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Eric Horvitz

Eric Joel Horvitz ( / ˈhɔːrvɪt / ) es un científico informático estadounidense y miembro técnico de Microsoft , donde se desempeña como el primer director científico de la compañía. [ 1] Anteriormente fue director de Microsoft Research Labs, incluidos centros de investigación en Redmond, WA , Cambridge, MA, Nueva York, NY, Montreal, Canadá, Cambridge, Reino Unido y Bangalore, India.

Horvitz fue elegido miembro de la Academia Nacional de Ingeniería en 2013 por los mecanismos computacionales para la toma de decisiones bajo incertidumbre y con recursos limitados.

Biografía

Horvitz recibió su doctorado y su título de doctor en la Universidad de Stanford . [2] Su tesis doctoral, Computación y acción bajo recursos limitados, y la investigación posterior introdujeron modelos de racionalidad limitada basados ​​en la probabilidad y la teoría de la decisión. Realizó su trabajo doctoral bajo la supervisión de Ronald A. Howard , George B. Dantzig , Edward H. Shortliffe y Patrick Suppes .

Actualmente es el Director Científico de Microsoft . Ha sido elegido miembro de la Asociación para el Avance de la Inteligencia Artificial (AAAI), la Academia Nacional de Ingeniería (NAE), la Academia Estadounidense de las Artes y las Ciencias y de la Asociación Estadounidense para el Avance de la Ciencia (AAAS).

Fue elegido miembro de la ACM en 2014 por sus "contribuciones a la inteligencia artificial y la interacción hombre-computadora". [3]

Fue elegido miembro de la Academia ACM CHI en 2013 por “su investigación en la intersección de la interacción humano-computadora y la inteligencia artificial”. [4]

Fue elegido miembro de la Sociedad Filosófica Americana en 2018. [5]

En 2015, recibió el Premio AAAI Feigenbaum, [6] un premio bienal por contribuciones sostenidas y de alto impacto en el campo de la inteligencia artificial a través del desarrollo de modelos computacionales de percepción, reflexión y acción, y su aplicación en la toma de decisiones críticas en el tiempo y en sistemas inteligentes de información, tráfico y atención médica.

En 2015, también recibió el premio ACM - AAAI Allen Newell , [7] por "contribuciones a la inteligencia artificial y la interacción hombre-computadora que abarcan las ciencias de la computación y la decisión a través del desarrollo de principios y modelos de detección, reflexión y acción racional".

Es miembro del Consejo Presidencial de Asesores en Ciencia y Tecnología [8] (PCAST), del Comité Asesor Científico del Instituto Allen de Inteligencia Artificial (AI2) y del Consejo de Ciencias de la Computación y Telecomunicaciones [9] (CSTB) de las Academias Nacionales de Estados Unidos .

Se ha desempeñado como presidente de la Asociación para el Avance de la IA (AAAI), miembro del Consejo Asesor de Ciencias de la Computación e Ingeniería de la Información (CISE) de la NSF, miembro del consejo del Consorcio de la Comunidad Informática (CCC), presidente de la Sección de Información, Computación y Comunicaciones de la Asociación Estadounidense para el Avance de la Ciencia (AAAS), miembro de la Junta de Regentes [10] de la Biblioteca Nacional de Medicina de los EE. UU . (NLM) y de la Comisión de Seguridad Nacional de los EE. UU. sobre IA.

Trabajar

Los intereses de investigación de Horvitz abarcan los desafíos teóricos y prácticos relacionados con el desarrollo de sistemas que perciben, aprenden y razonan. Sus contribuciones incluyen avances en los principios y aplicaciones del aprendizaje automático y la inferencia, la recuperación de información , la interacción entre humanos y computadoras , la bioinformática y el comercio electrónico .

Horvitz jugó un papel importante en el uso de la probabilidad y la teoría de la decisión en la inteligencia artificial . Su trabajo aumentó la credibilidad de la inteligencia artificial en otras áreas de la informática y la ingeniería informática , influyendo en campos que van desde la interacción hombre-computadora hasta los sistemas operativos . Su investigación ayudó a establecer el vínculo entre la inteligencia artificial y la ciencia de la decisión . Como ejemplo, acuñó el concepto de optimalidad limitada, un enfoque teórico de la decisión para la racionalidad limitada . [11] Las influencias de la optimalidad limitada se extienden más allá de la informática hacia la ciencia cognitiva y la psicología. [12] [13]

Estudió el uso de la probabilidad y la utilidad para guiar el razonamiento automatizado para la toma de decisiones. Los métodos incluyen la consideración de la resolución de flujos de problemas [14] en entornos a lo largo del tiempo. En un trabajo relacionado, aplicó la probabilidad y el aprendizaje automático para resolver problemas combinatorios y guiar la demostración de teoremas. [15] Introdujo el paradigma del algoritmo en cualquier momento en la IA, [16] [17] donde los resultados parciales, las probabilidades o las utilidades de los resultados se refinan con el cálculo bajo diferentes disponibilidades o costos de tiempo, guiados por el valor esperado del cálculo. [18] [19]

Ha propuesto problemas de desafío a largo plazo para la IA [20] y ha defendido una visión de la IA de mundo abierto [21] , donde las inteligencias de las máquinas tienen la capacidad de comprender y desempeñarse bien en el mundo más amplio donde se encuentran con situaciones que no han visto antes.

Ha explorado sinergias entre la inteligencia humana y la de las máquinas. [22] Introdujo principios para usar el aprendizaje automático y la teoría de la decisión para guiar la iniciativa de las máquinas frente a la de los humanos, [23] métodos que proporcionan a los sistemas de IA la comprensión de cuándo transferir la resolución de problemas a los humanos, [24] y el uso de técnicas de planificación y aprendizaje automático para identificar y fusionar las habilidades complementarias de las personas y los sistemas de IA. [25] [22] [26] En su trabajo sobre la IA centrada en el ser humano, introdujo medidas y modelos del valor esperado de la información mostrada para guiar la visualización de la información a los tomadores de decisiones humanos en entornos críticos en el tiempo [27] y métodos para hacer que las inferencias estadísticas de la IA sean más comprensibles. [28] Introdujo modelos de atención humana en los sistemas informáticos, [29] [30] y estudió el uso del aprendizaje automático para inferir el costo de las interrupciones para los usuarios de computadoras. [31] [32] Su uso del aprendizaje automático para construir modelos de sorpresa humana fue presentado como un avance tecnológico por MIT Technology Review . [33]

Investigó el uso de métodos de IA para brindar asistencia a los usuarios, incluida ayuda con el software [34] [35] y en la vida diaria. [36]

Hizo contribuciones a la interacción multimodal . [37] En 2015, recibió el premio ACM ICMI Sustained Accomplishment Award [38] [39] por sus contribuciones a la interacción multimodal. Su trabajo sobre la interacción multimodal incluye estudios de interacción situada, [40] [41] donde los sistemas consideran detalles físicos de entornos de mundo abierto y pueden realizar diálogos con varias personas. [42]

Fue coautor de métodos basados ​​en la probabilidad para mejorar la privacidad, incluido un modelo de intercambio altruista de datos llamado detección comunitaria [43] y enfoques sensibles al riesgo [44], incluida la privacidad estocástica. [45]

Es el principal inventor de Microsoft. [46]

Lideró los esfuerzos en la aplicación de métodos de IA a los sistemas informáticos, incluido el aprendizaje automático para la gestión de memoria en Windows, [47] la precarga web, [48] la representación de gráficos, [49] y el rastreo web. [50] Realizó trabajos iniciales sobre IA para la depuración de software. [51]

Horvitz habla sobre el tema de la inteligencia artificial , incluso en NPR y en el programa de Charlie Rose . [52] [53] [54] Las charlas en línea incluyen conferencias técnicas y presentaciones para audiencias generales ( TEDx Austin: Making Friends with Artificial Intelligence ). Su investigación ha aparecido en The New York Times y MIT Technology Review . [55] [56] [57] [33] Ha testificado ante el Senado de los EE. UU. sobre el progreso, las oportunidades y los desafíos de la IA. [58]

La IA y la sociedad

Ha abordado los desafíos y oportunidades técnicas y sociales con el campo de aplicación de tecnologías de IA en el mundo abierto, [59] incluidos los usos beneficiosos de la IA, [60] la seguridad y robustez de la IA, [61] y dónde los sistemas y capacidades de IA pueden tener efectos inadvertidos, plantear peligros o ser mal utilizados. [59] [62] [63] [64] Ha presentado advertencias con aplicaciones de IA en entornos militares. [65] Él y Thomas G. Dietterich pidieron que se trabaje en la alineación de la IA , diciendo que los sistemas de IA "deben razonar sobre lo que las personas pretenden en lugar de llevar a cabo órdenes literalmente". [62]

Ha pedido que se tomen medidas ante los posibles riesgos para las libertades civiles que plantea el uso de datos por parte del gobierno en los sistemas de IA. [66] Él y la experta en privacidad Deirdre Mulligan afirmaron que la sociedad debe equilibrar las preocupaciones sobre la privacidad con los beneficios de los datos para el beneficio social. [67]

Ha presentado información sobre los riesgos de las falsificaciones profundas habilitadas por IA y ha contribuido a las tecnologías de procedencia de los medios [68] que certifican criptográficamente la fuente y el historial de las ediciones de contenido digital. [69]

Estudio de inteligencia artificial de Asilomar

Fue presidente de la AAAI entre 2007 y 2009. Como presidente de la AAAI, convocó y copresidió el estudio de IA de Asilomar que culminó en una reunión de científicos de IA en Asilomar en febrero de 2009. El estudio consideró la naturaleza y el momento de los éxitos de la IA y revisó las preocupaciones sobre las direcciones de los desarrollos de IA, incluida la posible pérdida de control sobre las inteligencias basadas en computadoras, y también los esfuerzos que podrían reducir las preocupaciones y mejorar los resultados sociales a largo plazo. El estudio fue la primera reunión de científicos de IA en abordar las preocupaciones sobre la superinteligencia y la pérdida de control de la IA y atrajo el interés del público. [70]

En la cobertura del estudio de Asilomar, dijo que los científicos deben estudiar y responder a las nociones de máquinas superinteligentes y las preocupaciones sobre los sistemas de inteligencia artificial que escapan al control humano. [70] En una entrevista posterior en NPR, dijo que las inversiones en estudios científicos de superinteligencias serían valiosas para guiar los esfuerzos proactivos incluso si la gente creía que la probabilidad de perder el control de la IA era baja debido al costo de tales resultados. [71]

Estudio de cien años sobre inteligencia artificial

En 2014, Horvitz definió y financió con su esposa el Estudio de Cien Años de Inteligencia Artificial (AI100) en la Universidad de Stanford . [72] [73] En 2016, se lanzó el Índice de IA como un proyecto del Estudio de Cien Años.

Según Horvitz, la donación de AI100, que puede aumentar en el futuro, es suficiente para financiar el estudio durante un siglo. [73] Un comunicado de prensa de Stanford afirmó que grupos de comités durante un siglo "estudiarán y anticiparán cómo los efectos de la inteligencia artificial se extenderán a todos los aspectos de cómo las personas trabajan, viven y juegan". Un memorando que enmarca el estudio menciona 18 temas para su consideración, incluidos el derecho, la ética, la economía, la guerra y el crimen. [73] [74] Los temas incluyen abusos de la IA que podrían representar amenazas a la democracia y la libertad y abordar las posibilidades de superinteligencias y pérdida de control de la IA.

El Estudio de los Cien Años está supervisado por un Comité Permanente, que formula preguntas y temas y organiza un Grupo de Estudio cada cinco años, que emite un informe que evalúa el estado y el ritmo de progreso de las tecnologías de IA, los desafíos y las oportunidades en relación con las influencias de la IA en las personas y la sociedad.

El panel de estudio de 2015 del Estudio de Cien Años, presidido por Peter Stone , publicó un informe en septiembre de 2016, titulado " Inteligencia artificial y vida en 2030 Archivado el 30 de mayo de 2019 en Wayback Machine ". [75] El panel abogó por un mayor gasto público y privado en la industria, recomendó una mayor experiencia en IA en todos los niveles de gobierno y recomendó no realizar una regulación gubernamental general. [76] [77] El presidente del panel, Peter Stone , sostiene que la IA no reemplazará automáticamente a los trabajadores humanos, sino que complementará la fuerza laboral y creará nuevos empleos en mantenimiento tecnológico. [76] Aunque se centra principalmente en los próximos 15 años, el informe abordó las preocupaciones y expectativas que habían cobrado importancia durante la última década sobre los riesgos de los robots superinteligentes, afirmando que "A diferencia de lo que ocurre en las películas, no hay una raza de robots superhumanos en el horizonte o probablemente ni siquiera sea posible". [77] [78] Stone afirmó que "fue una decisión consciente no dar crédito a esto en el informe". [73]

El informe del segundo ciclo del estudio AI100, presidido por Michael Littman, se publicó en 2021. [79] [80]

Fundación de la Asociación sobre IA

Fue cofundador y presidente de la junta directiva de Partnership on AI, una organización sin fines de lucro que reúne a Apple, Amazon, Facebook, Google, DeepMind, IBM y Microsoft con representantes de la sociedad civil, el mundo académico y organizaciones sin fines de lucro dedicadas a la investigación y el desarrollo. El sitio web de la organización señala iniciativas que incluyen estudios sobre puntajes de riesgo en la justicia penal, [81] sistemas de reconocimiento facial, [82] IA y economía, [83] seguridad de la IA, [84] IA e integridad de los medios, [85] y documentación de sistemas de IA. [86]

Comité Aether de Microsoft

Fundó y preside el Comité Aether en Microsoft, el comité interno de Microsoft sobre el desarrollo responsable y la aplicación de tecnologías de IA. [87] [88] Informó que el Comité Aether había hecho recomendaciones y guiado decisiones que han influido en los esfuerzos comerciales de IA de Microsoft. [89] [90] En abril de 2020, Microsoft publicó contenido sobre principios, pautas y herramientas desarrollados por el Comité Aether y sus grupos de trabajo, incluidos equipos centrados en la confiabilidad y seguridad de la IA, el sesgo y la equidad, la inteligibilidad y la explicación, y la colaboración entre humanos y IA. [91]

Publicaciones

Libros

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Podcasts

Referencias

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