진보가 가속되고 있습니다.
4만년 인간의 발전 역사가
수십년 내에 달성될 것입니다.
그의 연구그룹은
수학적으로 엄격한 만능 AI와
이상적인 만능 문제해결기 분야를 개척하고 있으며,
창의적이고 호기심 많고,
재미를 추구하는 그의 성격은
그를 항상
예술, 과학, 음악, 그리고 유머와 함께
살게 한답니다.
