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 del control en la inteligencia artificial . [3] En particular, introdujo la idea del algoritmo anytime 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 Brown de 1993 a 2007, ocupando cargos como jefe de departamento, vicepresidente interino de informática y servicios de información y vicerrector. [8] En 2006 empezó a trabajar en Google , donde fue fundamental para ayudar al proyecto Google Brain a ponerse en marcha. Actualmente es profesor emérito en Brown y profesor e investigador en Stanford. [9]
El libro de Dean y Wellman, Planning and Control [3], proporcionó un puente muy necesario entre la investigación en IA sobre métodos simbólicos de tiempo discreto para la planificación y la toma de decisiones dirigidas a objetivos y los métodos teóricos de control de tiempo continuo para la robótica y los sistemas de control industrial. Se introducen conceptos básicos de control, como "observabilidad", "estabilidad" y "optimalidad", 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 Rosetta" para la traducción entre los campos de la robótica y la IA. [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 deliberativa aplicada a problemas de planificación dependientes del tiempo. La programación deliberativa es la asignación explícita de recursos a tareas (en la mayoría de los casos, algoritmos en cualquier momento) de manera de maximizar el valor total del cómputo 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 destacado en la adopción del marco de los procesos de decisión de Markov (MDP) como herramienta fundamental en la inteligencia artificial. En particular, fue pionero en el uso de representaciones y algoritmos de IA para la factorización de modelos y problemas complejos en subpartes de interacción débil para mejorar la eficiencia computacional. Su trabajo en estimación de estados 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 artificial y procesamiento del lenguaje natural, Dean escribió uno de los primeros libros de texto de IA modernos que incorporaban teoría de la probabilidad, aprendizaje automático y robótica, y colocaban 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 en 1995, pero fue eclipsada por la segunda edición del texto de Russell y Norvig publicada en 2003. [31]
Como copresidente de la Conferencia AAAI de 1991, Dean organizó un evento de prensa en el que se presentaron robots móviles que llevaban bandejas de canapés y apenas esquivaban a los participantes. La cobertura en las noticias de la noche fue muy positiva y en 1992, Dean y Peter Bonasso, con la retroalimentación de la comunidad robótica, crearon la Competencia de Robótica AAAI, que incluía eventos destinados a mostrar robots que competían en eventos que implicaban realizar tareas en el hogar, la oficina y en lugares de desastre. [32] [33] [34] La competencia todavía se estaba llevando a cabo en 2010. [35]
Después de comenzar como científico investigador en Google, Dean fue designado 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 para que dieran charlas y asesoraran a los estudiantes que trabajaban en proyectos de clase. Varias de las clases dieron como resultado artículos escritos en coautoría con 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 de Stanford produjeron un informe técnico titulado Perspectivas tecnológicas y oportunidades de inversión para la neurociencia escalable [29] que sirvió como base para construir un equipo de ingenieros de software y neurocientíficos computacionales centrados 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 fuera el 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 sus herramientas de visión artificial y aprendizaje automático mejoraron, el equipo buscó y desarrolló asociaciones adicionales con Gerry Rubin en el campus Janelia del HHMI , 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 neuronal en diferentes organismos, superando repetidamente el estado actual de la técnica en tamaño y calidad. [39] [40] [41] Viren Jain es actualmente el gerente de 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] se publicó.
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 usar 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 de reconocimiento de voz, para demostrar el valor de las GPU para el entrenamiento y la implementación de arquitecturas de redes neuronales profundas en la nube, centrándose en el reconocimiento de voz para Google Search by Voice .
Dean se desempeñó como vicerrector de la Universidad de Brown desde 2003 hasta 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 a supervisar cambios sustanciales en la facultad de medicina y las bibliotecas de la universidad.
Dean fue nombrado miembro de la AAAI en 1994 y miembro de la ACM en 2009. Ha sido miembro del Consejo Ejecutivo de la AAAI y de la Junta Directiva de la Asociación de Investigación Informática. 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 Conjunta Internacional sobre Inteligencia Artificial de 1999 celebrada en Estocolmo. Fue miembro fundador de la Alianza Académica del Centro Nacional para Mujeres y Tecnología de la Información y ex miembro de la Junta Directiva de IJCAI Inc.