Zoubin Ghahramani (persisch: زوبین قهرمانی; geboren am 8. Februar 1970) ist ein britisch-iranischer Forscher auf dem Gebiet des maschinellen Lernens und der künstlichen Intelligenz. Er ist Vizepräsident für Forschung bei Google DeepMind und Professor für Informationstechnik an der Universität Cambridge, wo er seit 2009 Fellow des St John's College ist. Seine Arbeit konzentriert sich auf Bayes'sche Methoden, probabilistische Modellierung und skalierbare Lernalgorithmen, mit Anwendungen von neuronalen Netzen bis hin zur computationalen Neurowissenschaft.
Ghahramani hatte akademische Positionen am University College London und an der Carnegie Mellon University inne und war als Chief Scientist bei Uber sowie als Leiter von Google Brain tätig. Er hat über 300 Artikel mit mehr als 100.000 Zitierungen veröffentlicht und wurde mit Stipendien und Auszeichnungen geehrt, darunter die Wahl in die Royal Society und der Royal Society Milner Award.
Bildung
Ghahramani wurde an der American School of Madrid in Spanien und an der University of Pennsylvania ausgebildet, wo er 1990 einen Doppelabschluss in Kognitionswissenschaft und Informatik erwarb. Anschließend absolvierte er ein Graduiertenstudium am Massachusetts Institute of Technology und promovierte in Kognitiver Neurowissenschaft am Department of Brain and Cognitive Sciences. Seine Doktorarbeit wurde von Michael I. Jordan und Tomaso Poggio betreut, beide prominente Persönlichkeiten im maschinellen Lernen und in der computationalen Neurowissenschaft.
Frühe Karriere und Postdoktorandenarbeit
Nach Abschluss seiner Promotion wechselte Ghahramani 1995 als Postdoktorand an die Universität Toronto in das Artificial Intelligence Lab, wo er mit Geoffrey Hinton, einem Pionier des Deep Learning, zusammenarbeitete. Diese Zeit war prägend für seine späteren Beiträge zum probabilistischen maschinellen Lernen. Von 1998 bis 2005 war er Fakultätsmitglied an der Gatsby Computational Neuroscience Unit am University College London, wo er Variationsmethoden für approximative Bayes'sche Inferenz entwickelte und grafische Modelle erforschte.
Akademische Positionen
Ghahramani hatte von 2003 bis 2012 eine gemeinsame Anstellung als außerordentlicher Forschungsprofessor in der Abteilung für maschinelles Lernen an der Carnegie Mellon University. In dieser Zeit trieb er Bayes'sche nichtparametrische Modelle und halbüberwachtes Lernen voran. 2009 wurde er Fellow des St John's College in Cambridge und übernahm später eine Professur für Informationstechnik an der Universität Cambridge. Er war außerdem Gründungs-Liaison-Direktor des Alan Turing Institute in Cambridge und stellvertretender Gründungsdirektor des Leverhulme Centre for the Future of Intelligence, was sein Interesse an den gesellschaftlichen Auswirkungen der KI widerspiegelt.
Beiträge zum maschinellen Lernen
Ghahramanis Forschung hat mehrere Bereiche des maschinellen Lernens maßgeblich beeinflusst. Er ist bekannt für grundlegende Beiträge zur probabilistischen Modellierung, einschließlich Variationsinferenzmethoden, die Bayes'sches Lernen skalierbar machen. Er war ein Pionier des halbüberwachten Lernens und von Active-Learning-Algorithmen, die den Bedarf an beschrifteten Daten reduzieren. Seine Entwicklung von dünnbesetzten Gauß-Prozessen und unendlichen latenten Merkmalsmodellen, wie dem Indian-Buffet-Prozess, war in der nichtparametrischen Bayes'schen Statistik äußerst einflussreich. Seine Arbeit umfasst auch computationale Neurowissenschaft, Bioinformatik und Informationsabruf und liefert mathematische Grundlagen für den Umgang mit Unsicherheit und Entscheidungsfindung.
Seine Forschung wurde weit verbreitet zitiert, mit über 100.000 Zitierungen und einem h-Index von 132, was ihn zu den einflussreichsten Forschern auf diesem Gebiet zählt. Er hat zu Politikberichten beigetragen, darunter den Machine Learning Report der Royal Society von 2017 und die britische Future of Compute Review von 2023, die sich mit der für die KI-Forschung benötigten Recheninfrastruktur befassten.
Industrielle Führung
2014 gründete Ghahramani zusammen mit Gary Marcus, Doug Bemis und Ken Stanley Geometric Intelligence, ein auf KI-Forschung fokussiertes Start-up. Das Unternehmen wurde 2016 von Uber übernommen, woraufhin Ghahramani zu Ubers KI-Laboren wechselte. Später wurde er Vizepräsident für KI und Chief Scientist bei Uber, eine Rolle, die er bis 2020 innehatte. Während seiner Amtszeit überwachte er die Anwendung des maschinellen Lernens auf Fahrdienstvermittlung, Routenplanung und Sicherheit.
2020 trat Ghahramani als Senior Research Director in Google Brain ein. 2021 wurde er zum Vizepräsidenten für Forschung befördert und übernahm die Leitung von Google Brain, bis das Team im April 2023 mit DeepMind zu Google DeepMind fusionierte. Er blieb Vizepräsident für Forschung in der kombinierten Organisation und trägt zur grundlegenden KI-Forschung bei.
Auszeichnungen und Ehrungen
Ghahramani wurde 2015 zum Fellow der Royal Society (FRS) gewählt. Seine Wahlurkunde hebt seine Führungsrolle im maschinellen Lernen hervor, insbesondere seine Beiträge zur probabilistischen Modellierung, zu Bayes'schen nichtparametrischen Ansätzen und zu Variationsinferenzalgorithmen. Sie würdigt auch seine bahnbrechende Arbeit im halbüberwachten Lernen, im Active Learning und bei dünnbesetzten Gauß-Prozessen. 2021 erhielt er den Royal Society Milner Award in Anerkennung seiner grundlegenden Beiträge zum probabilistischen maschinellen Lernen.
Vermächtnis und laufende Arbeit
Ghahramanis Einfluss reicht über seine eigene Forschung hinaus durch Mentoring und Zusammenarbeit. Er hat zahlreiche Studierende und Postdoktoranden betreut, die zu Führungspersönlichkeiten in Wissenschaft und Industrie geworden sind. Sein Einsatz für rigoroses probabilistisches Denken hat die Entwicklung moderner KI geprägt, einschließlich der Integration von Unsicherheitsquantifizierung in Deep-Learning-Systeme. Stand 2025 leitet er weiterhin Forschung bei Google DeepMind, mit Schwerpunkt auf skalierbaren Bayes'schen Methoden und der Zukunft der Recheninfrastruktur.