¿Quién es Peter Norvig? - MBA de cuatro semanas


Peter Norvig es un informático estadounidense, programador, diseñador, autor y Distinguished Education Fellow del Stanford Institute for Human-Centered AI (HAI). Norvig también pasó un tiempo en Google y una vez fue jefe de la División de Ciencias Computacionales de la NASA.

formación y entrada en la carrera

Norvig completó su doctorado. lejos. En 1986 recibió su título en informática de la Universidad de California, Berkeley y luego trabajó brevemente como investigador en Stanford.

Mientras que Norvig luego completó sus estudios en el llamado "invierno de IA" con inversiones reducidas en IA forbes que no apagó su entusiasmo: "Era el campo más interesante: resuelves los problemas más difíciles. Se espera que un estudiante de doctorado profundice en un tema. No esperas que el resultado sea un producto que cambie el mundo, así que no me molestó demasiado..."

En 1991 aceptó un puesto como científico investigador sénior en Sun Microsystems antes de unirse a Harlequin Software como diseñador jefe entre 1994 y 1996. Luego, Norvig se convirtió en científico jefe de Junglee, donde ayudó a desarrollar uno de los primeros servicios de comparación de compras en línea.

Norvig y su colega Stuart J. Russell también fueron coautores del libro a mediados de la década de 1990. Inteligencia artificial: un enfoque moderno. A menudo citado como el libro de texto universitario de IA más popular del mundo, el recurso ha sido utilizado por más de 1500 instituciones en 134 países.

NASA

En 1998, Norvig se convirtió en director de informática de la NASA. También fue jefe de la División de Ciencias Computacionales del Centro de Investigación Ames (ARC) de la NASA. El ARC se diseñó originalmente para la investigación en aerodinámica, pero hoy en día incluye investigación de satélites, robótica, supercomputación y sistemas inteligentes/adaptativos, entre otros.

En la NASA, Norvig dirigió un equipo de 200 científicos y trabajó principalmente en las áreas de desarrollo de software automatizado y análisis de datos, neuroingeniería, investigación de sistemas colaborativos, toma de decisiones basada en simulación y autonomía y robótica.

Norvig y su equipo desarrollaron más tarde el experimento Remote Agent, que se colocó a bordo de la nave espacial Deep Space 1. El experimento representó el primer despliegue de un sistema autónomo de planificación, planificación y detección de errores en el espacio, y Norvig fue reconocido por sus esfuerzos por parte de la NASA y la Asociación para el Avance de la Inteligencia Artificial (AAAI).

El trabajo de Norvig también sirvió como precursor del software de conducción autónomo utilizado en naves espaciales robóticas como el Mars Rover.

Google

Norvig se unió a Google en mayo de 2001 después de tres años en la NASA. Inicialmente se desempeñó como Director de Calidad de Búsqueda antes de pasar a Director de Investigación en 2005.

Para 2010, Norvig era responsable de alrededor de 100 investigadores en áreas como traducción automática, visión artificial, reconocimiento de voz y redes. En un influyente artículo, él y sus colegas abogaron por el uso del análisis estadístico para descubrir reglas incrustadas en los datos y alentaron a otros a evitar el desarrollo de teorías.

Durante un período de aproximadamente quince años, Norvig aprovechó la gran cantidad de datos disponibles para Google y ayudó a la empresa a prosperar en la gran ola de datos que siguió en la era de la web.

HAI

En octubre de 2021, se anunció que Norvig dejaría Google después de 20 años en la empresa. Continuaría teniendo períodos limitados en Google, pero pasaría la mayor parte de su tiempo en el Instituto de IA centrado en el ser humano (HAI) de la Universidad de Stanford.

Según el anuncio oficial en el sitio web de HAI, Norvig declaró elocuentemente: “A lo largo de mi carrera, he alternado entre los principales dominios de nivel superior: .edu, .com y .gov. Después de 20 años en una empresa y 18 meses trabajando desde casa, pensé que era un buen momento para probar algo nuevo y centrarme en la educación.

Las tesis centrales:

  • Peter Norvig es un informático estadounidense, programador, diseñador, autor y Distinguished Education Fellow del Stanford Institute for Human-Centered AI (HAI). Norvig también pasó un tiempo en Google y una vez fue jefe de la División de Ciencias Computacionales de la NASA.
  • A mediados de la década de 1990, Peter Norvig y su colega Stuart J. Russell escribieron el libro Inteligencia artificial: un enfoque moderno. El libro se cita a menudo como el libro de texto universitario de IA más popular del mundo.
  • En 1998, Norvig se convirtió en jefe del departamento de Ciencias Computacionales de la NASA y desarrolló sistemas autónomos que luego servirían como base para el rover de Marte, entre otras cosas. Norvig se unió a Google en mayo de 2001 y permanece en la empresa hasta el día de hoy, aunque pasa la mayor parte de su tiempo en HAI en Stanford.

Leer más: Historia de OpenAI, modelos de negocio de IA, economía de IA.

Análisis del modelo de negocio en red

Paradigma de IA

Paradigma actual de IA

Pre-entrenamiento

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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

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Ingeniería rápida

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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.

Estructura organizativa de OpenAI

estructura organizativa openai
OpenAI es un laboratorio de investigación de inteligencia artificial que se transformó en una organización con fines de lucro en 2019. Su estructura corporativa consta de dos entidades: OpenAI, Inc., una LLC de Delaware de un solo miembro controlada por la organización sin fines de lucro OpenAI, y OpenAI LP, una organización de responsabilidad limitada con fines de lucro. OpenAI LP está gobernado por la Junta Directiva de OpenAI, Inc (la Fundación), que actúa como Socio General. Al mismo tiempo, los socios limitados incluyen empleados de LP, algunos miembros de la junta y otros inversionistas como la organización benéfica de Reid Hoffman, Khosla Ventures y Microsoft, el principal inversionista de LP.

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 asociación. 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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