앤드루 응

2.1. 어린 시절 및 성장 과정

앤드루 응은 1976년 런던에서 태어났다. 그의 부모님인 혈액학자이자 UCL 의과대학 강사였던 로널드 폴 응과 런던 필름 페스티벌에서 예술 행정가로 일했던 티사 호는 모두 홍콩 출신 이민자였다. 그는 최소 한 명의 형제가 있는 것으로 알려져 있다. 응과 그의 가족은 홍콩으로 돌아가 유년 시절을 보냈다. 6세 때부터 몇 권의 책을 통해 프로그래밍의 기초를 배우기 시작했으며, 1984년 가족과 함께 싱가포르로 이주했다.

2.2. 교육

싱가포르에서 래플스 인스티튜션을 졸업했다. 고등학교 시절에는 뛰어난 수학적 능력을 발휘하여 국제 수학 올림피아드에서 은메달을 수상했다.

1997년, 그는 미국 펜실베이니아주 피츠버그에 위치한 카네기 멜런 대학교에서 컴퓨터 과학, 통계학, 경제학 세 가지 분야에서 학사 학위를 취득했다. 1996년부터 1998년까지 AT&T 벨 연구소에서 강화 학습, 모델 선택, 특징 선택에 대한 연구를 수행했다.

1998년, 응은 매사추세츠주 케임브리지에 위치한 MIT에서 전기 공학 및 컴퓨터 과학 석사 학위를 받았다. MIT 재학 중 그는 웹상의 연구 논문을 위한 최초의 공개 자동 색인 웹 검색 엔진을 구축했다. 이는 CiteSeerX/ResearchIndex의 전신 격이었지만, 특히 머신러닝 분야에 특화되어 있었다.

2002년, 그는 마이클 아이 조던 교수의 지도 아래 캘리포니아 대학교 버클리에서 컴퓨터 과학 박사 학위를 받았다. 그의 박사 학위 논문 제목은 "강화 학습에서의 셰이핑 및 정책 탐색(Shaping and policy search in Reinforcement Learning)"으로, 현재까지도 많이 인용되고 있다.

3.1. 학계 및 연구

응은 2002년 스탠포드 대학교에서 조교수로 경력을 시작했으며, 2009년에는 부교수로 승진했다. 현재는 컴퓨터 과학 및 전기 공학과 겸임 교수로 재직 중이다. 그는 SAIL의 소장을 역임하며 학생들을 가르치고 데이터 마이닝, 빅데이터, 머신러닝 관련 연구를 수행했다. 스탠포드에서 그가 가르친 머신러닝 강좌 'CS229'는 일부 연도에 1,000명 이상의 학생들이 수강할 정도로 캠퍼스에서 가장 인기 있는 강좌였다. 2020년 기준으로 코세라에서 가장 인기 있는 강좌 3개 중 3개(머신러닝, 모두를 위한 AI, 신경망 및 딥러닝)가 응 교수의 강좌이다.

2008년 스탠포드 내 그의 연구 그룹은 딥러닝에 GPU 활용을 주장한 미국 최초의 그룹 중 하나였다. 효율적인 컴퓨팅 인프라가 통계 모델 훈련 속도를 기하급수적으로 높여 빅데이터 관련 확장성 문제를 완화할 수 있다는 것이 그 근거였다. 당시에는 논란의 여지가 있고 위험한 결정이었으나, 이후 응 교수의 주도를 따라 GPU는 이 분야의 핵심 요소가 되었다. 2017년부터 응 교수는 딥러닝 확장을 위해 HPC로의 전환과 분야 발전을 가속화할 것을 주장해 왔다.

3.2. 산업 리더십

앤드루 응은 학계 외에도 주요 기술 기업에서 AI 이니셔티브를 이끌며 기업가적 역량을 발휘했다.

3.2.6. 기타 벤처 및 이사회 활동

앤드루 응은 심리 클리닉으로 인지행동치료를 제공하는 Woebot Labs의 이사회 의장을 맡고 있다. 이 클리닉은 데이터 과학을 활용하여 우울증 등을 치료하는 치료 챗봇을 제공한다. 그는 또한 자율주행차에 AI를 활용하는 Drive.ai의 이사회 멤버였다. Drive.ai는 2019년 애플에 인수되었다. 2024년 4월 11일, 그는 아마존의 이사회 이사로 임명되었다.

3.3. 온라인 교육

앤드루 응은 AI 및 머신러닝 지식을 전 세계적으로 접근 가능하게 만드는 데 혁혁한 공헌을 했다.

4.1. 주요 연구 분야

응은 주로 머신러닝, 딥러닝, 기계 지각(machine perception), 컴퓨터 비전, 자연어 처리 및 로보틱스, 인공지능 분야를 연구한다. 그는 세계에서 가장 유명하고 영향력 있는 컴퓨터 과학자 중 한 명이다. 그는 학술 회의에서 자주 최우수 논문상을 수상했으며, AI, 컴퓨터 비전 및 로봇 공학 분야에 막대한 영향을 미쳤다.

4.2. 영향력 있는 프로젝트 및 논문

대학원 시절, 앤드루 응은 데이비드 엠 블라이와 마이클 아이 조던과 함께 드론의 강화 학습에 대한 그의 논문을 위해 LDA을 도입한 영향력 있는 논문을 공동 저술했다.

그의 초기 작업에는 세계에서 가장 유능한 자율 헬리콥터 중 하나를 개발한 스탠포드 자율 헬리콥터 프로젝트가 포함된다. 그는 STAIR(Stanford Artificial Intelligence Robot) 프로젝트의 선임 과학자이자 수석 연구원이었다. 이 프로젝트는 널리 사용되는 오픈 소스 소프트웨어 로봇 공학 플랫폼인 ROS를 탄생시켰다. AI 로봇을 만들고 모든 가정에 로봇을 배치하려는 그의 비전은 스콧 해산을 움직여 Willow Garage를 지원하고 설립하게 했다. 그는 또한 머신러닝을 사용하여 프린스턴 대학교의 워드넷 데이터베이스를 확장하는 스탠포드 워드넷 프로젝트의 창립 팀 멤버 중 한 명이다.

5.1. AI와 일의 미래

응은 진정한 위협이 일의 미래에 대한 숙고에 있다고 생각한다. 그는 "사악한 살인 로봇에 정신이 팔리기보다는, 이 기계들로 인해 노동에 가해지는 도전이 학계와 산업, 그리고 정부가 논의해야 할 주제"라고 말한다. 그는 인공지능이 인류를 "노예로 만들지" 않고 사람들의 삶을 향상시키는 데 도움이 될 것이라고 믿는다. 그는 AI로 인한 잠재적 이점이 위험보다 크다고 믿으며, AI로부터의 위협에 대한 개념이 과장되어 있다고 본다. 그는 "지금 초지능적인 악당 AI에 대해 걱정하는 것은 마치 화성 인구 과밀에 대해 걱정하는 것과 같다. 우리는 아직 화성에 착륙하지도 않았다!"라고 언급하기도 했다. 응은 일자리 자동화가 노동에 미치는 영향에 대한 사회적 논의의 필요성을 강조한다. 2017년, 그는 일자리를 잃은 사람들이 AI를 학습하여 다시 고용될 수 있도록 돕기 위해 기본 소득을 지지한다고 밝혔다.

5.2. AI의 민주화 및 접근성

응의 작업의 특별한 목표는 사람들이 AI에 대해 더 많이 배우고 그 이점을 이해할 수 있도록 AI 학습을 "민주화"하는 것이다. 그는 AI 지식과 도구를 더 넓은 대중에게 접근 가능하게 만들려는 헌신을 보여왔다.

5.3. AI 규제 및 안전

2023년 12월 파이낸셜 타임즈와의 인터뷰에서 응은 잠재적 규제가 오픈 소스 AI에 미칠 영향에 대한 우려를 표명했다. 그는 보고, 라이선싱, 책임 위험 등이 소규모 기업에 불공정한 부담을 주고 혁신을 저해할 수 있다고 강조했다. 그는 오픈 소스 모델과 같은 기본 기술을 규제하는 것이 안전을 크게 향상시키지 않으면서도 발전을 방해할 수 있다고 주장했다. 응은 유익한 AI 기술의 개발 및 배포에 장애물이 되지 않도록 신중하게 설계된 규제를 옹호했다.

6.1. 주요 수상 및 영예

• 1995년: 벨 아틀랜틱 네트워크 서비스 장학금
• 1995년, 1996년: 마이크로소프트 기술 장학금
• 1996년: 앤드루 카네기 소사이어티 장학금
• 1998년~2000년: 버클리 펠로우십
• 2001년~2002년: 마이크로소프트 리서치 펠로우십
• 2007년: 알프레드 P. 슬론 연구 펠로우십 (슬론 재단 교수 펠로우십)
• 2008년: MIT 테크놀로지 리뷰 선정 '35세 이하 혁신가(TR35)'
• 2009년: IJCAI 컴퓨터 및 사고상 (35세 이하 연구자에게 주어지는 AI 분야 최고상)
• 2009년: 밴스 D. & 알린 C. 코프먼 교수 학자상
• 2024년: 왕립통계학회 명예 펠로우십

6.2. 언론에서의 인정

• 2012년: 타임 선정 '가장 영향력 있는 100인' (37세)
• 2013년: 포춘 선정 '40세 이하 40인'
• 2013년: CNN '10인: 사상가들'
• 2014년: 패스트 컴퍼니 선정 '가장 창의적인 기업인'
• 2015년: 세계 경제 포럼 '젊은 글로벌 리더'
• 2023년: 타임 AI 100 선정 '가장 영향력 있는 인물'

7.1. 서적

그는 머신러닝에 관심 있는 사람들을 위한 실용적인 안내서인 "Machine Learning Yearning"이라는 책을 저술했으며, 이를 무료로 배포했다. 2018년 12월에는 후속작인 "AI Transformation Playbook"을 저술했다. 응은 미국 미래학자 마틴 포드의 저서 "Architects of Intelligence: The Truth About AI from the People Building it"(2018)에 한 챕터를 기고했다.

7.2. 주요 출판물

응은 로봇 공학 및 관련 분야에서 300편이 넘는 출판물의 저자 또는 공동 저자이다. 그의 컴퓨터 비전 및 딥러닝 연구는 언론 보도 및 평론에서 자주 다루어졌다. 그는 NeurIPS와 같은 학술지에서 수백 편의 AI 출판물을 공동 심사했다. 그는 또한 JAIR의 편집자, IEEE 로봇 및 자동화 학회 컨퍼런스 편집 위원회(ICRA)의 부편집장 등을 역임했다.

그는 NASA, 구글, 마이크로소프트, 록히드 마틴, 막스 플랑크 사회, 스탠포드 대학교, 프린스턴 대학교, 펜실베이니아 대학교, 코넬 대학교, MIT, 캘리포니아 대학교 버클리 등 수십 개의 대학에서 초청 강연을 했다. 미국 외에도 스페인, 독일, 이스라엘, 중국, 한국, 캐나다 등에서 강연을 진행했다.

그는 또한 하버드 비즈니스 리뷰, 허프포스트, 슬레이트, 애플 뉴스, 퀘스라 세션의 트위터 등에도 글을 기고했다. 또한 더 배치(The Batch)라는 주간 디지털 뉴스레터를 발행하고 있다.