https://youtu.be/tP-4njhyGvo?si=jAya8GA3_kLmKzKY

<span style="font-size:12pt;">In conversation | Geoffrey Hinton and Joel Hellermark</span>

<span style="font-size:12pt;">In conversation | Geoffrey Hinton and Joel Hellermark</span>

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경력 시작과 영감:

힌튼은 케임브리지와 카네기 멜론에서의 초기 경력을 회상하며, 두 학교의 연구 문화 차이에 대해 언급합니다.

전통적인 생리학과 철학 접근법에 실망한 후 AI로 전환했으며, 도널드 헵과 존 폰 노이만의 작업에서 영감을 받았습니다.

주요 협업 및 혁신:

테리 세지노프스키와의 볼츠만 머신 연구, 피터 브라운과의 음성 인식 협업이 그의 신경망 이해에 큰 영향을 미쳤음을 강조합니다.

피터 브라운과의 협업에서 "은닉층" 개념의 개발이 언급됩니다.

일리야 서츠케버와의 만남과 멘토링:

AI 분야의 중요한 인물인 일리야 서츠케버와의 만남과 생산적인 협업에 대해 이야기합니다. 서츠케버의 직관적 이해와 혁신적인 접근법이 연구에 크게 기여했다고 설명합니다.

AI 개발에 대한 생각:

힌튼은 AI의 규모가 중요하다고 강조하며, 더 큰 데이터셋과 계산 능력이 모델 성능을 크게 향상시킨다고 언급합니다.

논리적 접근에서 신경망과 역전파를 사용하는 학습 방식으로의 전환에 대해 논의합니다.

언어 모델과 추론:

힌튼은 언어 모델이 다음 기호를 예측하는 과정에서 맥락을 이해하게 되어, 인간 사고와 유사한 추론 능력을 갖게 된다고 주장합니다.

그는 더 큰 모델이 추론과 창의력에서 더 나아질 것이라고 믿습니다.

멀티모달 학습과 미래 방향:

텍스트, 이미지, 소리를 결합한 멀티모달 모델이 물리적 세계에 대한 이해와 추론을 향상시킬 가능성에 대해 탐구합니다.

AI가 새로운 재료를 개발하고 헬스케어를 개선하는 데 사용될 수 있는 가능성을 강조합니다.

우려와 윤리적 고려:

힌튼은 AI가 감시와 조작 등 해로운 목적으로 악용될 가능성에 대해 우려를 표명하며, 국제 경쟁 때문에 AI 발전을 막을 수는 없다고 인정합니다.

철학적 통찰과 인간의 직관:

힌튼은 언어와 인지의 진화에 대해 이야기하며, 이해는 기호를 벡터로 변환하고 이 벡터를 조작하는 것을 포함한다고 제안합니다.

그는 자신의 경력을 돌아보며 성공과 실패에서 배운 점을 언급합니다.

미래 연구자들을 위한 조언:

힌튼은 직관과 호기심 중심의 연구를 권장하며, 합의에 약간 벗어난 문제를 선택하는 것이 중요하다고 조언합니다.

그는 신경망에서 빠른 가중치와 여러 시간 척도의 중요성을 강조하며, 현재 모델에 더 잘 반영될 필요가 있다고 말합니다.