『제프리 힌턴』는 2026-10-21 출간 예정입니다. 출간되면 서점 판매 링크와 함께 이메일로 한 번 알려드립니다.
사람이 하나하나 규칙을 알려 주지 않아도 기계는 스스로 배울 수 있을까. 제프리 힌턴은 사람의 뇌를 이해하려는 질문에서 출발해 신경망 연구를 이어 갔다. 이 책은 어린 시절의 호기심과 대학에서의 방황, 신경망 연구가 외면받던 시기의 고민을 따라가며 그가 동료와 제자들과 함께 발전시킨 생각을 설명한다. 한 연구자의 생애를 읽으면서 오늘의 인공지능이 어떤 문제를 풀어 왔는지 살펴보는 청소년용 과학 교양서다.
책은 다섯 부, 열다섯 장으로 구성된다. 기억을 여러 연결에 나누어 저장하는 분산 표현에서 시작해 오차를 바탕으로 연결의 세기를 조정하는 역전파, 확률과 에너지를 이용하는 볼츠만 머신을 다룬다. 이어 깊은 신경망을 학습시키는 방법과 음성 인식, 알렉스넷의 성과를 살핀다. 드롭아웃과 지식 증류, 캡슐 네트워크와 GLOM, 포워드 포워드 알고리즘, 대조 학습도 연구자가 부딪힌 문제와 연결해 설명한다.
연구 성과를 뒷받침한 동료와 제자, 캐나다의 연구 지원 체계도 함께 다룬다. 후반부에서는 노벨 물리학상 수상의 배경과 구글을 떠난 뒤 힌턴이 제기한 인공지능 위험 논의를 살핀다. 디지털 지능과 인간의 학습은 무엇이 다른지, 기술을 발전시키는 사람은 어떤 책임을 져야 하는지 생각해 볼 수 있다. 장별 삽화와 참고자료를 곁들여 신경망을 처음 접하는 독자가 연구의 흐름을 따라가도록 돕는다. 인공지능을 배우기 시작한 청소년과 기술의 역사와 사회적 의미를 함께 읽으려는 일반 독자를 위한 책이다.
출처: 국립중앙도서관 출판예정도서 등록 정보(출판사 제출)
인공지능의 성과를 접할 때마다 그 작동 원리가 궁금해지지만, 알고리즘 이름과 수식부터 만나면 읽기를 멈추기 쉽다. 이 책은 제프리 힌턴이 오랫동안 붙잡았던 질문을 따라가며 신경망의 주요 개념을 설명한다. 기억이 연결 속에 어떻게 남는지, 기계가 틀린 답에서 무엇을 배우는지, 신경망의 층을 늘리면 왜 학습이 어려워지는지를 연구의 맥락 속에서 읽을 수 있다.
열다섯 장의 구성은 인물의 생애와 기술의 발전을 이어 준다. 역전파와 볼츠만 머신에서 깊은 신경망의 부활로 이어지고, 음성과 사진을 알아보는 성과를 거쳐 새로운 학습 방식의 탐색으로 나아간다. 신경망 연구를 지탱한 동료와 제자, 연구 지원의 역할을 별도로 다루어 과학이 여러 사람과 제도의 협력 속에서 발전한다는 점도 보여 준다. 독자는 알고리즘의 결과뿐 아니라 그 방법이 필요했던 이유를 함께 생각하게 된다.
후반부에서는 기술의 성취와 책임을 연결한다. 힌턴이 인공지능의 발전에 기여한 연구자이면서 그 위험을 경고하는 목소리를 내게 된 과정을 살핀다. 디지털 지능의 지식 공유와 주관적 경험, 안전 연구와 정부의 역할을 다루며 독자가 서로 다른 주장과 논점을 구분해 읽도록 한다. 힌턴의 견해를 소개하는 대목은 독자가 검토할 질문을 남긴다. 인공지능의 원리를 이해하는 일과 그 기술이 사회에 미칠 영향을 판단하는 일이 이어져 있음을 보여 주는 책이다. 청소년이 과학자의 삶을 통해 연구의 끈기와 협력, 기술을 대하는 책임을 함께 생각하는 읽을거리로 삼을 수 있다.
출처: 국립중앙도서관 ISBN 서지정보(출판사 제출)
머리말
차례
제1부. 뇌와 학습을 향한 질문
제1장. 호기심에서 시작한 뇌 연구
1.1. 불(Boole) 가문이 남긴 논리와 확률
1.2. 일곱 살의 깨달음과 길을 찾아 헤맨 학창 시절
1.3. 에든버러에서의 고립과 지도교수 롱게이히긴스와의 갈등
1.4. 기호주의의 한계와 조용히 시작된 연결주의의 반격
1.5. 단기 성과보다 호기심: 기초연구가 맺은 결실과 그 의미
제2장. 기억은 어떻게 연결되는가
2.1. '할머니 뉴런'의 한계와 분산 표현의 오케스트라
2.2. 라호야에 모인 연구자들: 1979년 워크숍과 PDP 그룹의 탄생
2.3. 병렬 연상 기억과 가중치 최적화의 원리
2.4. 마음을 보는 관점의 변화: 기호 조작자에서 데이터 학습자로
제3장. 틀린 답에서 배우는 신경망
3.1. 다층 신경망의 난제와 역전파(Backpropagation)의 재발견
3.2. 1986년 《네이처》 논문과 계산 원리
3.3. 은닉층이 스스로 배운 표현: 거울 대칭 판별과 '가족 관계도(Family Trees)' 과제
3.4. 카네기 멜런 대학교(CMU) 시절과 캐나다 토론토 이주
제2부. 신경망을 배우게 하는 방법
제4장. 물리학에서 찾은 학습의 원리
4.1. 로체스터의 만남: 홉필드 네트워크에 확률과 열을 더하다
4.2. 에너지 지형, 확률적 이완, 그리고 숨은 유닛
4.3. 깨어 있는 단계와 꿈꾸는 단계: 볼츠만 머신의 학습 알고리즘
4.4. 2024년 노벨 물리학상: 통계물리학과 인공지능의 만남
제5장. 더 빠르게 배우는 방법
5.1. 너무 느린 볼츠만 머신과 '전문가들의 곱'이라는 발상
5.2. 제한된 볼츠만 머신(RBM)의 구조와 조건부 독립
5.3. 대조적 발산(CD) 학습법의 원리
5.4. RBM의 변형과 사전학습으로의 확장
제6장. 깊은 신경망이 다시 주목받다
6.1. 제2차 AI 겨울과 기울기 소멸 문제
6.2. 한 층씩 쌓아 학습하기: 탐욕적 층별 비지도 사전학습과 DBN
6.3. 2006년 《Science》 논문: 심층 오토인코더와 비선형 차원 축소
6.4. 심층 볼츠만 머신(DBM)과 딥러닝의 확산
제3부. 딥러닝이 세상으로 나오다
제7장. 음성과 사진을 알아보는 컴퓨터
7.1. 첫 번째 돌파구: 음성 인식의 변화 (2009~2012)
7.2. 컴퓨터 비전의 전환점: 페이페이 리의 ImageNet과 AlexNet (2012)
7.3. 딥러닝으로의 전환, DNNresearch 창업과 구글 인수
제8장. 과적합을 줄이고 지식을 전달하다
8.1. 늘어난 파라미터와 과적합 문제: 드롭아웃의 탄생
8.2. 드롭아웃의 계산 방식과 실험 결과
8.3. '어둠의 지식'과 곤충의 변태: 지식 증류의 구상
8.4. 소프트맥스 온도 조절과 작은 학생 모델로의 지식 전달
제9장. 함께 만든 딥러닝의 발전
9.1. 'AI 겨울'을 견디게 한 제도: CIFAR의 NCAP 프로그램과 장기 지원 방식
9.2. '딥러닝 3대 대부'의 협력: 힌턴, 벤지오, 르쿤
9.3. 세계 AI 연구자를 길러 낸 곳: 토론토대학교 연구실과 '토론토 네트워크'
9.4. Vector Institute와 캐나다의 국가 AI 전략: 변방에서 AI 연구의 중심지로
제4부. 더 나은 학습을 찾아서
제10장. 부분과 전체를 알아보는 기계
10.1. 합성곱 신경망(CNN)의 한계와 맥스 풀링에 대한 비판
10.2. 물체의 좌표계와 변환 오토인코더: 캡슐의 등장
10.3. 동적 라우팅과 EM 라우팅: 캡슐 네트워크의 본격적인 전개 (2017~2018)
10.4. 여러 연구를 하나로 묶는 구상: GLOM, 부분-전체 위계와 동일 벡터의 섬
제11장. 뇌에서 다시 찾는 학습 방법
11.1. 뇌는 실제로 역전파로 배울까
11.2. Forward-Forward 알고리즘: 두 번의 순방향 계산과 '좋음'이라는 점수
11.3. 수면 가설과 필사적 연산, 그리고 남은 한계
제12장. 정답표 없이 배우는 방법
12.1. 라벨 없이 배우기: 자기지도 학습이라는 과제
12.2. 데이터 증강과 대조 손실: SimCLR가 학습하는 방법
12.3. 투영 헤드: 훈련에는 쓰고 사용할 때는 떼어 내는 부품
12.4. 큰 배치와 세 가지 평가, 그리고 이후의 연구
제5부. 성취와 책임
제13장. 노벨 물리학상과 신경망
13.1. 2024년 10월 8일의 발표: 홉필드와 힌턴의 노벨 물리학상 수상
13.2. "이것이 물리학인가?": 물리학계의 논쟁과 학문의 경계
13.3. 2018년 튜링상에서 2024년 노벨상까지: 인공지능과 기초 과학이 서로를 키우는 관계
제14장. 인공지능의 위험을 경고하다
14.1. 2023년 5월의 결단: 구글을 떠나 위험을 알리는 길로
14.2. 앞당겨진 AGI 예측: 30~50년에서 5~20년으로
14.3. 통제권 상실과 멸종 위험 수치, 그리고 지능 폭발
14.4. 인간과 초지능이 함께 살기 위한 조건: 힌턴의 제안
제15장. 지능과 경험을 둘러싼 질문
15.1. 디지털 생명체와 지식 공유 능력의 차이
15.2. 주관적 경험과 의식에 대한 힌턴의 생각
15.3. 정부의 안전 연구 지원과 기업 규제 방안
참고자료
판권
출처: 국립중앙도서관 ISBN 서지정보(출판사 제출)
부가기호 45000: 독자 대상 청소년 · 발행 형태 전자출판물 · 내용 분류 총류.
출처: 국립중앙도서관 ISBN 서지정보 · 부가기호 뜻은 국립중앙도서관 ISBN 안내 기준
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김경진 변호사 출판사에서 2026-10-21 출간 예정입니다 (국립중앙도서관 ISBN 서지정보 기준). ISBN 9791124360491.
김경진 / 김경진 변호사 출판사. 출간 후 상세 정보가 갱신됩니다.
전자책으로 출간 예정입니다. 정가는 20,000원입니다. (국립중앙도서관 출판예정도서 등록 기준이며, 별도 판형이 추가될 수 있습니다.)
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