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¿Quién es Ian Goodfellow? - MBA de cuatro semanas


Ian Goodfellow es un científico informático, gerente e ingeniero mejor conocido por sus contribuciones al aprendizaje profundo y las redes neuronales artificiales. Goodfellow tiene un currículum impresionante y ha trabajado en algunas de las empresas más respetadas de la industria.

Capacitación

Después de recibir su maestría en informática de la Universidad de Stanford, Goodfellow obtuvo su doctorado en ingeniería. en Machine Learning en la Université de Montréal entre 2010 y 2014.

En Montreal, Goodfellow"inventó las redes Maxout, las redes antagónicas generativas, las máquinas Deep Boltzmann de predicción múltiple y un nuevo algoritmo de inferencia rápida para la codificación dispersa de punta y losa.“También estuvo involucrado en el desarrollo (y popularización) de la biblioteca de investigación de aprendizaje automático llamada Pylearn 2.

Las contribuciones de Goodfellow a las redes antagónicas generativas (GAN) más tarde permitieron que la IA de aprendizaje profundo poseyera algo similar a la imaginación humana. A menudo se le conoce como el "padre GAN" por este trabajo pionero.

Google

Goodfellow se unió a Google en junio de 2013 como pasante de ingeniería de software. Una de sus tareas principales fue desarrollar una red neuronal profunda que pudiera leer números de direcciones de las imágenes de Google Street View.

Goodfellow se convirtió en investigador en julio del año siguiente. Entre julio de 2014 y noviembre de 2015 trabajó en TensorFlow y desarrolló un nuevo método para generar ejemplos contradictorios para mejorar las redes neuronales.

En noviembre, Goodfellow pasó a formar parte del equipo de Google Brain antes de dejar la empresa para dedicarse a otros intereses.

OpenAI y de vuelta a Google

La primera de estas posibilidades fue OpenAI. Goodfellow se unió a la empresa en marzo de 2016 cuando la empresa aún estaba en las primeras etapas de reunir un equipo de investigadores de IA. Goodfellow, como sus compañeros, sin duda se sintió atraído por una visión compartida y la libertad de perseguirla sin un control central.

Sin embargo, dejó OpenAI después de poco más de un año. Una publicación posterior de Reddit en r/MachineLearning explicó por qué: “Regresé a Google Brain porque con el tiempo descubrí que mi investigación se centró en ejemplos controvertidos y tecnologías relacionadas, como la protección diferencial de datos, lo que me hizo trabajar principalmente con colegas de Google.”

Goodfellow luego trabajó como investigador asociado en Google hasta marzo de 2019, cuando otro cambio de carrera lo llevó a Apple.

Manzana

En abril de 2019, se anunció que Goodfellow se había unido al Grupo de Proyectos Especiales de Apple como Director de Aprendizaje Automático. Allí fue mentor de asociados de aprendizaje automático e inteligencia artificial en varias funciones relacionadas con FaceID, Siri y la división de vehículos autónomos de la compañía, también conocida como Project Titan.

Después de tres años, Goodfellow dejó Apple para volver a Google. En ese tiempo, Bloomberg informó que la estricta política de devoluciones de Tim Cook fue una de las principales razones de la mudanza.

mente profunda

Goodfellow se unió a DeepMind en junio de 2022 como investigador científico.

Si bien se dio poca información sobre dónde encajaría en el laboratorio de investigación, TNW manifestó que trabajaría como investigador independiente donde trabajaría "Obtiene todo lo que necesita para hacer su mejor trabajo.."

Las tesis centrales:

  • Ian Goodfellow es un científico informático, gerente e ingeniero mejor conocido por sus contribuciones al aprendizaje profundo y las redes neuronales artificiales. Goodfellow tiene un currículum impresionante y ha trabajado en algunas de las empresas más respetadas de la industria.
  • Las contribuciones de Goodfellow a las redes antagónicas generativas (GAN) más tarde permitieron que la IA de aprendizaje profundo poseyera algo parecido a la imaginación. Goodfellow a menudo se conoce como el "padre GAN" por este trabajo pionero.
  • Goodfellow se unió a Google en junio de 2013 como pasante de ingeniería de software. Una de sus tareas principales fue desarrollar una red neuronal profunda que pudiera leer números de direcciones de las imágenes de Google Street View. Desde entonces, dejó Google dos veces para unirse a OpenAI y luego a Apple, pero actualmente trabaja como investigador en DeepMind.

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Análisis y marcos empresariales conectados

Paradigma de IA

Paradigma actual de IA

Pre-entrenamiento

Pre-entrenamiento

Modelos de lenguaje grande

Modelos de lenguaje grande LLMS
Los modelos de lenguaje grande (LLM) son herramientas de IA que pueden leer, resumir y traducir texto. Esto les permite predecir palabras y formar oraciones que reflejan la forma en que las personas escriben y hablan.

Modelos Generativos

modelos generativos

Ingeniería rápida

pronta ingenieria
La ingeniería rápida es un concepto de procesamiento del lenguaje natural (NLP) que implica identificar entradas que producen resultados deseables o útiles. Como ocurre con la mayoría de los procesos, la calidad de las entradas también determina la calidad de las salidas en la ingeniería rápida. El diseño de avisos efectivos aumenta la probabilidad de que el modelo devuelva una respuesta tanto afirmativa como contextual. El modelo de preentrenamiento de imágenes y lenguaje contrastivo (CLIP) desarrollado por OpenAI es un ejemplo de un modelo que utiliza indicaciones para clasificar imágenes y leyendas de más de 400 millones de pares de leyendas e imágenes.

AIOps

aiops
AIOps es la aplicación de la inteligencia artificial a las operaciones de TI. Ha demostrado ser especialmente útil para la gestión de TI moderna en entornos híbridos, distribuidos y dinámicos. AIOps se ha convertido en un componente operativo importante de las organizaciones digitales modernas impulsadas por software y algoritmos.

aprendizaje automático

mlops
Machine Learning Ops (MLOps) describe un conjunto de mejores prácticas para ayudar a una empresa a utilizar la inteligencia artificial con éxito. Consiste en las habilidades, flujos de trabajo y procesos para construir, ejecutar y mantener modelos de aprendizaje automático para respaldar varios procesos operativos dentro de las organizaciones.

Inteligencia continua

Modelo de negocio de Inteligencia Continua
Los modelos de inteligencia empresarial se han trasladado a la inteligencia continua, que combina una infraestructura de tecnología dinámica con entrega y entrega continuas para brindar inteligencia continua. En definitiva, el software que se ofrece en la nube se integra con los datos de la empresa y utiliza AI/ML para dar respuestas en tiempo real a los problemas actuales que la empresa pueda estar enfrentando.

Innovación continua

Innovación continua
Este es un proceso que requiere un circuito de retroalimentación continuo para desarrollar un producto valioso y construir un modelo comercial viable. La innovación continua es una mentalidad en la que los productos y servicios se diseñan y entregan para abordar los problemas de los clientes en lugar de la solución técnica de sus fundadores.

Modelado Tecnológico

modelado tecnológico
El modelado tecnológico es una disciplina que tiene como objetivo proporcionar a las empresas las bases para sustentar la innovación y, por lo tanto, para el desarrollo de productos incrementales. Al mismo tiempo, buscamos productos innovadores que puedan allanar el camino para el éxito a largo plazo. En una especie de estrategia de barra, el modelado tecnológico propone un enfoque doble, con el objetivo, por un lado, de seguir manteniendo la innovación continua como parte central del modelo de negocio. Por otro lado, se apuesta por futuros desarrollos que tengan potencial para lograr un gran avance y dar un salto adelante.

Ingeniería Industrial

Manifiesto de ingeniería empresarial

Plantilla de modelo de negocio técnico

Plantilla de modelo de negocio
Un modelo de negocio tecnológico consta de cuatro componentes principales: modelo de valor (propuesta de valor, misión, visión), modelo tecnológico (gestión de I+D), modelo de ventas (estructura organizativa para ventas y marketing) y modelo financiero (modelo de ingresos, estructura de costes, rentabilidad). ). y generación/gestión de efectivo). Reunir estos elementos puede servir como base para construir un modelo de negocio de tecnología sólido.

Modelo de negocio de IA abierta

¿Cómo gana dinero Openai?
OpenAI ha construido la capa base de la industria de la IA. Con grandes modelos generativos como GPT-3 y DALL-E, OpenAI proporciona acceso a la API para las empresas que desean desarrollar aplicaciones basadas en sus modelos básicos mientras pueden integrar esos modelos en sus productos y utilizar esos modelos con datos patentados e IA adicional. personalizar características. Por otro lado, OpenAI también lanzó ChatGPT, que se basa en un modelo freemium. Microsoft también comercializa productos Opener como parte de su asociación comercial.

OpenAI/Microsoft

openai-microsoft
Desde un punto de vista comercial, OpenAI y Microsoft se asociaron. La historia de la asociación comenzó en 2016 y se solidificó en 2019 cuando Microsoft invirtió mil millones de dólares en la asociación. Ahora está dando un gran paso adelante: Microsoft está negociando para invertir $10 mil millones en esta sociedad. Microsoft está desarrollando su supercomputadora Azure AI a través de OpenAI mientras mejora su plataforma empresarial Azure e integra los modelos OpenAI en sus productos comerciales y de consumo (GitHub, Office, Bing).

Modelo de negocio de IA de estabilidad

Cómo-Estabilidad-AI-Dinero
Stability AI es el motor detrás de Stable Diffusion. Stability gana dinero con nuestros productos de IA y proporciona servicios de consultoría de IA a las empresas. Stability AI monetiza Stable Diffusion a través de las API de DreamStudio. Al mismo tiempo, también se lanza como una versión de código abierto para que cualquiera pueda descargarla y usarla. Stability AI también gana dinero con los servicios empresariales, donde su equipo de desarrollo central brinda a los clientes empresariales la capacidad de mantener, escalar y personalizar Stable Diffusion u otros modelos generativos grandes para satisfacer sus necesidades.

Estabilidad del ecosistema de IA

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