[10] Andrej Karpathy nació en Bratislava, Checoslovaquia (ahora Eslovaquia)[11][12][13][14] y se mudó con su familia a Toronto cuando tenía 15 años.[2] Desarrolló la librería ConvNetJS en JavaScript de aprendizaje profundo con redes neuronales para usarla en un navegador (web browser).Permite realizar demos que entrenan redes neuronales convolucionales dentro del navegador.[16][17] Durante el primer año del programa de rotaciones trabajó con Daphne Koller, Andrew Ng, Sebastian Thrun y Vladlen Koltun.Los fundadores (notablemente Elon Musk y Sam Altman) estaban motivados en parte por las preocupaciones sobre el riesgo existencial de la inteligencia artificial general.Diseñó e impartió la primera clase sobre aprendizaje profundo en la Universidad de Stanford (CS 231n: Convolutional Neural Networks for Visual Recognition).El equipo Autopilot procesaba las imágenes de las ocho cámaras para crear un mundo tridimensional mediante las redes neuronales.[18] Su equipo fue responsable de desactivar el radar y basar el Autopilot puramente en visión.Karpathy argumentó que la aproximación basada en visión era superior porque se puede escalar mucho mejor.Puede funcionar en una amplia variedad de entornos y no solo en los que han sido mapeados en alta definición.Karpathy se preguntaba: Cuando el radar y la visión disienten, ¿a quién hacemos caso?Por el contrario, el Software 2.0 está escrito en un lenguaje mucho más abstracto y hostil a los humanos, como los pesos de una red neuronal.[28] En Software 1.0, el código fuente diseñado por humanos (por ejemplo, algunos archivos .cpp) se compila en un binario que hace un trabajo útil.Esto está alterando fundamentalmente el paradigma de programación mediante el cual iteramos en nuestro software, ya que los equipos se dividen en dos: los programadores 2.0 (etiquetadores) editan y amplían los conjuntos de datos, mientras que unos pocos programadores 1.0 mantienen e iteran la infraestructura del código circundante, analíticas, visualizaciones e interfaces de etiquetado.[28] Una gran parte de los problemas del mundo real tienen la propiedad de que es significativamente más fácil recolectar los datos (o más generalmente, identificar un comportamiento deseable) que escribir explícitamente el programa.Entre sus libros favoritos estaban: En 2022 publicó en un tuit que entre las películas que había visto más de cinco veces y que va a seguir viendo cuando pueda están: Interstellar, Gladiator, Contact, Good Will Hunting, The Matrix, Lord of the Rings (El señor de los anillos) 1/2/3, Harry Potter 1, Avatar, The Fith Element (El quinto elemento), Independence Day, Rush Hour, Armageddon, Stargate, Anchorman, Mean Girls y Terminator 2.
