토론토 대학교의 교수 제프리 힌튼(가운데)과 대학원생 일리야 수츠케버(왼쪽), 알렉스 크리제브스키(오른쪽) 2013년.
Johnny Guatto/University of Toronto
AI에서의 알렉스넷의 혁신
2012년, 알렉스넷의 도입과 함께 인공지능의 풍경이 크게 변화했습니다. 알렉스넷은 이미지 인식 능력을 획기적으로 향상시킨 신경망입니다. 최근 컴퓨터 역사 박물관(CHM)은 구글과 협력하여 토론토 대학교 학생인 알렉스 크리제브스키가 만든 알렉스넷 소스 코드를 GitHub에 공개하여 대중이 사용할 수 있도록 했습니다.
혁신의 유산
이 소스 코드의 공개는 알렉스넷이 AI 발전의 주요 촉매제였던 만큼 중대한 이정표를 나타냅니다. 충분한 데이터와 처리 능력을 통해 신경망이 놀라운 성과를 달성할 수 있음을 보여주었습니다. 이 코드는 Nvidia의 CUDA, 파이썬, 그리고 일부 C++를 결합해 합성곱 신경망이 이미지를 분석하고 분류하는 방식을 설명합니다.
공개 협상
박물관의 소프트웨어 역사학자 한센 슈는 구글과 함께 5년간 공공 공개를 촉진하기 위해 소스 코드의 권리를 소유한 구글과 협력했습니다. 알렉스넷을 개발한 크리제브스키, 수츠케버, 힌튼은 초기에는 심층 학습 모델의 효용성을 입증하는 것이 도전적이었던 시기에 일했습니다.
문제를 해결로 전환하기
알렉스넷 이전에는 신경망 성능의 저조한 결과로 인해 AI 분야의 많은 발전이 정체되었습니다. 이 세 사람은 스탠포드의 페이페이 리가 수집한 1,400만 이미지를 포함한 대규모 데이터셋인 이미지넷을 활용하여 그들의 모델을 효과적으로 훈련시켰습니다. 그들의 훈련을 위한 처리 능력은 크리제브스키가 부모의 집에서 운영한 이중 GPU 설정에 의존했습니다.
업적 기념하기
알렉스넷은 2012년 9월 이미지넷 대회에서 발표되었을 때, 가장 가까운 경쟁자보다 거의 11점 더 높은 점수를 받았습니다. 유명한 AI 전문가 얀 르쿤은 이 작업이 컴퓨터 비전 연구에서 중요한 전환점을 의미한다고 인식하며, 알렉스넷의 성공 이후 신경망에 대한 관심이 급증했습니다.
신경망의 미래
알렉스넷의 소스 코드 공개는 AI에 대한 관심이 계속해서 증가하는 시점에 이루어졌으며, deepseek AI와 같은 새로운 오픈 소스 이니셔티브에 대한 흥미와 동시에 이루어졌습니다. 알렉스넷의 유산은 초기 목적을 넘어 인간과 유사한 음성 합성 및 고급 언어 처리를 위한 혁신의 기초를 마련하며, 챗GPT와 같은 프로젝트로 귀결됩니다.