에릭 호비츠

Eric Horvitz
에릭 호비츠
Eric Horvitz, PCAST Member (cropped).jpg
태어난
에릭 조엘 호비츠
국적미국인의
직업컴퓨터 과학자
고용주마이크로소프트
제목최고과학책임자

에릭 호비츠(Eric Joel Horvitz)는 미국의 컴퓨터 과학자, 마이크로소프트의 테크니컬 펠로(Technical Fellows/)로, 이 회사의 첫 최고 과학 책임자로 재직하고 있다.[1] 그는 이전에 WA, 캠브리지, MA, 뉴욕, NY, 몬트리올, 캐나다, 영국 케임브리지, 인도 방갈로르의 연구소를 포함한 마이크로소프트 리서치 랩의 책임자였다.

Horvitz는 불확실성과 한정된 자원으로 의사결정을 위한 계산 메커니즘으로 2013년 미국 공과대학의 회원으로 선출되었다.

전기

호비츠는 박사학위를 받았다.스탠포드 대학의 D와 M.D.[2] 그의 박사학위 논문, 한정된 자원 아래의 계산과 행동, 그리고 후속 연구는 확률과 의사결정 이론에서 기초된 한정적 합리성의 모델을 소개했다. 그는 고문 로날드 A 밑에서 박사과정을 밟았다. 하워드, 조지 B 단치히, 에드워드 H. 쇼트리프, 패트릭 서피스.

그는 현재 마이크로소프트의 최고 과학책임자다. 그는 인공지능 선진화 협회(AAAI), 미국 공학 아카데미(NAE), 미국 예술 과학 아카데미(American Academy of Arts and Sciences), 미국 과학 선진화 협회(AAAS)의 회원으로 선출되었다. 2013년 ACM CHI 아카데미에, ACM 펠로 2014년 "인공지능, 인간과 컴퓨터의 상호작용에 대한 기여를 위해"[3]에 당선되었다.

2018년 미국철학회에 당선되었다.[4]

2015년에, 그는 AAAI 파이겐바움 Prize,[5]고 인공 지능 분야는데 대단한 통찰력, 그리고 행동의 전산 모델 개발을 통하고 격렬한 지속적인 기여에 대한 2년마다 열리는 상을 수상했다time-critical 의사 결정, 우수한 정보, 교통, 건강 보험에서 그들의 응용이다. sys템즈

2015년에는 "감지, 반사, 합리적 행동의 원칙과 모델을 개발하여 컴퓨팅과 의사결정 과학 전반에 걸친 인공지능과 인간-컴퓨터 상호작용에 대한 공헌"으로 ACM - AAAI 앨런 뉴웰상을 수상하기도 했다.[6]

대통령 과학기술자문위원회(PCAST[7])와 앨런 인공지능연구소(AI2)의 과학자문위원회, 미국 국립아카데미(CSTB)의 컴퓨터과학통신위원회[8](CSTB)에서 활동하고 있다.

그는 그 협회의 선진화의 인공 지능(AAAI)을 대통령으로, NSF는 컴퓨터 및 개발 공동체 컨소시엄(CCC), 정보, 컴퓨팅에 섹션의 의자 그리고 발전 협회의 Scien의 통신 위원회 정보 과학&공학(CISE)자문 이사를 맡아 왔다.ce(AAAS(), 미국 국립 의학 도서관(NLM)의[9] 등록 위원회와 미국 국립 AI 안전 위원회.

Horvitz의 연구 관심사는 인지, 학습, 이성을 갖는 시스템을 개발하는 이론적, 실제적 도전에 걸쳐 있다. 그의 기여는 기계 학습과 추론, 정보 검색, 인간-컴퓨터 상호작용, 생물정보학, 전자상거래의 원칙과 적용의 진보를 포함한다.

호비츠는 인공지능에서 확률과 의사결정 이론을 사용하는 데 중요한 역할을 했다. 그의 연구는 인간과 컴퓨터의 상호작용에서 운영체제에 이르는 분야에 영향을 미치면서 컴퓨터 과학컴퓨터 공학의 다른 분야에서 인공지능의 신뢰성을 높였다. 그의 연구는 인공지능과 의사결정 과학의 연관성을 확립하는 데 도움이 되었다. 예를 들어, 그는 경계적 합리성에 대한 의사결정-이론적 접근방식인 경계적 최적성의 개념을 만들었다.[10] 한정된 최적성의 영향은 컴퓨터 과학을 넘어 인지 과학과 심리학으로 확장된다.[11][12]

그는 의사결정을 위한 자동화된 추론을 유도하기 위해 확률과 효용의 사용을 연구했다. 그 방법에는 시간 경과에 따른 환경 문제[13] 해결의 고려가 포함된다. 관련 업무에서는 확률과 머신러닝을 응용해 결합기 문제를 해결하고 정리 검증을 지도했다.[14] 그는 계산의 예상 가치에 의해 유도되어, 부분적인 결과, 확률 또는 결과의 효용성이 다른 가용성 또는 시간 비용 하에서 계산으로 정제되는 AI에 언제 알고리즘 패러다임을 도입했다.[15][16][17][18]

그는 AI에[19] 장기적 도전 문제를 제기했고, 기계 지능이 이전에는 보지 못했던 상황을 접하는 더 큰 세계에서 잘 이해하고 잘 수행할 수 있는 능력을 갖춘 오픈 월드 AI의 비전을 지지해 왔다.[20]

그는 인간과 기계 지능 사이의 시너지를 탐구해 왔다.[21] 이 분야에서는 전시된 정보의 가치,[22] 기계 대 인간 이니셔티브를 지도하는 방법,[23] 인간 주의의 모델을 학습하고,[24][25] 기계 학습과 계획을 이용하여 사람과 AI 시스템의 상호보완적 능력을 확인하고 융합하는 방법을 연구했다.[26][21] 그는 AI 추론을 좀 더 이해할 수 있도록 노력해왔다.[27] 그가 인간 놀람의 모델을 만들기 위해 머신러닝을 사용한 것은 MIT 테크놀로지 리뷰의 기술 혁신으로 특징지어졌다.[28]

그는[29][30] 소프트웨어와 일상생활에서 도움을 주는 등 사용자에게 도움을 주기 위한 AI 방법의 활용을 조사했다.[31]

그는 다모드 상호작용에 기여했다.[32] 2015년에는 멀티모달 인터랙션에 기여한 공로로 ACM ICMI 지속적 성취상을[33][34] 받았다. 다중 모드 상호작용에 대한 그의 연구는 시스템이 오픈 월드 설정의 물리적 세부사항을 고려하고 여러 사람과 대화를 수행할 수 [35][36]있는 위치 상호작용에 대한 연구를 포함한다.[37]

그는 커뮤니티 센싱이라[38] 불리는 이타적 데이터 공유 모델과 확률적 프라이버시를 포함한 위험 민감 접근법[39] 등 프라이버시를 강화하기 위한 확률 기반 방법을 공동 집필했다.[40]

그는 마이크로소프트의 최고의 발명가다.[41]

그는 윈도 메모리 관리를 위한 머신러닝,[42] 웹 프리페치,[43] 그래픽 렌더링,[44] 웹 크롤링 등 컴퓨팅 시스템에 AI 방법을 적용하는 노력을 주도했다.[45] 그는 소프트웨어 디버깅을 위한 AI 초기 작업을 했다.[46]

호비츠는 NPR찰리 로즈 인공지능을 주제로 연설한다.[47][48][49] 온라인 강의에는 일반 청중들을 위한 기술 강의와 프레젠테이션이 모두 포함된다(TEDx Austin: 인공지능친구 만들기). 그의 연구는 뉴욕타임스MIT 테크놀로지 리뷰에 실렸다.[50][51][52][28] 그는 미국 상원의원 앞에서 AI와의 진전, 기회, 도전에 대해 증언했다.[53]

AI와 사회

그는 AI의 유익한 사용,[55] AI 안전 및 강건성,[54][56] AI 시스템과 기능이 우발적인 영향을 미치거나 위험을 주거나 잘못 사용될 수 있는 등 개방된 세계에서의 AI 기술 분야로 기술적, 사회적 도전과 기회를 해결했다.[54][57][58][59] 그는 군사 환경에서 AI가 적용된다는 주의사항을 제시했다.[60] 그와 토마스 G. 디테리히는 AI 시스템이 "말 그대로 명령을 수행하기보다는 사람들이 의도하는 바를 충분히 이해해야 한다"[57]면서 AI 정렬에 대한 작업을 요구했다.

그는 정부가 AI 시스템에서 데이터를 사용함으로써 야기되는 시민의 자유에 대한 잠재적 위험에 대한 조치를 요구했다.[61] 그와 프라이버시 학자인 Deirdre Mulligan은 사회가 프라이버시 우려와 사회적 이익을 위한 데이터의 이익의 균형을 맞춰야 한다고 말했다.[62]

그는 AI가 가능한 딥페이크의 위험성을 제시하고 디지털 콘텐츠 편집의 출처와 이력을 암호화된 방식으로 인증하는 미디어 입증 기술에[63] 기여했다.[64]

아실로마 AI 연구

그는 2007~2009년 AAAI 회장을 역임했다. AAAI의 회장으로서, 그는 2009년 2월 아실로마에서 AI 과학자들의 모임에서 절정을 이루었던 아실로마 AI 연구를 함께 지휘했다. 이 연구는 AI 성공의 성격과 시기를 고려했고, 컴퓨터 기반 지능에 대한 통제력 상실 가능성, 그리고 우려를 줄이고 장기적인 사회적 결과를 향상시킬 수 있는 노력 등 AI 발전 방향성에 대한 우려를 검토했다. 이번 연구는 초지능과 AI 통제력 상실에 대한 우려를 해소하기 위한 AI 과학자들의 첫 만남으로 대중의 관심을 끌었다.[65]

그는 아실로마 연구를 취재하면서 과학자들이 초지능적 기계의 개념과 인간의 통제에서 벗어나는 인공지능 시스템에 대한 우려에 대해 연구하고 대응해야 한다고 말했다.[65] 이후 NPR 인터뷰에서 그는 슈퍼지능에 대한 과학적 연구에 대한 투자는 비록 사람들이 그러한 결과의 비용 때문에 AI에 대한 통제력을 상실할 가능성이 낮다고 믿더라도 사전적 노력을 안내하는 데 가치가 있을 것이라고 말했다.[66]

인공지능 100년 연구

2014년 호비츠는 부인과 함께 스탠퍼드대 인공지능(AI100) 100년 연구를 정의하고 자금을 지원했다.[67][68] 2016년 '백년 연구' 프로젝트로 AI 지수가 출범했다.

호비츠에 따르면 앞으로 늘어날지도 모르는 AI100 선물은 한 세기 동안 연구에 자금을 대기에 충분하다.[68] 스탠포드 대학의 보도 자료는 한 세기에 걸친 위원회들이 "인공지능의 효과가 사람들이 어떻게 일하고, 살고, 어떻게 놀 것인가의 모든 측면을 통해 어떻게 파급될지 연구하고 예측하게 될 것"이라고 밝혔다. 이 연구를 위한 프레임 메모는 법률, 윤리, 경제, 전쟁, 범죄를 포함한 18가지 주제를 고려 대상으로 한다.[68][69] 민주주의와 자유에 위협이 될 수 있는 AI 남용과 초지능 가능성 해소, AI 통제력 상실 등이 주제다.

100년 연구는 상임위원회에 의해 감독된다. 상임위원회는 질문과 주제를 구성하고 5년마다 스터디 패널을 구성한다. 스터디패널은 AI가 사람과 사회에 미치는 영향과 관련해 AI 기술, 도전 과제, 기회의 현황과 진행률을 평가하는 보고서를 발간한다.

피터 스톤이 위원장으로 있는 2015년 백년연구의 연구 패널은 2016년 9월 '2030년 인공지능과 생명'이라는 제목의 보고서를 발표했다.[70] 위원회는 산업에 대한 공공 및 민간 지출 증대를 주장했고, 정부 각급에서 AI 전문지식을 증진할 것을 권고했으며, 정부 규제를 포괄하는 것에 반대할 것을 권고했다.[71][72] 패널 회장 피터 스톤은 AI가 인간 노동자를 자동으로 대체하는 것이 아니라 인력을 보충하고 기술 유지에 새로운 일자리를 창출할 것이라고 주장한다.[71] 이 보고서는 향후 15년에 초점을 맞추면서도 지난 10년 동안 초지능형 로봇의 위험에 대해 부각된 우려와 기대를 다루며 "영화와는 달리, 초인적인 로봇의 종족도, 어쩌면 가능하지도 않다"고 말했다.[72][73] 스톤은 보고서에서 "이것을 믿지 않는 것은 의식적인 결정이었다"[68]고 말했다.

마이클 리트먼이 의장을 맡은 AI100 연구 2주기 보고서는 2016년 발간됐다.[74][75]

AI 파트너십 구축

그는 애플, 아마존, 페이스북, 구글, 딥마인드, IBM, 마이크로소프트가 시민사회, 학계, 비영리 연구개발(R&D) 대표들과 함께 모인 비영리 단체인 'AI 파트너십 on AI'의 이사회 의장을 공동 설립하고 맡아왔다. 이 기구의 웹사이트는 형사사법,[76] 안면인식시스템,[77] AI와 경제,[78] AI 안전,[79] AI와 미디어 무결성,[80] AI 시스템 문서화 등 이니셔티브를 지적하고 있다.[81]

마이크로소프트 에테르 위원회

그는 AI 기술의 책임 있는 개발과 현장화에 관한 마이크로소프트 내부 위원회인 마이크로소프트에 에테르 위원회를 설립하고 의장을 맡고 있다.[82][83] 그는 에테르 위원회가 마이크로소프트의 상업적 AI 노력에 영향을 준 결정에 대해 권고하고 지도했다고 보고했다.[84][85] 마이크로소프트는 2020년 4월 AI 신뢰성과 안전성, 편향성과 공정성, 지능성과 설명, 휴먼-AI 협업 등을 중심으로 한 팀 등 에테르 위원회와 그 워킹그룹에서 개발한 원칙과 지침, 도구 등에 관한 내용을 발표했다.[86]

출판물

책들

  • Horvitz, E. (December 1990), Computation and Action Under Bounded Resources (PDF) (Dissertation), Stanford, CA: Stanford University

선택된품목

팟캐스트

참조

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