Из Википедии, бесплатной энциклопедии
Перейти к навигации Перейти к поиску

Томас Дж. Диттерих
Родившийся1954 г.
Южный Уэймут, Массачусетс
НациональностьАмериканец
ИзвестенОтветственный редактор журнала " Машинное обучение" (1992–98)
Академическое образование
Альма-матерЦентральная средняя школа Напервилля
Оберлинский колледж
Иллинойского университета, Стэнфордский университет Урбана-Шампейн
Тезис«Методы распространения ограничений для основанной на теории интерпретации данных»  (1984)
ДокторантБрюс Дж. Бьюкенен
Академическая работа
УчрежденияГосударственный университет Орегона

Томас Г. Dietterich является почетным профессором в области компьютерных наук в Университете штата Орегон . Он один из пионеров в области машинного обучения . [1] [2] Он работал исполнительным редактором журнала " Машинное обучение" (1992–98) и помогал соучредителем журнала "Исследования в области машинного обучения" . [3] В ответ на внимание СМИ к опасностям искусственного интеллекта, Диттерих был процитирован с академической точки зрения широкому кругу средств массовой информации, включая Национальное общественное радио , Business Insider , Microsoft Research ,CNET и The Wall Street Journal . [4]

Среди его исследовательских работ было изобретение выходного кодирования с исправлением ошибок для мультиклассовой классификации, формализация проблемы множественных экземпляров, структура MAXQ для иерархического обучения с подкреплением [3] и разработка методов для интеграции непараметрической регрессии. деревья в вероятностные графические модели.

Биография и образование [ править ]

Томас Диттерих родился в Южном Уэймуте, штат Массачусетс, в 1954 году. [5] Его семья позже переехала в Нью-Джерси, а затем снова в Иллинойс, где Том окончил Центральную среднюю школу в Нейпервилле . [5] Затем Диттерих поступил в Оберлинский колледж и начал учебу в бакалавриате. [5] В 1977 году Диттерих окончил Оберлин со степенью математика , специализируясь на вероятности и статистике. [5]

Следующие два года Диттерих проработал в Иллинойском университете в Урбане-Шампейн . [5] Спустя два года он начал учебу в докторантуре на факультете компьютерных наук Стэнфордского университета . [5] Диттерих получил докторскую степень . в 1984 году и переехал в Корваллис, штат Орегон, где был нанят доцентом кафедры информатики. [5] в 2013 г. он был удостоен звания «Заслуженный профессор». [6] В 2016 году Диттерих ушел в отставку со своей должности в Университете штата Орегон . [5]

На протяжении всей своей карьеры Диттерих работал над продвижением научных публикаций и презентаций на конференциях. В течение многих лет он был редактором серии MIT Press по адаптивным вычислениям и машинному обучению . [7] Он также занимал должность соредактора серии статей Morgan Claypool Synthesis по искусственному интеллекту и машинному обучению.. Он организовал несколько конференций и семинаров, в том числе выступал в качестве сопредседателя технической программы Национальной конференции по искусственному интеллекту (AAAI-90), председателя технической программы по системам обработки нейронной информации (NIPS-2000) и генерального председателя NIPS-2001. Он был президентом-основателем Международного общества машинного обучения и был членом Совета IMLS с момента его основания. В настоящее время он также является членом Руководящего комитета Азиатской конференции по машинному обучению.

Научные интересы [ править ]

Профессора Диттериха интересуют все аспекты машинного обучения. Его исследования делятся на три основных направления. Во-первых, его интересуют фундаментальные вопросы искусственного интеллекта и то, как машинное обучение может стать основой для построения интегрированных интеллектуальных систем. Во-вторых, его интересуют способы, которыми люди и компьютеры могут сотрудничать для решения сложных проблем. В-третьих, он заинтересован в применении машинного обучения к проблемам экологических наук и управления экосистемами в рамках развивающейся области вычислительной устойчивости .

За свою карьеру он работал над широким кругом проблем, начиная от дизайна лекарств и заканчивая пользовательскими интерфейсами и компьютерной безопасностью . В настоящее время он сосредоточен на том, как методы информатики могут помочь продвинуть экологические науки и улучшить управление экосистемами Земли. Эта страсть привела к нескольким проектам, включая исследования в области управления лесными пожарами, инвазивной растительности и понимания распределения и миграции птиц. Например, исследование Диттериха помогает ученым из Корнельской лаборатории орнитологии.ответьте на такие вопросы, как: Как птицы решают мигрировать на север? Как они узнают, когда приземлиться и остановиться на несколько дней? Как они выбирают, где строить гнездо? Десятки тысяч добровольцев-орнитологов (гражданских ученых) по всему миру вносят свой вклад в исследование, отправляя данные о своих наблюдениях за птицами на веб-сайт eBird. Объем данных огромен - в марте 2012 года было проведено более 3,1 миллиона наблюдений за птицами. Машинное обучение может выявлять закономерности в данных для моделирования миграции видов. Но есть много других приложений для тех же методов, которые позволят организациям лучше управлять нашими лесами, океанами и исчезающими видами, а также улучшить транспортный поток, водные системы, электросеть и многое другое. [8]

Я понял, что хочу оказать влияние на что-то действительно важное - и, конечно же, вся экосистема Земли, частью которой мы являемся, находится под угрозой во многих отношениях. И поэтому, если есть способ, которым я могу использовать свои технические навыки для улучшения как научной базы, так и инструментов, необходимых для принятия политических и управленческих решений, я бы хотел это сделать. Я увлечен этим. [8]

Опасности ИИ: академическая перспектива [ править ]

Диттерих утверждал, что наиболее реальными рисками, связанными с опасностями искусственного интеллекта, являются основные ошибки, поломки и кибератаки , а также тот факт, что он просто не всегда может работать, а не машины, которые становятся сверхмощными или уничтожают человечество. [9] Диттерих считает, что машины, осознающие себя и пытающиеся истребить людей, больше научная фантастика, чем научный факт. Но поскольку компьютерные системы получают все более опасные задачи и их просят учиться и интерпретировать их опыт, он сказал, что они могут просто совершать ошибки. [9] Вместо этого большая часть работы, проделанной сообществом по безопасности искусственного интеллекта, действительно сосредоточена на несчастных случаях и недостатках конструкции. [10] [11] [12]

Занимаемые должности [ править ]

  • 2014–2016: президент Ассоциации развития искусственного интеллекта (AAAI). [13]
  • 2013 – настоящее время: заслуженный профессор информатики, Государственный университет Орегона. [14]
  • 2011 – настоящее время: главный научный сотрудник BigML, Корваллис, Орегон. [15]
  • 2005 – настоящее время: директор по исследованиям интеллектуальных систем, Школа электротехники и компьютерных наук, Государственный университет Орегона. [16]
  • 2006–2008: главный научный сотрудник Smart Desktop, Inc., Сиэтл, Вашингтон. [17]
  • 2004–2005: главный научный сотрудник MyStrands, Inc., Корваллис, штат Орегон. [18]
  • 1995-2013: профессор информатики, Государственный университет Орегона. [19]
  • 1998–1999: Приглашенный старший научный сотрудник Института исследований искусственного интеллекта, Барселона, Испания. (Отпускное положение) [20]
  • 1988–1995: адъюнкт-профессор информатики, Государственный университет Орегона. [20]
  • 1991–1993: старший научный сотрудник, Arris Pharmaceutical Corporation, Сан-Франциско, Калифорния. [5]
  • 1985–1988: доцент кафедры информатики, Государственный университет Орегона.
  • 1979–1984: научный сотрудник, проект эвристического программирования, факультет компьютерных наук, Стэнфордский университет.
  • 1979 (лето): член технического персонала, Bell Telephone Laboratories, Напервилль, Иллинойс. Передача файлов с компьютера на компьютер и распространение микрокода в системы удаленной коммутации.
  • 1977 год (лето): помощник директора по планированию и исследованиям Оберлинского колледжа, Оберлин, Огайо. Создана база данных институционального планирования.

Награды и награды [ править ]

Весной 2013 года Томас Диттерих был удостоен звания «Заслуженного профессора» Государственного университета Орегона за свою работу в качестве пионера в области машинного обучения и за то, что он был одним из наиболее цитируемых ученых в этой области. [21] Он также получил эксклюзивный статус « стипендиата » в Ассоциации развития искусственного интеллекта , Американской ассоциации развития науки и Ассоциации вычислительной техники . [8] [22]За свою карьеру он получил более 30 миллионов долларов в виде исследовательских грантов, помог создать исследовательскую группу мирового уровня в штате Орегон и создал три компании-разработчика программного обеспечения. Он также стал соучредителем двух ведущих журналов в этой области и был избран первым президентом Международного общества машинного обучения. [14]

Его другие награды и награды включают:

  • Заслуженный преподаватель ACM, 2012–2013 гг. [20]
  • Сотрудник Американской ассоциации развития науки, 2007 г. [23]
  • Университет штата Орегон, Премия Колледжа инженерного сотрудничества, 2004 г. [24]
  • Победитель премии JAIR за лучшую работу за предыдущие пять лет, 2003 г. [21]
  • Член Ассоциации вычислительной техники, избран в 2003 г. [21]
  • Университет штата Орегон, Премия Колледжа инженерных исследований, 1998 г. [25]
  • Член Ассоциации по развитию искусственного интеллекта, избран в 1994 г. [21]
  • Молодой следователь при президенте NSF, 1987-92 [21]
  • Номинирован на премию Картера за обучение в аспирантуре, 1987, 1988 [20]
  • Стипендиат IBM, 1982, 1983 [20]
  • Ипсилон Пи Эпсилон , 1996 [20]
  • Сигма Си , 1979 – настоящее время [20]
  • Стипендия Фонда совхозных компаний, 1978 год [20]
  • Член попечительского совета Оберлинского колледжа, 1977–1980 годы [20]
  • С отличием окончил Оберлинский колледж по математике [20].
  • Фи Бета Каппа , 1977 год [20]
  • Ученый за национальные заслуги, 1973 год [20]

Избранные публикации [ править ]

  • Липин Лю, Томас Г. Диттерих, Нань Ли, Чжи-Хуа Чжоу (2016). Трансдуктивная оптимизация максимальной точности. Международная совместная конференция по искусственному интеллекту (IJCAI-2016). С. 1781–1787. Нью-Йорк, штат Нью-Йорк [26]
  • Мэриленд Амран Сиддики, Алан Ферн, Томас Дж. Диттерих, Шубхомой Дас (2016). Сложность конечной выборки обнаружения редких аномалий. Неопределенность в искусственном интеллекте (UAI-2016). Нью-Йорк, штат Нью-Йорк [27]
  • Алкаи-Талеган, М., Холл, К., Кроули, М., Альберс, Х.Дж., Диттерих, Т.Г. (2015). PAC Оптимальное планирование MDP для управления экосистемой. Journal of Machine Learning Research, 16, 3877-3903 [28]
  • Томас Диттерих, Эрик Хорвиц (2015). Точка зрения: рост опасений по поводу ИИ: размышления и направления. Коммуникации ACM, 58 (10) 38-40 [29]
  • Диттерих, Т.Г. (2009). Машинное обучение в экосистемной информатике и устойчивости. Резюме приглашенного выступления. Труды Международной совместной конференции по искусственному интеллекту 2009 г. (IJCAI-2009). Пасадена, Калифорния [30]
  • Диттерих, Т.Г., Бао, X., Кейзер, В., Шен, Дж. (2010). Методы машинного обучения для высокого уровня осведомленности о киберпространстве. стр. 227–247 в Jajodia, S., Liu, P., Swarup, V., Wang, C. (Eds.) Киберситуационная осведомленность, Springer. [31]
  • Диттерих, Т.Г., Домингос, П., Гетур, Л., Магглетон, С. Тадепалли, П. (2008). Структурированное машинное обучение: ближайшие десять лет. Машинное обучение. 73 (1) 3-23. DOI: 10.1007 / s10994-008-5079-1 [32]
  • Диттерих, Т.Г., Бао, X. (2008). Интеграция нескольких обучающих компонентов с помощью логики Маркова. Двадцать третья конференция по искусственному интеллекту (AAAI-2008). 622-627 [33]
  • Диттерих, Т.Г. (2007). Машинное обучение в экосистемной информатике. Труды Десятой Международной конференции по науке открытий. Конспект лекций в томе 4755 по искусственному интеллекту, Springer, Берлин [34]
  • Диттерих Т. Г. Обучение и рассуждение. Технический отчет, Школа электротехники и информатики, Государственный университет Орегона. [35]
  • Диттерих, Т.Г. (2003). Машинное обучение. В энциклопедии естествознания когнитивных наук, Лондон: Macmillan, 2003. [36]
  • Диттерих, Т.Г. (2002). Машинное обучение для последовательных данных: обзор. В T. Caelli (ред.) Структурное, синтаксическое и статистическое распознавание образов; Конспект лекций по информатике, Vol. 2396. (стр. 15–30). Спрингер-Верлаг [37]
  • Диттерих, Т.Г. (2002). Ансамблевое обучение. В Справочнике по теории мозга и нейронных сетей, второе издание (М.А. Арбиб, ред.), Кембридж, Массачусетс: The MIT Press, 2002. 405-408. [38]
  • Диттерих, Т.Г. (2000). Манифест «разделяй и властвуй» на 11-й Международной конференции по теории алгоритмического обучения (ALT 2000) (стр. 13–26). Нью-Йорк: Springer-Verlag. [39]
  • Диттерих, Т.Г. (2000). Иерархическое обучение с подкреплением с декомпозицией функции ценности MAXQ. Журнал исследований искусственного интеллекта, 13, 227-303. [40]
  • Диттерих, Т.Г. (2000). Машинное обучение. В книге Дэвида Хеммендингера, Энтони Ральстона и Эдвина Рейли (редакторы), Энциклопедия компьютерных наук, четвертое издание, Thomson Computer Press. 1056-1059. [41]
  • Диттерих, Т.Г. (2000). Обзор MAXQ Hierarchical Reinforcement Learning. В Трудах симпозиума по абстракции, переформулировке и приближению SARA 2000, конспект лекций по искусственному интеллекту (стр. 26–44), Нью-Йорк: Springer Verlag. [42]

Ссылки [ править ]

  1. ^ «ИИ и машинное обучение» . Журнал Interalia . 14 февраля 2018 . Проверено 15 декабря 2020 года .
  2. ^ «Человеческие решения, мысли об ИИ» . 2018: 53 - через ОЭСР. Цитировать журнал требует |journal=( помощь )
  3. ^ а б «ИИ и машинное обучение» . Журнал Interalia . 14 февраля 2018 . Проверено 15 декабря 2020 года .
  4. ^ Робертсон, Рэйчел. «Том Диттерих из ЕЭС в авангарде диалога ИИ» . Государственный университет Орегона: Новости OSU EECS . Государственный университет Орегона . Проверено 17 августа 2016 года .
  5. ^ Б с д е е г ч я Петерсон, Крис. "Интервью по устной истории Тома Диттериха" . Государственный университет Орегона: Библиотеки OSU . Государственный университет Орегона . Проверено 19 августа 2016 года .
  6. ^ «Прогресс, которого мы достигли в машинном обучении - Том Диттерих» . Новый мир: искусственный интеллект . 31 октября 2017 года . Проверено 15 декабря 2020 года .
  7. ^ Диттерих, Томас Г. «Названия этого редактора» . MIT Press . MIT Press . Проверено 19 августа 2016 года .
  8. ^ a b c Dietterich, Томас. "Профиль Тома Диттериха" . Государственный университет Орегона: электротехника и информатика . Государственный университет Орегона . Проверено 17 августа 2016 года .
  9. ^ a b Стаут, Дэвид. «Эксперт: Системы искусственного интеллекта более склонны к сбою, чем к разрушению» . Государственный университет Орегона: новости и исследования . Государственный университет Орегона . Проверено 17 августа 2016 года .
  10. ^ Джонс, Брэд. «Является ли Кортана опасным шагом на пути к искусственному интеллекту?» . Цифровые тенденции . Designtechnica Corp . Проверено 17 августа 2016 года .
  11. ^ Мане, Дэн; Шульман, Джон; Кристиано, Пол; Стейнхардт, Якоб; Олах, Крис; Амодеи, Дарио (21 июня 2016 г.). «Конкретные проблемы безопасности ИИ» . arXiv : 1606.06565v2 . Цитировать журнал требует |journal=( помощь )
  12. ^ Рейли, Сидней. «Скайнет здесь, чтобы поработить нас» . Адвокат Корваллиса . Corvallis Advocate . Проверено 19 августа 2016 года .
  13. ^ "Должностные лица AAAI" . Ассоциация развития искусственного интеллекта . Ассоциация развития искусственного интеллекта . Проверено 19 августа 2016 года .
  14. ^ Верд, Джосвер. «Главный ученый BigML избран президентом AAAI» . BigML . BigML . Проверено 19 августа 2016 года .
  15. ^ Диттерих, Томас. "Домашняя страница Томаса Г. Диттериха" . Домашняя страница Томаса Г. Диттериха . Государственный университет Орегона . Проверено 17 августа 2016 года .
  16. ^ Адамс, Рон. «Созданная дочерняя компания OSU, приобретенная фирмой Сиэтла» . Государственный университет Орегона: новости и исследования . Государственный университет Орегона . Проверено 19 августа 2016 года .
  17. ↑ Эрншоу, Ализа. «MyStrands привлекает 24 миллиона долларов» . Портлендский деловой журнал . Деловые журналы американского города . Проверено 19 августа 2016 года .
  18. ^ Диттерих, Томас. "Томас Дж. Диттерих" . Государственный университет Орегона: электротехника и информатика . Государственный университет Орегона . Проверено 17 августа 2016 года .
  19. ^ a b c d e f g h i j k l Диттерих, Томас. "Биографическая справка" (PDF) . Проверено 17 августа 2016 года .
  20. ^ a b c d e "Награды факультета" . Государственный университет Орегона: электротехника и информатика . Государственный университет Орегона . Проверено 19 августа 2016 года .
  21. ^ «Прогресс, которого мы достигли в машинном обучении - Том Диттерих» . Новый мир: искусственный интеллект . 31 октября 2017 года . Проверено 15 декабря 2020 года .
  22. ^ Стаут, Дэвид. "Диттерих назван членом AAAS" . Государственный университет Орегона: новости и исследования . Государственный университет Орегона . Проверено 19 августа 2016 года .
  23. ^ Адамс, Рон. «Отличники инженерного факультета, сотрудники, студенты ОГУ» . Государственный университет Орегона: новости и исследования . Государственный университет Орегона . Проверено 19 августа 2016 года .
  24. ^ Стаут, Дэвид. «Вручены награды инженерного колледжа» . Государственный университет Орегона: новости и исследования . Государственный университет Орегона . Проверено 19 августа 2016 года .
  25. ^ Лю, Липин; Dietterich, Thomas G .; Ли, Нан; Чжоу, Чжи-Хуа (2016). «Трансдуктивная оптимизация максимальной точности» (PDF) . Международная совместная конференция по искусственному интеллекту : 1781–1787. arXiv : 1510.05976 .
  26. ^ Сиддики, штат Мэриленд Амран; Ферн, Алан; Dietterich, Thomas G .; Дас, Шубхомой (2016). «Сложность конечной выборки для обнаружения редких аномалий». Неопределенность искусственного интеллекта .
  27. ^ Taleghan Маджид Alkaee; Dietterich, Thomas G .; Кроули, Марк; Холл, Ким; Альберс, Х. Джо (декабрь 2015 г.). «Дополнительное планирование MDP PAC с приложением для управления инвазивными видами» (PDF) . Журнал исследований в области машинного обучения . 16 : 3877–3903 . Проверено 17 августа 2016 года .
  28. ^ Dietterich, Thomas G .; Хорвиц, Эрик Дж. (2015). «Точка зрения Рост озабоченности по поводу ИИ: размышления и направления» (PDF) . Коммуникации ACM . 58 (10): 38–40. DOI : 10.1145 / 2770869 . S2CID 20395145 . Проверено 17 августа 2016 года .  
  29. ^ Dietterich, Thomas G. (2009). «Машинное обучение в экосистемной информатике и устойчивости. Резюме приглашенного выступления» (PDF) . Труды 2009 Международной совместной конференции по искусственному интеллекту . Проверено 18 августа 2016 года .
  30. ^ Dietterich, Thomas G .; Бао, Синьлун; Кейзер, Виктория; Шен, Цзяньцян (2010). «Методы машинного обучения для высокого уровня осведомленности о киберпространстве» (PDF) . Киберситуационная осведомленность . Достижения в области информационной безопасности. 46 : 227–247. Bibcode : 2010AIS .... 46..227D . DOI : 10.1007 / 978-1-4419-0140-8_11 . ISBN  978-1-4419-0139-2.
  31. ^ Dietterich, Thomas G .; Домингос, Педро; Гетур, Лиза; Магглетон, Стивен; Тадепалли, Прасад (2008). «Структурированное машинное обучение: следующие десять лет» (PDF) . Машинное обучение . 73 : 3–23. DOI : 10.1007 / s10994-008-5079-1 . S2CID 14922439 . Проверено 18 августа 2016 года .  
  32. ^ Dietterich, Thomas G .; Бао, Синьлун (2008). «Интеграция нескольких обучающих компонентов с помощью логики Маркова» (PDF) . Двадцать третья конференция по искусственному интеллекту (AAAI-2008) : 622–627 . Проверено 18 августа 2016 года .
  33. ^ Dietterich, Thomas G. (2007). «Машинное обучение в экосистемной информатике» (PDF) . Труды Десятой Международной конференции по науке открытий . 4755 . Проверено 18 августа 2016 года .
  34. ^ Dietterich, Thomas G. (2004). «Обучение и рассуждение» (PDF) . Технический отчет, Школа электротехники и информатики, Государственный университет Орегона . Проверено 18 августа 2016 года .
  35. ^ Dietterich, Thomas G. (2003). «Машинное обучение» (PDF) . Природная энциклопедия когнитивных наук . Проверено 18 августа 2016 года .
  36. ^ Dietterich, Thomas G. (2002). «Машинное обучение для последовательных данных: обзор» (PDF) . Структурное, синтаксическое и статистическое распознавание образов; Конспект лекций по информатике . Конспект лекций по информатике. 2396 : 15–30. DOI : 10.1007 / 3-540-70659-3_2 . ISBN  978-3-540-44011-6. Проверено 18 августа 2016 года .
  37. ^ Томас Г. Dietterich (2002). Арбиб, М.А. (ред.). Справочник по теории мозга и нейронных сетей (2-е изд.). Кембридж, Массачусетс: MIT Press. С. 405–408.
  38. ^ Диттерих, Томас Г. (2000). «Манифест« разделяй и властвуй »». 11-я Международная конференция по теории алгоритмического обучения (ALT 2000) : 13–26.
  39. ^ Диттерих, Томас Г. (2000). «Иерархическое обучение с подкреплением с декомпозицией функции ценности MAXQ». Журнал исследований искусственного интеллекта . 13 : 227–303. arXiv : cs / 9905014 . DOI : 10.1613 / jair.639 . S2CID 57341 . 
  40. ^ Томас Г. Диттерих (2000). Хеммендингер, Дэвид; Ральстон, Энтони; Рейли, Эдвин (ред.). Энциклопедия компьютерных наук (4-е изд.). Томсон Компьютерный Пресс. С. 1056–1059.
  41. ^ Томас Г. Диттерих (2000). Choueiry, BY; Уолш Т. (ред.). Труды симпозиума по абстракции, переформулировке и аппроксимации (SARA 2000), конспекты лекций по искусственному интеллекту . Springer-Verlag. С. 26–44.

Внешние ссылки [ править ]

  • Домашняя страница Томаса Диттериха
  • Томас Диттерих - профессорско-преподавательский состав Университета штата Орегон
  • Илон Маск и Томас Диттерих о безопасности искусственного интеллекта
  • Лекция выдающегося профессора Томаса Диттериха
  • Исследовательская биография
  • Биографическая справка
  • Интервью Тома Диттериха по устной истории

Томас Дж. Диттерих [ править ]