Geoffrey Hinton

제프리 힌턴(Geoffrey Hinton)은 영국 출신의 인지심리학자이자 컴퓨터 과학자로, 1980년대부터 신경망 학습 알고리즘과 표현 학습 이론을 이끈 딥러닝의 아버지로 불린다. 얀 르쿤, 요슈아 벤지오(Yoshua Bengio)와 함께 2018년 튜링상을 공동 수상하였고, 2024년에는 신경망 학습 이론에 대한 공로로 존 홉필드(John Hopfield)와 함께 노벨 물리학상을 공동 수상하였다. 현재 토론토 대학교 명예 교수이다.

대표 연구는 1986년 데이비드 럼멜하트, 로널드 윌리엄스와 함께 Nature에 게재한 Learning Representations by Back-Propagating Errors이다. 이 논문이 다층 신경망을 학습 가능한 모델로 만든 역전파 알고리즘의 표준 참고문헌이며, 같은 시기에 카네기멜런 대학교에서 합성곱 신경망 학습의 첫 세대를 키워냈다. 얀 르쿤도 1980년대 후반 힌턴의 박사후 연구원으로 토론토에서 함께 작업한 이력이 있다.

이후 토론토 대학교에서 Restricted Boltzmann Machine, Deep Belief Net(2006), Dropout(2012), Distillation(2015) 등 현대 딥러닝의 다수 기법을 직접 발표하거나 공동 발표하였다. 2012년 그의 학생이었던 알렉스 크리젭스키와 일리야 슈츠케버가 발표한 AlexNet이 ImageNet 대회를 압도하면서 딥러닝 시대를 본격적으로 열었다.

2013년부터 2023년까지 구글 브레인에서 부원장으로 재직하며 산업계 연구를 병행하였다. 2023년 구글에서 사퇴하면서 생성형 AI의 안전성에 관해 자유롭게 발언하기 위해서라는 이유를 밝혔고, 이후 공개 인터뷰에서 초지능과 사회적 위험을 경고하는 입장을 일관되게 유지하고 있다.