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프랑크 로젠블랫

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목차

1. 개요

프랭크 로젠블랫은 미국의 인공지능 연구자이다. 그는 1956년 코넬 대학교에서 철학 박사 학위를 받았으며, 퍼셉트론 개발로 가장 잘 알려져 있다. 퍼셉트론은 1957년 코넬 항공 연구소에서 IBM 704 컴퓨터로 처음 시뮬레이션되었으며, 시행착오를 통해 학습하는 최초의 컴퓨터였다. 로젠블랫은 1971년 43세의 나이로 보트 사고로 사망했으며, IEEE는 그의 업적을 기리기 위해 IEEE 프랭크 로젠블랫 상을 제정했다.

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프랑크 로젠블랫 - [인물]에 관한 문서
기본 정보
프랑크 로젠블랫
프랑크 로젠블랫
이름프랑크 로젠블랫
원어 이름Frank Rosenblatt (영어)
출생1928년 7월 11일
출생지미국 뉴욕주 뉴로셸
사망1971년 7월 11일
사망지체사피크 만
국적미국
학력 및 경력
모교코넬 대학교
직업학자, 교수
알려진 업적뉴럴 네트워크 연구의 개척
영향월터 피츠, 워런 스터지스 매컬록, 도널드 O. 헤브, 프리드리히 하이에크, 칼 래슐리
학위 논문 제목K-계수: 다변량 분석을 위한 새로운 기술의 설계 및 시험 적용 (The k-Coefficient: Design and Trial Application of a New Technique for Multivariate Analysis)
학위 논문 URL학위 논문 URL
학위 논문 발표 년도1956년

2. 생애와 경력

뉴욕주 뉴로셸에서 태어난 로젠블랫은 1946년 브롱스 과학고등학교를 졸업하고 코넬 대학교에서 학사 및 박사 학위를 받았다. 박사 학위 논문을 위해 전자 프로파일 분석 컴퓨터(EPAC)를 제작하여 심리 측정 데이터를 분석했다.

이후 칼스팬(Cornell Aeronautical Laboratory)에서 연구 심리학자, 수석 심리학자, 인공 지능 부문 책임자를 역임하며 퍼셉트론 연구를 수행, 1960년 마크 I 퍼셉트론을 개발했다. 1959년 코넬 대학교로 돌아와 생물학과 신경과학 부문에서 교수로 재직하며 쥐의 뇌 추출물을 이용한 학습 전달 연구를 수행했다.

1971년 7월 11일, 체서피크 만에서 보트 사고로 43세의 나이에 사망하기 전까지, 그는 신경과학분야에서 다양한 연구 활동을 펼쳤다. 워렌 맥컬럭과 월터 피츠가 고안한 형식 뉴런 모델을 기반으로 퍼셉트론을 개발하여 1958년에 논문을 발표하기도 했다.

2. 1. 초기 생애 및 교육

뉴욕주 뉴로셸에서 유대인 가정에서 태어났다.[2] 1946년 브롱스 과학고등학교를 졸업하고 코넬 대학교에 입학하여 1950년 문학사 학위를, 1956년 철학 박사 학위를 받았다.[3]

박사 학위 논문을 위해 심리 측정학을 위한 다차원 분석을 수행하는 맞춤형 컴퓨터인 전자 프로파일 분석 컴퓨터(EPAC)를 제작했다. 이 컴퓨터는 1951년부터 1953년까지 박사 학위 논문을 위해 수집된 심리 측정 데이터를 분석하는 데 사용되었다. 데이터는 200명 이상의 코넬 학부생을 대상으로 600개 항목 설문조사를 통해 수집되었으며, 총 계산 비용은 250만 번의 산술 연산으로, IBM CPC를 사용해야 했다.[4] 데이터 처리 15분이 걸리는 작업이 단 2초 만에 끝났다고 한다.[5]

2. 2. 코넬 항공 연구소 (칼스팬)

그는 이후 뉴욕주 버팔로에 있는 코넬 항공 연구소로 옮겨 연구 심리학자, 수석 심리학자, 인공 지능 부문 책임자를 차례로 역임했다.[2] 그곳에서 그는 퍼셉트론에 대한 초기 연구를 수행했으며, 이는 1960년 마크 I 퍼셉트론의 개발 및 하드웨어 구축으로 이어졌다.[2] 이는 본질적으로 시행착오를 통해 새로운 기술을 배울 수 있는 최초의 컴퓨터였으며, 인간의 사고 과정을 시뮬레이션하는 유형의 신경망을 사용했다.

2. 3. 코넬 대학교 복귀 및 연구 활동

1959년, 로젠블랫은 인지 시스템 연구 프로그램 책임자 겸 심리학과 강사로 코넬 대학교의 이타카 캠퍼스로 돌아왔다.[2] 1966년에는 생물학과 내에 새로 설립된 신경과학 부문의 부교수가 되었다.[2] 1970년에는 신경생물학 및 행동학 대학원 분야의 현장 대표가 되었고, 1971년에는 신경생물학 및 행동학 부문 임시 의장직을 공동으로 맡았다.[3]

1966년, 그는 훈련된 쥐에서 뇌 추출물을 주사하여 학습된 행동을 훈련받지 않은 쥐에게 전달하는 연구에 매료되었으며, 이는 이후 수년간 광범위하게 출판할 주제였다.[3]

2. 4. 사망

1971년 7월 11일, 체서피크 만에서 보트 사고로 43세의 나이에 사망했다.[3][4]

3. 학문적 관심사

로젠블랫은 생물학적 원리에 따라 제작되어 학습 능력을 보여준 전자 장치인 퍼셉트론으로 가장 잘 알려져 있다. 그는 이 접근 방식을 수많은 논문과 1962년 저서 ''신경역학의 원리: 퍼셉트론과 뇌 메커니즘 이론''에서 발전시켰다.

1960년대 후반, 제임스 V. 매코넬의 편형동물에서의 기억 전달 실험에서 영감을 받아 곤충학과에서 쥐 뇌 추출물을 이용한 학습된 행동 전달에 대한 실험을 시작했다.

3. 1. 퍼셉트론

로젠블랫은 학습 능력을 보여준 전자 장치인 퍼셉트론으로 가장 잘 알려져 있다. 퍼셉트론은 1957년 코넬 항공 연구소에서 IBM 704 컴퓨터로 처음 시뮬레이션되었다.[6] 퍼셉트론의 눈앞에 삼각형을 제시하면 이미지를 포착하여 임의의 일련의 선을 따라 반응 장치로 전달하여 이미지를 등록했다.[7]



로젠블랫은 이 접근 방식을 수많은 논문과 1962년 저서 ''신경역학의 원리: 퍼셉트론과 뇌 메커니즘 이론''에서 발전시켰다.[8] 그는 퍼셉트론으로 국제적인 인정을 받았으며, ''뉴욕 타임스''는 "새로운 해군 장치가 실행을 통해 학습한다"는 헤드라인으로 혁명이라고 묘사했고,[9] ''뉴요커'' 역시 이 기술 발전을 칭찬했다.[7]

로젠블랫은 4개의 주요 정리를 증명했다. 첫 번째 정리는 훈련 세트에 불일치가 없고 (충분히 많은 독립적인 A-요소가 있는 경우) 초기 퍼셉트론이 모든 분류 문제를 해결할 수 있다고 명시한다. 네 번째 정리는 초기 퍼셉트론의 이러한 실현이 문제를 해결할 수 있는 경우 학습 알고리즘의 수렴을 명시한다.

SRI 인터내셔널 등에서도 유사한 장치에 대한 연구가 진행되었으며, 많은 연구자들이 큰 기대를 가졌다.

일반적으로 인공 지능의 선구자로 인정받는 마크 I 퍼셉트론은 현재 스미소니언 협회의 워싱턴 D.C.에 보관되어 있다.[3] 마크 I은 학습하고, 문자를 인식하고, 상당히 복잡한 문제를 해결할 수 있었다.

3. 1. 1. 신경역학의 원리 (1962)

로젠블랫은 1962년 스파르탄 북스(Spartan Books)에서 ''신경역학의 원리: 퍼셉트론과 뇌 메커니즘 이론''(Principles of Neurodynamics: Perceptrons and the Theory of Brain Mechanisms)을 출판했다.[8] 이 책은 1961년 3월 15일 국방 기술 정보 센터를 통해 분류되지 않은 보고서 No. 1196-G-8로 먼저 발행되었다.[12]

이 책은 크게 네 부분으로 나뉜다. 첫 번째 부분은 뇌 모델링에 대한 다양한 접근 방식, 생리학 및 심리학적 고려 사항, 퍼셉트론 접근 방식의 기본 개념과 정의, 그리고 역사적 검토를 제공한다. 두 번째 부분은 3층 직렬 결합 퍼셉트론의 수학적 기초, 심리적 실험 결과 및 다양한 퍼셉트론 변형을 다룬다. 세 번째 부분은 다층 및 교차 결합 퍼셉트론을, 네 번째 부분은 역 결합 퍼셉트론과 향후 연구 과제를 다룬다.

로젠블랫은 이 책을 바탕으로 코넬 대학교 공학 및 인문 대학 학생들을 위한 "뇌 메커니즘 이론"이라는 학제 간 과정을 가르쳤다.

책에 사용된 뉴런 모델은 워렌 맥컬럭과 월터 피츠가 제안한 모델을 계승했다. 로젠블랫의 철학적 접근 방식은 도널드 O. 헤브와 프리드리히 하이에크의 이론, 칼 래쉴리의 실험적 연구 결과에 큰 영향을 받았다. 또한, W. 로스 애시비, 앨버트 유틀리, 마빈 민스키, 도널드 맥크리몬 맥케이, 존 폰 노이만 등 이론가들의 확률적 접근 방식을 공유한다.[5]

3. 1. 2. 퍼셉트론의 한계와 재조명

마빈 민스키와 시모어 페퍼트가 1969년에 출판한 책 《퍼셉트론》으로 인해 초기 흥분은 다소 줄어들었다.[10] 민스키와 페퍼트는 신경 입력에 제한을 둔 초기 퍼셉트론, 즉 제한된 수의 연결 또는 A-유닛 수용 필드의 비교적 작은 직경을 가진 퍼셉트론을 고려했다. 그들은 이러한 제약 조건에서 초기 퍼셉트론이 입력 이미지의 연결성 또는 픽셀의 패리티와 같은 일부 문제를 해결할 수 없음을 증명했다. 로젠블랫은 제한이 없는 초기 퍼셉트론의 전능함을 증명한 반면, 민스키와 페퍼트는 제한이 있는 퍼셉트론의 능력이 제한적임을 보여주었다. 이러한 결과는 모순되지 않지만, 민스키와 페퍼트의 책은 퍼셉트론의 강력한 제한을 증명하는 것으로 널리 (그리고 잘못) 인용되었다.[10]

1980년대에 신경망 연구가 주류로 돌아온 후, 새로운 연구자들이 로젠블랫의 연구를 다시 연구하기 시작했다. 신경망에 대한 이러한 새로운 연구 물결은 일부 연구자들에 의해 퍼셉트론 책에 제시된 가설과 모순되며, 로젠블랫의 기대에 대한 확인으로 해석된다.

3. 2. 쥐 뇌 실험

1960년대 후반, 제임스 V. 매코넬의 편형동물에서의 기억 전달 실험에서 영감을 받은 로젠블랫은 곤충학과에서 쥐 뇌 추출물을 이용한 학습된 행동 전달에 대한 실험을 시작했다. 쥐들에게 변별 검사와 같은 T-미로, 2-레버 스키너 상자와 같은 조작적 조건 형성 작업을 가르쳤다. 그런 다음 쥐의 뇌를 추출하고, 추출물과 항체를 훈련받지 않은 쥐에게 주사하여, 훈련된 쥐에서 훈련받지 않은 쥐로 행동이 전달되었는지 여부를 결정하기 위해 변별 작업에서 테스트했다.[13] 로젠블랫은 이 문제에 마지막 몇 년을 보냈으며, 초기 보고서에서 더 큰 효과가 있다는 것은 잘못되었으며, 기억 전달은 기껏해야 매우 작다는 것을 설득력 있게 보여주었다.[3]

3. 3. 기타 관심사

로젠블랫은 천문학과 정치 분야에도 관심을 가졌다. 천문학 분야에서는 별의 위성 존재를 감지하는 새로운 기술을 제안하고, 지적 외계 생명체 탐사(SETI) 연구와 측광학 연구를 진행했다.[14][3][13] 정치 분야에서는 1968년 유진 매카시의 대통령 후보 경선을 지원하고 베트남 전쟁 반대 시위에 참여했다.[15]

3. 3. 1. 천문학

로젠블랫은 천문학에 대한 진지한 연구 관심을 갖고 있었으며, 별의 위성 존재를 감지하는 새로운 기술을 제안했다.[14] 그는 이타카에서 동쪽으로 약 6마일 떨어진 브룩톤데일의 언덕 꼭대기에 천문대를 지었다. 천문대 건설이 완료되자 로젠블랫은 지적 외계 생명체 탐사(SETI)에 대한 집중적인 연구를 시작했다.[3] 그는 또한 측광학을 연구했으며, "상대적으로 강렬한 비간섭성 광원 배경에 대해 낮은 수준의 레이저 신호를 감지하는" 기술을 개발했다.[13]

3. 3. 2. 정치

로젠블랫은 진보 정치에 매우 적극적이었다. 그는 1968년 유진 매카시의 대통령 후보 경선에서 뉴햄프셔와 캘리포니아에서 활동했으며, 워싱턴 D.C.에서 일련의 베트남 전쟁 반대 시위에 참여했다.[15]

4. IEEE 프랭크 로젠블랫 상

전기·전자 기술자 협회(IEEE)는 인류의 이익을 위해 기술 혁신과 우수성을 증진하는 데 전념하는 세계 최대의 전문 단체이며, 매년 IEEE 프랭크 로젠블랫 상을 수여한다.

참조

[1] 서적 2019 International Conference on Computational Science and Computational Intelligence (CSCI) IEEE 2021-05-31
[2] 웹사이트 Tribute to Dr. Frank Rosenblatt https://web.archive.[...] US Government Printing Office 2021-12-24
[3] 웹사이트 Frank Rosenblatt, July 11, 1928 — July 11, 1971 https://ecommons.cor[...] Cornell University 2021-12-24
[4] 학위논문 Inventing Intelligence: On the History of Complex Information Processing and Artificial Intelligence in the United States in the Mid-Twentieth Century https://www.reposito[...] '[object Object]' 2021-01-11
[5] 간행물 "Editor Miscellany" American Scientist 1954-01
[6] 웹사이트 Hyping Artificial Intelligence, Yet Again http://www.newyorker[...] newyorker.com 2013-12-31
[7] 웹사이트 Rival http://www.newyorker[...] The New Yorker 1958-11-28
[8] 보고서 Report #1196-0-8 https://apps.dtic.mi[...] 1961-03-15
[9] 뉴스 New Navy Device Learns By Doing https://www.nytimes.[...] The New York Times 1958-07-08
[10] 학술지 Rosenblatt's First Theorem and Frugality of Deep Learning
[11] 서적 Principles of Neurodynamics: Perceptrons and the Theory of Brain Mechanisms https://archive.org/[...] Spartan Books
[12] 서적 DTIC AD0256582: PRINCIPLES OF NEURODYNAMICS. PERCEPTRONS AND THE THEORY OF BRAIN MECHANISMS https://archive.org/[...] 1961-03-15
[13] 보고서 Cognitive Systems Research Program https://web.archive.[...] CORNELL UNIV ITHACA NY
[14] 웹사이트 Frank Rosenblatt - July 11, 1928-July 11, 1971 http://dspace.librar[...] dspace.library.cornell.edu
[15] 웹사이트 Frank Rosenblatt - July 11, 1928-July 11, 1971 http://dspace.librar[...] dspace.library.cornell.edu
[16] 학술지 The Perceptron: A Probabilistic Model for Information Storage and Organization in the Brain
[17] 웹인용 Frank Rosenblatt - July 11, 1928-July 11, 1971 http://dspace.librar[...]


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