Thomas L. Dean (nacido en 1950) es un científico informático estadounidense conocido por su trabajo en planificación de robots, modelos gráficos probabilísticos y neurociencia computacional. Fue uno de los primeros en introducir ideas de la investigación de operaciones y la teoría de control en la inteligencia artificial . [3] En particular, introdujo la idea del algoritmo en cualquier momento y fue el primero en aplicar el proceso de decisión factorizado de Markov a la robótica. [4] [5] Es autor de varios libros de texto influyentes sobre inteligencia artificial. [3] [6] [7]
Fue profesor en la Universidad de Brown de 1993 a 2007, ocupando puestos que incluían el de director de departamento, vicepresidente interino de servicios informáticos y de información y rector adjunto. [8] En 2006 comenzó a trabajar en Google , donde contribuyó decisivamente a que se iniciara el proyecto Google Brain . Actualmente es profesor emérito en Brown y conferencista e investigador en Stanford. [9]
El libro de Dean y Wellman Planificación y control [3] proporcionó un puente muy necesario entre la investigación en IA sobre métodos simbólicos de tiempo discreto para la planificación y toma de decisiones dirigidas a objetivos y los métodos teóricos de control de tiempo continuo para robótica y sistemas de control industrial. Se introducen conceptos básicos de control que incluyen "observabilidad", "estabilidad" y "optimidad", y se presentan y explican muchos de los resultados teóricos más importantes. En una reseña del libro en el Artificial Intelligence Journal, James Hendler escribió que el libro sirve como una "piedra de Rosetta" para la traducción entre los campos de la robótica y la inteligencia artificial. [10]
El término algoritmo en cualquier momento fue acuñado por Dean y Boddy a finales de los años 80. [11] El trabajo de Dean y Boddy en esta área se ha centrado en la programación de la deliberación aplicada a problemas de planificación dependientes del tiempo. La programación de deliberación es la asignación explícita de recursos a tareas (en la mayoría de los casos, algoritmos en cualquier momento) para maximizar el valor total del cálculo de un agente. [12] Los problemas de planificación dependientes del tiempo se definen como problemas de planificación en los que el tiempo disponible para responder a los eventos varía de una situación a otra. Además de definir los conceptos básicos, Dean y Boddy proporcionaron análisis teóricos y aplicaciones en robótica e investigación de operaciones [13] [14] [15] [16] . [17]
Dean desempeñó un papel de liderazgo en la adopción del marco de los procesos de decisión de Markov (MDP) como herramienta fundamental en inteligencia artificial. En particular, fue pionero en el uso de representaciones y algoritmos de IA para || factoraje || modelos y problemas complejos en subpartes que interactúan débilmente para mejorar la eficiencia computacional. Su trabajo en estimación de estado enfatizó el razonamiento causal temporal [18] [13] [19] y la integración con modelos gráficos probabilísticos [20] . [21] Su trabajo en control incluye la partición del espacio de estados [22] [23] [24] [25] , [26] métodos jerárquicos [20] , [21] y minimización de modelos [27] [28] [29] . [14] Esta línea de trabajo se resume claramente en un artículo muy influyente escrito conjuntamente con Craig Boutilier y Steve Hanks. [30]
Trabajando con sus colaboradores, James Allen y Yiannis Aloimonos, especializados respectivamente en visión por computadora y procesamiento del lenguaje natural, Dean escribió uno de los primeros libros de texto modernos sobre IA que incorpora la teoría de la probabilidad, el aprendizaje automático y la robótica, y coloca temas tradicionales de IA como el razonamiento simbólico y la representación del conocimiento. utilizando el cálculo de predicados dentro de un contexto más amplio. [6] La primera y única edición publicada en diciembre de 1994 inicialmente compitió con la primera edición de Artificial Intelligence: A Modern Approach de Russell y Norvig que salió a la luz en 1995, pero fue eclipsada por la segunda edición del texto de Russell y Norvig publicado en 2003. [ 31]
Como copresidente de la Conferencia AAAI de 1991, Dean organizó un evento de prensa en el que robots móviles llevaban bandejas de canapés y apenas evitaban a los participantes. La cobertura en las noticias de la noche fue entusiastamente positiva y en 1992, Dean y Peter Bonasso, con la retroalimentación de la comunidad de robótica, crearon la Competencia de Robótica AAAI que presentaba eventos destinados a mostrar robots compitiendo en eventos que implicaban realizar tareas en el hogar, la oficina, y lugares de desastre [32] [33] . [34] El concurso todavía se estaba celebrando en 2010. [35]
Después de comenzar como científico investigador en Google, Dean fue nombrado profesor consultor en Stanford y comenzó a impartir un curso con el título Modelos Computacionales del Neocórtex . Durante los siguientes quince años invitó a los mejores neurocientíficos de todo el mundo a dar charlas y asesorar a los estudiantes que trabajaban en proyectos de clase. Varias de las clases dieron como resultado artículos en coautoría de estudiantes que condujeron a proyectos de investigación en Google [29] [36] [37] . [38]
En un esfuerzo por crear un equipo centrado en la neurociencia computacional escalable, Dean y sus estudiantes en Stanford produjeron un documento titulado Technology Prospects and Investment Opportunities for Scalable Neuroscience [29] que sirvió como base para formar un equipo de ingenieros de software y neurocientíficos computacionales. centrándose en la conectómica . Al principio, Dean trabajó con Christof Koch, el científico jefe del Instituto Allen de Neurociencia Cerebral, para desarrollar una asociación y contrató a Viren Jain del HHMI para que actuara como líder técnico del proyecto.
Dean y Jain ampliaron el equipo a más de diez ingenieros de software y participaron en la planificación de la NIH Brain Initiative . A medida que mejoraron sus herramientas de visión por computadora y aprendizaje automático, el equipo buscó y desarrolló asociaciones adicionales con Gerry Rubin en HHMI Janelia Campus , Jeff Lichtman en Harvard y Winfried Denk en el Instituto Max Planck de Neurobiología . Cada una de estas colaboraciones conduciría a reconstrucciones densas y de alta precisión de muestras de tejido neural en diferentes organismos, superando repetidamente el estado actual del arte en tamaño y calidad [39] [40] . [41] Viren Jain es actualmente el director del proyecto y científico principal del esfuerzo en curso en Google. Los datos resultantes sobre la conectividad cerebral, incluido el conectoma 'hemicerebro', un mapa muy detallado de la conectividad neuronal en el cerebro de la mosca [42] y el conjunto de datos 'H01', una representación de 1,4 petabytes de una pequeña muestra de tejido cerebral humano, [43 ] fue hecho público.
Dean dirigió algunas de las primeras investigaciones sobre el uso de redes neuronales en Google, que condujeron directamente a la creación del proyecto Google Brain. Experimentó con enfoques para utilizar la aceleración de hardware para superar las limitaciones de rendimiento actuales en la creación de servicios web a escala industrial y colaboró con Dean Gaudet en el equipo de infraestructura y plataformas de Google para defender la introducción de unidades de procesamiento gráfico (GPU) en los centros de datos de Google. Trabajó en estrecha colaboración con Vincent Vanhoucke, quien dirigió el equipo de investigación de percepción y calidad del reconocimiento de voz, para demostrar el valor de las GPU para entrenar e implementar arquitecturas de redes neuronales profundas en la nube, centrándose en el reconocimiento de voz para la Búsqueda de Google por voz .
Dean se desempeñó como vicerrector de la Universidad de Brown de 2003 a 2005, como presidente del Departamento de Ciencias de la Computación de Brown desde 1997 hasta 2002, y como vicepresidente interino de Computación y Servicios de Información desde 2001 hasta 2002. Como vicerrector ayudó a desarrollar y lanzar nuevos programas multidisciplinarios en genómica y ciencias del cerebro, así como supervisar cambios sustanciales en las bibliotecas de las facultades de medicina y las universidades.
Dean fue nombrado miembro de AAAI en 1994 y miembro de ACM en 2009. Ha formado parte del Consejo Ejecutivo de AAAI y de la Junta Directiva de la Computing Research Association. Recibió el Premio Presidencial para Jóvenes Investigadores de la NSF en 1989. Se desempeñó como copresidente del programa de la Conferencia Nacional sobre Inteligencia Artificial de 1991 y presidente del programa de la Conferencia Internacional Conjunta sobre Inteligencia Artificial de 1999 celebrada en Estocolmo. Fue miembro fundador de la Alianza Académica del Centro Nacional para la Mujer y la Tecnología de la Información y ex miembro de la Junta Directiva de IJCAI Inc..