Дэвид Сильвер (ученый-компьютерщик)

Дэвид Сильвер (1976 г.р.) возглавляет исследовательскую группу по обучению с подкреплением в DeepMind и был ведущим исследователем AlphaGo , AlphaZero и одним из руководителей AlphaStar .

Он окончил Кембриджский университет в 1997 году, получив премию Аддисона-Уэсли, и там подружился с Демисом Хассабисом . ^[1] Впоследствии Сильвер стал соучредителем компании по производству видеоигр Elixir Studios , где он был техническим директором и ведущим программистом, получив несколько наград за технологии и инновации. ^{[1] [2]}

Сильвер вернулся в академию в 2004 году в Университете Альберты, чтобы учиться на доктора философии по обучению с подкреплением, где он стал одним из участников первых программ магистерского уровня 9 × 9 Go. ^{[3] [4]} Его версия программы MoGo (в соавторстве с Sylvain Gelly) была одной из самых сильных программ Go по состоянию на 2009 год. ^[5]

Сильвер был удостоен исследовательской стипендии Королевского общества в 2011 году, а впоследствии стал лектором в Университетском колледже Лондона , где он сейчас является профессором. ^[6] Его лекции по обучению с подкреплением доступны на YouTube. ^[7] Сильвер консультировал DeepMind с момента его создания, присоединившись к нему на постоянной основе в 2013 году.

Его недавняя работа была сосредоточена на сочетании обучения с подкреплением с глубоким обучением , включая программу, которая учится играть в игры Atari прямо с пикселей. ^[8] Сильвер возглавил проект AlphaGo, кульминацией которого стала первая программа по победе над лучшим профессиональным игроком в полноразмерной игре Go. ^[9] AlphaGo впоследствии получила почетную профессиональную сертификацию 9 дан; и получил награду «Каннский лев» за инновации. ^[10] Затем он руководил разработкой AlphaZero., который использовал тот же ИИ, чтобы научиться играть в го с нуля (обучаясь только играя самому, а не человеческим играм), прежде чем научиться играть в шахматы и сёги таким же образом, на более высоком уровне, чем в любой другой компьютерной программе.

Сильвер является одним из наиболее публикуемых сотрудников DeepMind, его цитировали более 67 000 раз, а его h- индекс 66. ^[11]

Он был награжден премией ACM 2019 в области вычислительной техники за прорыв в компьютерных играх. ^[12]

Ссылки [ править ]