요즘은 그 어느 때보다도 인공지능에 대한 관심이 높아졌다. 특히나, 최근 Deep learning 이 굉장히 주목 받으면서 더욱 더 그렇게 된 것 같다. 그렇다면 요즘 같은 정보의 홍수 시대에 어떻게 적절한 정보를 얻을 수 있을까? 좋은 정보를 얻는 가장 좋은 방법은 그 분야의 유명인들, 최전선에서 연구하고 있는 연구자들을 따라가는 것이라고 본다. 그 연구자들의 연구 업적, 최신 논문, 관련 기사 등을 살펴보는 것이, 그 분야의 흐름을 알고 정보를 얻는 데 가장 좋은 방법 중 하나라고 본다. 그래서, 인공지능 분야에서 최근 주목을 받으며 활발히 활동하는 연구자들에 관해 살펴보자.
- 뛰어난 연구자들이 너무 많아서 다 나열하진 못했다. 순서는 아무런 상관이 없다.
- 대부분 유명한 사람들이기 때문에, 따로 링크를 걸거나 하지는 않았다. 대부분 이름으로 검색하면 wiki 페이지도 있고, 개인 홈페이지도 있기 때문이다.
Geoffrey Hinton
말이 필요 없을 정도로 유명한 연구자이며, Neural Network 의 기초를 다졌다. Deep learning 이 주목받게 되도록 만든 장본인이고, 몇 십년간 Neural Network 을 연구 해 왔다. 힌튼의 말에 따르면 NN의 기본 개념에 대해 어릴 떄부터 생각 해 왔다고 한다. Neural Network이 나온 초기에는 주목을 꽤 끌었는데, 이후 나온 SVM과 같은 알고리즘에 밀려서 오랫동안 주목을 별로 받지 못했다. 하지만 몇십년간 뚝심있게 연구하여 엄청난 업적을 쏟아냈고, Deep learning 을 buzz-word로 만들어 버렸다. 토론토대 교수로 제자들의 면면도 엄청나게 화려하며, 현재는 Google에서 여러 프로젝트를 이끌고 있기도 하다. 최근까지도 매우 활발하게 연구를 하고 있다.
Yoshua Bengio
몬트리올대 교수로, Hinton 교수와 함께 NN이 별로 주목받지 못하던 시절에도 꾸준히 연구를 해 왔다. 연구 업적을 보면 굉장히 화려하다. 동생 Samy Bengio 또한 뛰어난 인공지능 연구자이며, 현재는 구글의 연구원으로 있다.
Andrew Ng
스탠퍼드대 교수로 Coursera 의 Machine Learning 강의 덕분에 굉장히 유명하다. 스탠퍼드 교수로 있는 동안 강의를 온라인으로 공개하는 지식 공유 등에 굉장히 많은 관심을 보였고, 그 결과 최근 MOOC중 가장 잘 나가는 서비스 중 하나인 Coursera를 공동창업 했다. 수 많은 Youtube video를 학습하여, 고양이를 찾아내는 Cat detector (labelling이 없는데 찾아냈다고 한다.) 프로젝트를 구글에서 진행한 것도 유명하다. NN 학습에 들어가는 많은 시간을 줄이기 위해 대량의 GPU로 학습하는 연구를 발표하는 등, 구글의 Google Brain project를 성공적으로 진행했고, 그래서 구글로 갈 줄 알았는데 아마 같은 중국계인 것이 작용한 것인지, Baidu로 갔다. (잘 나가는 그의 스타트업인 Cousera를 버리고 갈 정도면 엄청난 연봉, 옵션과 지원을 받기로 한 듯 … ?) Baidu의 실리콘벨리 연구소에서 Chief Scientist로 일하고 있다. 최근 ImageNet chanllenge에서 GoogLeNet 보다 좀 더 뛰어난 5% 초반대의 에러율을 기록한 논문을 Baidu에서 발표하였다. Ng교수의 영입은 Baidu가 얼마나 인공지능 분야에서 단숨에 앞서가는 회사 중 하나가 되도록 만들었다.
Yann LeCun
뉴욕대 교수로 현재는 Facebook 에서 AI reserach Lab을 이끌고 있다. Convolutional Neural Network의 대가로, AT&T 연구원이던 시절 개발한 숫자 인식기는 꽤 오랬동안 사용된 걸로 알고 있다. Facebook 또한 LeCun 교수의 영입으로 인공지능 분야에서 앞서가는 회사가 되었다. 사실 유명한 연구원을 영입한다고 그 회사가 그 분야에서 단숨에 뛰어난 회사가 되는 것이 아니지만, 유명한 연구자와 함께 일하고 싶어하는 수많은 연구자들에게 그 회사가 매력적으로 보이게 만들어서, 수 많은 인재들을 끌어모으게 된다. 그래서 실리콘벨리 기업들이 뛰어난 인재나 유명한 연구원들을 영입하는 데 혈안이 된 것이고 말이다. 아무튼, 현재도 활발하게 연구를 하고 있다.
Jurgen Schmidhuber
슈밋후버 교수는 LSTM 논문의 공저자이다. AI 분야에 오랫동안 엄청나게 많은 연구 성과를 쏟아냈고, 최근에도 아주 활발하게 활동하고 있다. RNN 관련 논문들을 굉장히 많이 내고 있으며, Deep learning 관련 연구를 하다 보면 워낙 많이 나와서 익숙해지는 이름이다.
Michael Jordan
참고로 농구선수 마이클 조던이 아니다. UC버클리의 교수이며, Probabilistic Graphical Model 의 대가이다. 마이클 조던 교수의 연구 업적은 정말 엄청나게 화려하다. 최근 Deep learning이 너무 주목 받는 바람에 PGM의 주목도가 많이 떨어졌는데, 인공지능 연구에 있어서 Deep learning만 가지고는 해결 안되는 문제들이 굉장히 많다. (관련 내용도 추후 정리를 할 예정.) 어쨌든, 최근까지도 굉장히 활발하게 연구를 하고 있고, 마찬가지로 그의 제자들의 면면도 엄청나게 화려한데, Andrew Ng의 박사과정 지도교수가 마이클 조던 교수였다.
Daphne Koller
스탠퍼드대 교수로, Andrew Ng 교수와 함께 Coursera를 공동 창업했다. Probabilistic Graphical Model 의 대가이며, 마찬가지로 연구 업적이 엄청나게 화려하다. Coursera의 Probabilistic Graphical Model 강의로 유명하기도 하고, 동명의 책도 썼다. 링크 (책이 두껍고 내용도 어렵지만 이 분야에서 가장 좋은 책이다.)
Christopher Manning
스탠퍼드대 교수로, Natural Language Processing의 대가이다. 연구업적이 굉장히 화려하다. 최근 많이 하고 있는 Nerual Network 을 NLP쪽에 적용시켜 word embedding 등을 적용하는 여러 연구들은 매닝 교수의 연구와 직, 간접적으로 대부분 연결이 되게 된다.
Demis Hassabis
최근 가장 유명한 인공지능 연구자 중 한사람이다. Google 에 인수된 DeepMind 의 창업자이다. 전형적인 천재인 그는 체스 챔피언일 뿐만 아니라, 어릴 때부터 게임 회사도 만들고 큰 돈도 벌었다. 하지만 어릴 때부터 인공지능에 관심이 많았기 때문에, 다시 학계로 돌아가, 박사과정을 Neuroscience를 전공한 후, DeepMind를 설립한다. DeepMind 는 Reinforcement Learning을 이용하여 Atari의 게임들을 컴퓨터가 스스로 학습하여 나중에는 사람이 전혀 모르는 트릭도 사용하는 등에 관한 연구 논문을 발표하여 단숨에 주목받는다. Google에서 DeepMind를 $625M, 한화로 7000억원 정도로 인수한 후, 현재도 활발하게 연구 활동을 하고 있다. 구글이 인수한 후, DeepMind는 Neural Turing Machine, Deep Q network 을 발표하며 주목을 끌고 있다. 아직 젊은 나이기 때문에, 굉장히 기대가 많이 된다.
Alex Graves
Hinton 교수의 제자이며, Recurrent Neural Network 과 관련된 연구업적이 많다. Google DeepMind 에서 연구하고 있으며, Neural Turing Machine을 발표하였다.
Fei-Fei Li
스탠포드대 교수이며, General AI를 표방하는 스타트업인 vicarious의 advisor이기도 하다. Vision 쪽으로 굉장히 많은 연구 업적이 있다.
Nando de Freitas
Nando de Freitas 교수가 Youtube에 올려 둔 Machine Learning 관련 강의들은 UBC 에서 강의할 때 직접 녹화하여 올린 것으로, 내용이 굉장히 좋다. 역시 활발할게 활동하고 있다.
Hugo Larochelle
Hugo Larochelle 교수가 Youtube에 올려 둔 Neural Network 강의는 기본적인 Neural Net 과 Deep learning에 관하여 쉽고 친절하게 잘 가르쳐 준다. Jasper Snoek 과 함께 Spearmint 의 공저자이기도 하며, 이걸 이용하여 whetlab 이라는 SigOpt 와 유사한 스타트업을 창업한 후, twitter 에 인수당하여 현재는 twitter의 과학자로 일하고 있는 걸로 알려져 있다.
Richard Socher
Christopher Manning의 제자로, Deep Learning 과 관련된 NLP 관련 연구가 많다. Recursive Neural Network 과 관련된 논문을 많이 발표하였고, MetaMind 를 창업하였다.
Tomas Mikolov
Facebook 연구원으로 구글에 있을 때 쓴 word2vec가 엄청난 인기를 끌었다. 마찬가지로 Deep learning 과 관련된 NLP 관련 연구가 많다.
Ilya Sutskever
Hinton의 제자로, 여러 딥 러닝 관련 논문들을 냈으며 현재도 구글에서 매우 활발하게 연구하고 있는 것으로 보인다.
Alex Krizhevsky
Hinton의 제자로, 수 많은 딥러닝 프레임워크 들이 기본 예제로 장착하고 있는 그 유명한 AlexNet 을 만든 사람이다. 2012년 AlexNet을 발표하여 엄청난 인기를 끌었다.
Andriy Mnih
Hinton의 제자로, Google DeepMind 의 연구원이다. PGM과 Deep learning 관련 연구를 많이 발표하였다.
Ruslan Salakhutdinov
토론토대 교수로, PGM과 Deep learning 관련한 업적이 굉장히 많다. Machine Learning 분야의 대가 중 한 사람이다.
Jeffrey Dean
제프 딘은 프로그래머라면 누구나 알 것이라고 생각한다. 천재적인 프로그래머이자 SW엔지니어 이면서 뛰어난 인공지능 연구원이기도 하다. 구글에서 어마무시한 프로젝트를 이끌었는데, Spanner, BigTable, MapReduce, Google Translate 등이 있다. 또한 Google Brain, word2vec 과 같은 프로젝트에도 참여하였다. 현재도 활발하게 활동하고 있다.
Sebastian Thrun
구글의 VP 이며, 부업은 스탠포드대 교수이다. 구글의 무인 자동차 프로젝트를 성공적으로 이끌었다. 뛰어난 프로그래머이면서 연구 업적도 화려하다. Udacity의 공동 창업자 이면서, CEO 이다. Udacity에서 인공지능 강의도 직접 한다.
Peter Norvig
Google Research의 수장이다. (더 이상 무슨 말이 필요한가?) AI 분야의 필독서인 Artificial Intelligence: A Modern Approach 의 공동저자이기도 하다. Udacity 에서 Sebastian Thrun 과 함께 Intro to AI 강의를 직접 가르치는 진기한 장면도 볼 수 있다.
Honglak Lee
한국인 중엔 최근 가장 활발한 활동을 보여주시는 이홍락 교수님은 Andrew Ng 의 제자이며, 미시건대 교수이다. 연구 업적이 뛰어나신 한국인 교수님들도 많이 계신데 개인적으로 한 명만 꼽아봤다.