Eric Horvitz - Eric Horvitz

Eric Horvitz
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Nació
Eric Joel Horvitz
Nacionalidad Estados Unidos
Ocupación Científico de la computación
Empleador Microsoft
Título Director Científico

Eric Horvitz Joel ( / h ɔr v ɪ t s / ) es un científico informático estadounidense, y miembro técnico de Microsoft , donde se desempeña como primer director científico de la empresa. 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 sus mecanismos computacionales para la toma de decisiones en condiciones de incertidumbre y con recursos acotados.

Biografía

Horvitz recibió su Ph.D y MD de la Universidad de Stanford en 1991 y 1994, respectivamente. Su tesis doctoral, Computación y acción bajo recursos limitados , y la investigación de seguimiento introdujeron modelos de racionalidad limitada fundamentados en la teoría de la probabilidad y la decisión. Hizo su trabajo de doctorado con los asesores Ronald A. Howard , George B. Dantzig , Edward H. Shortliffe y Patrick Suppes .

Actualmente es Technical Fellow en Microsoft , donde se desempeña como director de Microsoft Research Labs . Ha sido elegido miembro de la Association for the Advancement of Artificial Intelligence (AAAI), la National Academy of Engineering (NAE), la American Academy of Arts and Sciences y la American Association for the Advancement of Science (AAAS). Fue elegido miembro de la ACM CHI Academy en 2013 y ACM Fellow 2014 " Por sus contribuciones a la inteligencia artificial y la interacción humano-computadora".

Fue elegido miembro de la American Philosophical Society en 2018.

En 2015, fue galardonado con el Premio AAAI Feigenbaum, un premio bienal por contribuciones sostenidas y de alto impacto al 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 sistemas inteligentes de información, tráfico y salud.

En 2015, también fue galardonado con el premio ACM - AAAI Allen Newell , por "contribuciones a la inteligencia artificial y la interacción humano-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 Comité Asesor Científico del Instituto Allen de Inteligencia Artificial (AI2), el Consejo de Ciencias de la Computación y Telecomunicaciones (CSTB) de las Academias Nacionales de EE. UU . Y del Consejo de Regentes de la Biblioteca Nacional de Medicina de EE. UU. (NLM). Fue nominado en 2019 para formar parte de la Comisión de Seguridad Nacional de EE. UU. Sobre IA.

Se ha desempeñado como presidente de la Association for the Advancement of AI (AAAI), en el Consejo Asesor de NSF Computer & Information Science & Engineering (CISE), en el consejo del Computing Community Consortium (CCC) y presidente de la Sección de Información, Computación y Comunicaciones de la Asociación Estadounidense para el Avance de la Ciencia (AAAS).

Trabaja

Los intereses de investigación de Horvitz abarcan desafíos teóricos y prácticos con el desarrollo de sistemas que perciben, aprenden y razonan. Sus contribuciones incluyen avances en principios y aplicaciones de aprendizaje automático e inferencia, recuperación de información , interacción persona-computadora , bioinformática y comercio electrónico .

Horvitz jugó un papel importante en el uso de la teoría de la probabilidad y 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 humano-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 de la teoría de la decisión a la racionalidad limitada . Las influencias de la optimalidad limitada se extienden más allá de la informática a la ciencia cognitiva y la psicología.

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 corrientes de problemas en entornos a lo largo del tiempo. En trabajos relacionados, aplicó la probabilidad y el aprendizaje automático para identificar problemas difíciles y guiar la demostración de teoremas. Introdujo el paradigma del algoritmo en cualquier momento en la IA, 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.

Ha presentado problemas de desafío a largo plazo para la IA y ha adoptado una visión de la IA de mundo abierto, donde las inteligencias de las máquinas tienen la capacidad de comprender y funcionar bien en un mundo más amplio donde se encuentran con situaciones que no han visto antes.

Ha explorado las sinergias entre la inteligencia humana y la máquina. En esta área, estudió el valor de la información mostrada, los métodos para guiar la iniciativa de la máquina frente a la humana, los modelos de aprendizaje de la atención humana y el uso del aprendizaje automático y la planificación para identificar y fusionar las habilidades complementarias de las personas y los sistemas de IA.

También investigó el uso de métodos bayesianos para brindar asistencia a los usuarios. hizo contribuciones a la interacción multimodal . En 2015, recibió el premio ACM ICMI Sustained Achievement Award por sus contribuciones a la interacción multimodal. Su trabajo sobre interacción multimodal incluye estudios de interacción situada, donde los sistemas consideran detalles físicos de entornos de mundo abierto y pueden dialogar con varias personas.

Fue coautor de métodos basados ​​en la probabilidad para mejorar la privacidad, incluido un modelo de intercambio altruista de datos llamado detección comunitaria y privacidad estocástica.

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

IA y sociedad

Ha abordado los desafíos y oportunidades técnicos y sociales con el campo de las tecnologías de IA en el mundo abierto, incluidos los usos beneficiosos de la IA, la seguridad y la robustez de la IA, y donde los sistemas y las capacidades de la IA pueden tener efectos inadvertidos, plantear peligros o ser mal utilizados. Ha presentado advertencias con aplicaciones de IA en entornos militares.

Estudio de IA de Asilomar

Se desempeñó como presidente de la AAAI de 2007 a 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 con los desarrollos de la IA, incluida la la posible pérdida de control sobre las inteligencias basadas en la computadora, 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 para abordar las preocupaciones sobre la superinteligencia y la pérdida de control de la IA y atrajo el interés del público.

Al cubrir el 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 del control humano. En una entrevista posterior de NPR, dijo que las inversiones en estudios científicos de superinteligencias serían valiosas para guiar los esfuerzos proactivos, incluso si las personas creían que la probabilidad de perder el control de la IA era baja debido al costo de tales resultados.

Estudio de cien años sobre inteligencia artificial

En 2014, Horvitz definió y financió con su esposa el Estudio de cien años de inteligencia artificial en la Universidad de Stanford . Según Horvitz, la donación, que puede aumentar en el futuro, es suficiente para financiar el estudio durante un siglo. Un comunicado de prensa de Stanford declaró que los grupos de comités de más de un siglo "estudiarán y anticiparán cómo los efectos de la inteligencia artificial afectarán cada aspecto de cómo las personas trabajan, viven y juegan". Un memorando de encuadre para el estudio señala 18 temas para su consideración, incluidos el derecho, la ética, la economía, la guerra y el crimen. Los temas incluyen abusos de la IA que podrían representar una amenaza para la democracia y la libertad y abordar las posibilidades de superinteligencias y la pérdida de control de la IA.

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

El panel de estudio de 2015 del Estudio de los Cien Años, presidido por Peter Stone , publicó un informe en septiembre de 2016, titulado " Inteligencia artificial y vida en 2030 ". El panel abogó por un mayor gasto público y privado en la industria, recomendó una mayor experiencia en inteligencia artificial en todos los niveles de gobierno y recomendó contra la regulación gubernamental general. 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 puestos de trabajo en el mantenimiento de la tecnología. Si bien se centró principalmente en los próximos 15 años, el informe abordó las preocupaciones y expectativas que habían aumentado en importancia durante la última década sobre los riesgos de los robots superinteligentes, afirmando: "A diferencia de las películas, no hay una raza de robots sobrehumanos en el horizonte o probablemente Stone afirmó que "fue una decisión consciente no dar crédito a esto en el informe".

Fundación de una asociación sobre inteligencia artificial

Fue cofundador y presidente de la junta 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 la I + D sin fines de lucro. . El sitio web de la organización apunta a iniciativas, que incluyen estudios de puntajes de riesgo en justicia penal, sistemas de reconocimiento facial, inteligencia artificial y economía, seguridad de la inteligencia artificial, integridad de los medios y la inteligencia artificial, y documentación de los sistemas de inteligencia artificial.

Comité de Microsoft Aether

Fundó y preside el Comité Aether de Microsoft, el comité interno de Microsoft sobre el desarrollo responsable y el campo de las tecnologías de IA. Informó que el Comité Aether había hecho recomendaciones y guiado decisiones que han influido en los esfuerzos comerciales de inteligencia artificial de Microsoft. En abril de 2020, Microsoft publicó contenido sobre principios, pautas y herramientas desarrolladas por el Comité Aether y sus grupos de trabajo, incluidos los equipos centrados en la confiabilidad y seguridad de la IA, el sesgo y la justicia, la inteligibilidad y explicación, y la colaboración humano-IA.

Publicaciones

Libros

  • Horvitz, E. (diciembre de 1990), Computación y acción bajo recursos limitados (PDF) (Disertación), Stanford, CA: Universidad de Stanford

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Referencias

enlaces externos