Andrew Yan-Tak Ng ( chino :吳恩達; nacido en 1976) es un científico informático y empresario tecnológico británico-estadounidense centrado en el aprendizaje automático y la inteligencia artificial (IA). [2] Ng fue cofundador y director de Google Brain y fue el ex científico jefe de Baidu , convirtiendo el Grupo de Inteligencia Artificial de la empresa en un equipo de varios miles de personas. [3]
Ng es profesor adjunto en la Universidad de Stanford (anteriormente profesor asociado y director de su Laboratorio de IA de Stanford o SAIL). Ng también ha trabajado en el campo de la educación en línea , cofundando Coursera y DeepLearning.AI. [4] Ha encabezado muchos esfuerzos para "democratizar el aprendizaje profundo" enseñando a más de 8 millones de estudiantes a través de sus cursos en línea. [5] [2] [6] Ng es reconocido mundialmente en informática, reconocido en las 100 personas más influyentes de la revista Time en 2012 y en las personas más creativas de Fast Company en 2014. Su influencia se extiende al hecho de haber sido nombrado en las 100 personas más influyentes de la IA de Time en 2023. [6]
En 2018, lanzó y actualmente dirige AI Fund, un fondo de inversión de 175 millones de dólares para respaldar a empresas emergentes de inteligencia artificial. Fundó Landing AI, que ofrece productos SaaS basados en inteligencia artificial. [7]
El 11 de abril de 2024, Amazon anunció el nombramiento de Ng como miembro de su junta directiva. [8]
Ng nació en el Reino Unido , [9] en 1976, hijo de Ronald Paul Ng, un hematólogo, y Tisa Ho , una administradora de artes, [10] [11] [12] quienes eran inmigrantes de Hong Kong . Tiene al menos un hermano. [11] En su juventud, Ng vivió en Hong Kong y Singapur. [9] Ng asistió y se graduó de la Institución Raffles . [13]
En 1997, obtuvo su licenciatura con una triple especialización en informática , estadística y economía en la Universidad Carnegie Mellon en Pittsburgh , Pensilvania . Entre 1996 y 1998 también realizó investigaciones sobre aprendizaje de refuerzo , selección de modelos y selección de características en los Laboratorios Bell de AT&T . [14]
En 1998, Ng obtuvo su maestría en Ingeniería Eléctrica y Ciencias de la Computación en el Instituto Tecnológico de Massachusetts (MIT) en Cambridge, Massachusetts . En el MIT, construyó el primer motor de búsqueda web indexado automáticamente y disponible al público para artículos de investigación en la web. Fue un precursor de CiteSeerX / ResearchIndex , pero se especializó en aprendizaje automático. [14]
En 2002, recibió su Doctorado en Filosofía (Ph.D.) en Ciencias de la Computación de la Universidad de California, Berkeley , bajo la supervisión de Michael I. Jordan . Su tesis se titula "Conformación y búsqueda de políticas en el aprendizaje por refuerzo " y es muy citada hasta el día de hoy. [14] [15]
Comenzó a trabajar como profesor asistente en la Universidad de Stanford en 2002 y como profesor asociado en 2009. [16]
Actualmente vive en Los Altos Hills , California . En 2014 se casó con Carol E. Reiley . [17] Tienen dos hijos: una hija nacida en 2019 [18] y un hijo nacido en 2021. [19] La revista MIT Technology Review nombró a Ng y Reiley una "pareja poderosa de IA". [20] [21]
Ng es profesor en los departamentos de Ciencias de la Computación e Ingeniería Eléctrica de la Universidad de Stanford . Se desempeñó como director del Laboratorio de Inteligencia Artificial de Stanford (SAIL), donde enseñó a los estudiantes y realizó investigaciones relacionadas con la minería de datos , el big data y el aprendizaje automático. Su curso de aprendizaje automático CS229 en Stanford es el curso más popular que se ofrece en el campus con más de 1000 estudiantes inscritos algunos años. [22] [23] A partir de 2020, tres de los cursos más populares en Coursera son los de Ng: Aprendizaje automático (n.° 1), IA para todos (n.° 5), Redes neuronales y aprendizaje profundo (n.° 6). [24]
En 2008, su grupo en Stanford fue uno de los primeros en los EE. UU. en comenzar a defender el uso de GPU en el aprendizaje profundo. [ cita requerida ] La razón fue que una infraestructura de computación eficiente podría acelerar el entrenamiento de modelos estadísticos en órdenes de magnitud, mejorando algunos de los problemas de escalamiento asociados con el big data. En ese momento fue una decisión controvertida y arriesgada, pero desde entonces y siguiendo el ejemplo de Ng, las GPU se han convertido en una piedra angular en el campo. Desde 2017, Ng ha estado abogando por el cambio a la computación de alto rendimiento (HPC) para escalar el aprendizaje profundo y acelerar el progreso en el campo. [ cita requerida ]
En 2012, junto con la científica informática de Stanford Daphne Koller, cofundó y fue director ejecutivo de Coursera , un sitio web que ofrece cursos en línea gratuitos para todos. [2] [ verificación fallida ] Despegó con más de 100.000 estudiantes registrados para el popular curso CS229A de Ng. [25] Hoy, varios millones de personas se han inscrito en los cursos de Coursera, lo que convierte al sitio en uno de los principales cursos masivos abiertos en línea (MOOC) del mundo.
De 2011 a 2012, trabajó en Google , donde fundó y dirigió el Proyecto Google Brain Deep Learning con Jeff Dean , Greg Corrado y Rajat Monga.
En 2014, se unió a Baidu como científico jefe y llevó a cabo investigaciones relacionadas con big data e IA. [26] Allí creó varios equipos de investigación para cosas como el reconocimiento facial y Melody, un chatbot de IA para el cuidado de la salud . [3] También desarrolló para la empresa la plataforma de IA llamada DuerOS y otras tecnologías que posicionaron a Baidu por delante de Google en el discurso y desarrollo de IA. [27] En marzo de 2017, anunció su renuncia a Baidu. [2] [28]
Poco después lanzó Deeplearning.AI, una serie en línea de cursos de aprendizaje profundo (incluida la especialización AI for Good). [29] Luego, Ng lanzó Landing AI, que ofrece productos SaaS impulsados por IA . [30]
En enero de 2018, Ng presentó el AI Fund, recaudando 175 millones de dólares para invertir en nuevas empresas emergentes . [31] En noviembre de 2021, Landing AI consiguió una ronda de financiación de serie A de 57 millones de dólares liderada por McRock Capital, para ayudar a los fabricantes a adoptar la visión artificial. [32]
Ng investiga principalmente en aprendizaje automático , aprendizaje profundo , percepción de máquinas , visión artificial y procesamiento del lenguaje natural ; y es uno de los científicos informáticos más famosos e influyentes del mundo. [33] Con frecuencia ha ganado premios al mejor artículo en conferencias académicas y ha tenido un gran impacto en el campo de la IA, la visión artificial y la robótica. [34] [35]
Durante sus estudios de posgrado, junto con David M. Blei y Michael I. Jordan , Ng fue coautor del influyente artículo que introdujo la asignación latente de Dirichlet (LDA) para su tesis sobre aprendizaje de refuerzo para drones. [36]
Sus primeros trabajos incluyen el proyecto Stanford Autonomous Helicopter, que desarrolló uno de los helicópteros autónomos más capaces del mundo. [37] [38] Fue el científico líder e investigador principal del proyecto STAIR (Stanford Artificial Intelligence Robot), [39] que dio como resultado Robot Operating System (ROS), una plataforma de robótica de software de código abierto ampliamente utilizada . Su visión de construir un robot de IA y poner un robot en cada hogar inspiró a Scott Hassan a respaldarlo y crear Willow Garage . [40] También es uno de los miembros del equipo fundador del proyecto Stanford WordNet, que utiliza el aprendizaje automático para expandir la base de datos Princeton WordNet creada por Christiane Fellbaum . [14] [41]
En 2011, Ng fundó el proyecto Google Brain en Google , que desarrolló redes neuronales artificiales a gran escala utilizando la infraestructura informática distribuida de Google. [42] Entre sus resultados notables estuvo una red neuronal entrenada utilizando algoritmos de aprendizaje profundo en 16.000 núcleos de CPU , que aprendió a reconocer gatos después de ver solo videos de YouTube , y sin que nadie le hubiera dicho nunca qué es un "gato". [43] [44] La tecnología del proyecto también se utiliza actualmente en el sistema de reconocimiento de voz del sistema operativo Android . [45]
En 2011, Stanford lanzó un total de tres cursos masivos abiertos en línea (MOOC) sobre aprendizaje automático (CS229a), bases de datos e IA, impartidos por Ng, Peter Norvig , Sebastian Thrun y Jennifer Widom . [47] [48] Esto ha llevado al movimiento MOOC moderno. Ng enseñó aprendizaje automático y Widom enseñó bases de datos. El curso sobre IA impartido por Thrun condujo a la génesis de Udacity . [47]
Las semillas de los cursos masivos abiertos en línea (MOOC) se remontan a unos años antes de la fundación de Coursera en 2012. Dos temas enfatizados en la fundación de los MOOC modernos fueron la escala y la disponibilidad . [47]
Para 2023, Ng habrá ampliado notablemente el acceso a la educación en IA, y se estima que 8 millones de personas en todo el mundo toman sus cursos a través de plataformas como DeepLearning.AI y Coursera. [6]
Ng inició el programa Stanford Engineering Everywhere (SEE), que en 2008 publicó una serie de cursos de Stanford en línea de forma gratuita. Ng impartió uno de estos cursos, "Machine Learning", que incluye sus videoconferencias, junto con los materiales para estudiantes utilizados en la clase Stanford CS229. Ofrecía una experiencia similar a MIT OpenCourseWare , excepto que apuntaba a proporcionar una experiencia de "curso completo", equipada con conferencias, materiales del curso, problemas y soluciones, etc. Los videos de SEE fueron vistos por millones e inspiraron a Ng a desarrollar e iterar nuevas versiones de tecnología en línea. [47]
Dentro de Stanford, se incluyen Daphne Koller con sus "experiencias de aprendizaje combinado" y el codiseño de un sistema de calificación entre pares, John Mitchell (Courseware, un sistema de gestión del aprendizaje ), Dan Boneh (que utiliza el aprendizaje automático para sincronizar vídeos, y que más tarde enseñó criptografía en Coursera), Bernd Girod (ClassX) y otros. Fuera de Stanford, Ng y Thrun atribuyen a Sal Khan de Khan Academy el mérito de ser una gran fuente de inspiración. Ng también se inspiró en lynda.com y en el diseño de los foros de Stack Overflow . [47]
Widom, Ng y otros fueron fervientes defensores de las grabaciones en tabletas al estilo Khan y, entre 2009 y 2011, se grabaron y subieron a Internet varios cientos de horas de vídeos de clases grabados por profesores de Stanford. Ng probó algunos de los diseños originales con una escuela secundaria local para determinar las mejores prácticas para grabar lecciones. [47]
En octubre de 2011, se publicó en ml-class.org la versión "aplicada" de la clase de Stanford (CS229a), con más de 100.000 estudiantes registrados para su primera edición. El curso incluía exámenes y tareas de programación calificadas y se convirtió en uno de los primeros y más exitosos cursos masivos abiertos en línea (MOOC) creados por un profesor de Stanford. [49]
Se lanzaron otros dos cursos sobre bases de datos (db-class.org) e inteligencia artificial (ai-class.org). Los cursos ml-class y db-class se desarrollaron en una plataforma desarrollada por estudiantes, entre ellos Frank Chen, Jiquan Ngiam, Chuan-Yu Foo y Yifan Mai. La noticia se difundió a través de las redes sociales y la prensa popular. Los tres cursos duraron diez semanas y se otorgaron más de 40.000 "Declaraciones de logro". [47]
Ng cuenta la siguiente historia sobre los primeros días de Coursera:
En 2011, trabajé con cuatro estudiantes de Stanford. Estábamos bajo una enorme presión para crear nuevas funciones para los más de 100.000 estudiantes que ya estaban inscritos. Uno de los estudiantes (Frank Chen) afirma que otro (Jiquan Ngiam) lo dejaba varado con frecuencia en el edificio de Stanford y se negaba a llevarlo de regreso a su dormitorio hasta muy tarde por la noche, por lo que no tenía otra opción que quedarse y seguir trabajando. No confirmo ni niego esta historia. [50]
Su trabajo posteriormente condujo a la fundación de Coursera con Koller en 2012. En 2019, los dos cursos más populares de la plataforma fueron impartidos y diseñados por Ng: "Aprendizaje automático" (n.° 1) y "Redes neuronales y aprendizaje profundo" (n.° 2).
En 2019, Ng lanzó un nuevo curso "IA para todos". Se trata de un curso no técnico diseñado para ayudar a las personas a comprender el impacto de la IA en la sociedad y sus beneficios y costos para las empresas, así como también cómo pueden navegar a través de esta revolución tecnológica . [51]
Ng es el presidente de la junta directiva de Woebot Labs, una clínica psicológica que utiliza la ciencia de datos para brindar terapia cognitiva conductual . Ofrece un chatbot terapéutico para ayudar a tratar la depresión, entre otras cosas. [52]
También es miembro de la junta directiva de drive.ai , que utiliza IA para automóviles autónomos y fue adquirida por Apple en 2019. [53] [54]
A través de Landing AI, también se centra en democratizar la tecnología de IA y reducir la barrera de entrada para empresas y desarrolladores. [7]
Ng también es autor o coautor de más de 300 publicaciones en robótica y campos relacionados. [55] Su trabajo en visión artificial y aprendizaje profundo ha aparecido a menudo en comunicados de prensa y reseñas. [56]
Ha sido árbitro conjunto de cientos de publicaciones sobre IA en revistas como NeurIPS . También ha sido editor del Journal of Artificial Intelligence Research (JAIR), editor asociado del IEEE Robotics and Automation Society Conference Editorial Board (ICRA), y mucho más. [14]
Ha dado charlas invitadas en la NASA , Google , Microsoft , Lockheed Martin , la Sociedad Max Planck , Stanford , Princeton , UPenn , Cornell , MIT , UC Berkeley y docenas de otras universidades. Fuera de los EE. UU., ha dado conferencias en España, Alemania, Israel, China, Corea y Canadá. [14]
También ha escrito para Harvard Business Review , HuffPost , Slate , Apple News y Twitter de Quora Sessions. [ cita requerida ] También escribe un boletín digital semanal llamado The Batch .
También escribió un libro Machine Learning Yearning , una guía práctica para aquellos interesados en el aprendizaje automático, que distribuyó de forma gratuita. [68] En diciembre de 2018, escribió una secuela llamada AI Transformation Playbook . [69]
Ng contribuyó con un capítulo a Architects of Intelligence: The Truth About AI from the People Building it (2018) del futurista estadounidense Martin Ford .
Ng cree que la verdadera amenaza es contemplar el futuro del trabajo: "En lugar de distraernos con malvados robots asesinos, el desafío al trabajo causado por estas máquinas es una conversación que la academia, la industria y el gobierno deberían tener". [70] Un objetivo particular del trabajo de Ng es "democratizar" el aprendizaje de la IA para que las personas puedan aprender más sobre ella y comprender sus beneficios. [ cita requerida ]
En una entrevista con el Financial Times en diciembre de 2023 , Ng destacó las preocupaciones sobre el impacto de las posibles regulaciones en la IA de código abierto , haciendo hincapié en cómo los riesgos de presentación de informes, licencias y responsabilidad podrían afectar injustamente a las empresas más pequeñas y sofocar la innovación. Argumentó que la regulación de tecnologías básicas como los modelos de código abierto podría obstaculizar el progreso sin mejorar notablemente la seguridad. Ng abogó por unas regulaciones cuidadosamente diseñadas para evitar obstáculos al desarrollo y la distribución de tecnologías de IA beneficiosas. [71]
