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역대
튜링상 수상자 목록
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1966년 | 1967년 | 1968년 | 1969년 |
| 앨런 펄리스 | 모리스 윌크스 | 리처드 해밍 | 마빈 민스키 | |
| 1970년 | 1971년 | 1972년 | 1973년 | |
| 제임스 H. 윌킨슨 | 존 매카시 | 에츠허르 다익스트라 | 찰스 바크만 | |
| 1974년 | 1975년 | 1976년 | ||
| 도널드 커누스 | 앨런 뉴웰 | 허버트 사이먼 | 미하엘 라빈 | |
| 1976년 | 1977년 | 1978년 | 1979년 | |
| 데이나 스콧 | 존 배커스 | 로버트 W. 플로이드 | 케네스 아이버슨 | |
| 1980년 | 1981년 | 1982년 | 1983년 | |
| 토니 호어 | 에드거 F. 커드 | 스티븐 쿡 | 켄 톰프슨 | |
| 1983년 | 1984년 | 1985년 | 1986년 | |
| 데니스 리치 | 니클라우스 비르트 | 리처드 카프 | 존 홉크로프트 | |
| 1986년 | 1987년 | 1988년 | 1989년 | |
| 로버트 타잔 | 존 코크 | 이반 서덜랜드 | 윌리엄 카한 | |
| 1990년 | 1991년 | 1992년 | 1993년 | |
| 페르난도 J. 코바토 | 로빈 밀너 | 버틀러 램슨 | 유리스 하르트마니스 | |
| 1993년 | 1994년 | 1995년 | ||
| 리처드 스턴스 | 에드워드 파이겐바움 | 라즈 래디 | 매뉴얼 블럼 | |
| 1996년 | 1997년 | 1998년 | 1999년 | |
| 아미르 프누엘리 | 더글러스 엥겔바트 | 짐 그레이 | 프레드 브룩스 | |
| 2000년 | 2001년 | 2002년 | ||
| 앤드루 야오 | 올렌-요한 달 | 크리스텐 니가드 | 로널드 라이베스트 | |
| 2002년 | 2003년 | 2004년 | ||
| 아디 샤미르 | 레오나르드 아델만 | 앨런 케이 | 빈트 서프 | |
| 2004년 | 2005년 | 2006년 | 2007년 | |
| 로버트 칸 | 페테르 나우르 | 프란시스 E. 앨런 | 에드먼드 M. 클라크 | |
| 2007년 | 2008년 | 2009년 | ||
| 앨런 에머슨 | 조세프 시파키스 | 바바라 리스코프 | 찰스 P. 태커 | |
| 2010년 | 2011년 | 2012년 | ||
| 레슬리 밸리언트 | 유디 펄 | 샤피 골드바서 | 실비오 미칼리 | |
| 2013년 | 2014년 | 2015년 | ||
| 레슬리 램포트 | 마이클 스톤브레이커 | 휫필드 디피 | 마틴 헬만 | |
| 2016년 | 2017년 | 2018년 | ||
| 팀 버너스리 | 존 헤네시 | 데이비드 패터슨 | 제프리 힌튼 | |
| 2018년 | 2019년 | |||
| 요슈아 벤지오 | 얀 르쿤 | 에드윈 캐트멀 | 팻 한라한 | |
| 2020년 | 2021년 | 2022년 | ||
| 앨프리드 에이호 | 제프리 울먼 | 잭 동가라 | 로버트 메칼프 | }}}}}}}}} |
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<colbgcolor=#262633><colcolor=#fff> 얀 앙드레 르쿤 Yann André LeCun[1] |
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| 출생 | 1960년 7월 8일 ([age(1960-07-08)]세) |
| 프랑스 일드프랑스 발두아즈 몽모랑시 | |
| 국적 |
[[프랑스|]][[틀:국기|]][[틀:국기|]] | [[미국|]][[틀:국기|]][[틀:국기|]] |
| 직업 | 컴퓨터과학자 |
| 현직 |
메타 (수석 인공지능 과학자) 뉴욕 대학교 쿠란트 수학연구소 (교수) |
| 학력 |
ESIEE Paris (
전기전자공학 / 학사) 피에르 마리 퀴리 대학교 ( 컴퓨터과학 / 박사) |
| 링크 |
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1. 개요
프랑스의 컴퓨터과학자.CNN 분야를 개척하며 컴퓨터 비전 분야의 방향성을 제시하는 등 딥 러닝 발전에 커다란 기여를 하여 튜링상을 수여받았다. 현직 뉴욕 대학교 쿠란트 수학연구소의 교수이자 메타의 수석 인공지능 과학자 겸 부사장이며, 현재까지도 왕성한 연구 활동을 이어가고 있다.
2. 생애
1987년 소르본 대학교에서 컴퓨터과학 박사 과정을 마쳤으며, 토론토 대학교 제프리 힌튼 교수 연구실에서 박사후연구원으로 1년간 근무하는 동안 그의 역전파 알고리즘을 접하게 되며 르쿤도 해당 분야를 중점적으로 연구하게 된다.1988년 벨 연구소의 적응형 시스템 연구 부서에 합류했으며, 생물학 분야에서 영감을 받으며 1989년 본인의 이름을 딴 LeNet[2]을 발표했다. LeNet은 초기 합성곱신경망 구조의 시초적인 역할을 하며 컴퓨터 비전 분야에 해결책을 제시하는 중요한 방법론으로 거듭났다.[3]
1996년 AT&T 연구소의 이미지처리 연구 부서의 총괄자로 임명되었다.
2003년 뉴욕 대학교에 교수로 합류했다.
2012년 뉴욕 대학교 데이터과학센터의 창립 멤버로 합류하며 이사로 임명되었다.
2013년 페이스북 인공지능 연구소(FAIR)의 설립 당시 소장으로 임명되었다. 해당 연구소는 르쿤이 요구한 조건에 의해 실리콘밸리가 아닌 르쿤 거주 반경에 위치한 뉴욕시에 설립되었으며 페이스북의 상용 목적 제품 부서로부터 독립성을 보장받고 오픈소스 방식을 차용한 완전개방형 논문과 기반기술 개발에 집중하였다. 알렉스넷의 파급력과 경쟁사인 구글의 딥러닝 연구로 인해 르쿤을 포섭하기 위한 페이스북의 파격적인 대우를 옅볼 수 있는 대목인데, 대신 연구 성과는 페이스북의 기계학습 응용팀에서 제품화시켰다.[4]
2014년에는 페이스북 인공지능 연구소에 집중하기 위해 뉴욕 대학교 데이터과학센터 이사직에서 물어났다.
2018년 페이스북 인공지능 연구소에서 물러난 뒤, 메타의 수석 인공지능 과학자로 선임되었다. 같은 해, 딥러닝 연구에 대한 공로로 제프리 힌튼, 요슈아 벤지오와 함께 2018년 튜링상을 수상하였다.
2020년대에는 본인이 개척한 기존의 주류 모델링에서 벗어나, 자체강화학습 방식으로 잠재공간 복원 학습을 진행시킨 I-제파[5]와 V-제파 등 AGI 도달을 위해 새로운 방식의 모델 개발에 집중하고 있다.
3. 기타
- ChatGPT의 대성공으로 AGI과 초인공지능에 대해서 대중은 물론 학계에서도 우려가 심해지자, X를 통해 인공지능 규제론자는 물론 더 나아가 종말론자까지 신랄하게 까내리고 있다. 과거 긴밀하게 연구를 협업했던 제프리 힌튼과 요슈아 벤지오 등도 예외는 아니다. 인공지능이 종말이 아닌, 르네상스를 일으킬 것이라고 주장한다.
- 2017년에 등장한 뒤 딥러닝 붐을 일으킨 주역, 트랜스포머에 대해 한계가 명확하며 새로운 돌파구가 있어야 AGI 도달이 가능하다고 주장한다. # 물리적 세계에 대한 이해가 불가능하며, 훈련 데이터의 안정성에 관련된 이슈로 편향과 독점 위혐성이 높다는 점 등을 본인 주장에 대한 근거로 제시했다. 이에 따라 해당 분야를 꿈꾸는 학생들에게도 이러한 LLM 방식 대신 차세대 모델에 집중하라는 조언을 던졌다. #
- 2024년 들어서 X를 통해 일론 머스크와 상당한 수준의 설전을 벌이고 있다. 머스크는 인공지능 규제론자 성향을 보이는 대표적 인물이며, 보안 이슈 등을 근거로 왓츠앱 등 르쿤이 몸 담고 있는 메타의 서비스를 비판하고 있기 때문이다. 르쿤은 그의 제품은 좋아하지만[6], 그의 음모론적 성향과 과도한 시기 예측, 과학을 대하는 태도 등을 싫어한다고 언급하기도 했다. # #
- 현대AI의 원리인 LLM의 유용성은 인정하지만, LLM으로 AGI가 불가능하거나 극도로 힘들다고 주장하고 있다. 이 때문에 스승인 제프리 힌튼이나, 현직에서 압도적인 능력을 발휘하는 일리야 수츠케버가 수 년 이내에 인류를 위협하는 초지능이 도래한다는 입장과는 달리 5년에서 20년은 걸릴 거라고 주장하고 있다.[7] 또한 인공지능 규제 반대파이기도 한데 현재의 AI는 인간에게 큰 위협이 되지 않기에, 그래서 AI는 위험하지 않기 때문에 절대로 AI규제를 하지 말아야 한다는 입장이다.
[1]
프랑스어 발음을 옮기면 르쾽이고 영어 발음을 옮기면 르컨 내지 러컨이지만 국내에서는 (아마 철자를 그대로 나타낸) "르쿤"이라는 표기가 먼저 자리잡았다.
[2]
#
#
[3]
시각정보가 망막으로 유입될 때는 다양한 종류의 시각 데이터에 반응한 반면 시각피질을 구성하는 세포는 선과 모서리 등 부분적인 모양에만 반응하는 것에서 착안했다.
[4]
컴퓨터 비전 기술을 활용하여 딥페이스 등 사용자 얼굴 인식 알고리즘을 통한 맞춤광고 최척화와 유해컨텐츠 자동 필터링, 이미지 내 텍스트 추출 등에 써먹었다.
[5]
Image Joint Embedding Predictive Architecture.
[6]
테슬라 모델 S 오너다.
[7]
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