Peter Norvig es un científico informático estadounidense conocido por coescribir, junto con Stuart Russell, Inteligencia Artificial: Un Enfoque Moderno, el libro de texto estándar utilizado en la mayoría de los cursos universitarios de inteligencia-artificial desde 1995, y por su extensa carrera investigadora que abarca desde la NASA hasta Google.
Carrera
Nacido en 1956 en Nueva Jersey, Norvig obtuvo su doctorado en ciencias de la computación en la Universidad de California, Berkeley. Antes de incorporarse a la industria, fue jefe de la División de Ciencias Computacionales en el Centro de Investigación Ames de la NASA, donde su equipo trabajó en sistemas de IA para la autonomía de naves espaciales y las operaciones de misiones. Se unió a Google en 2001, donde llegó a ser director de investigación, supervisando gran parte de los primeros esfuerzos de la empresa en aprendizaje-automático, incluido el trabajo que se aplicó a productos como la clasificación de búsquedas, la traducción y los sistemas de voz.
"La efectividad irrazonable de los datos"
En 2009, Norvig coescribió un influyente ensayo con Alon Halevy y Fernando Pereira titulado "La efectividad irrazonable de los datos", en el que sostenía que, para muchos problemas de lenguaje y visión, los modelos estadísticos simples entrenados con conjuntos de datos muy grandes superaban consistentemente a los enfoques más elaborados y teóricos que se basaban en menos datos. Este ensayo se cita con frecuencia como una articulación temprana de la filosofía que más tarde sustentaría las leyes-de-escalado observadas en el aprendizaje-profundo y, especialmente, en el desarrollo de los modelos-de-lenguaje-de-gran-tamaño, donde el aumento de los datos-de-entrenamiento, los parámetros y la capacidad de cómputo ha producido repetidamente mejores resultados que la incorporación de estructura diseñada manualmente.
Educación y trabajo posterior
En 2011, Norvig coimpartió un curso en línea de introducción a la inteligencia artificial en Stanford junto con Sebastian Thrun que atrajo a más de 100 000 estudiantes matriculados en todo el mundo, un hito temprano ampliamente citado en el movimiento de los cursos masivos en línea abiertos (MOOC) y un precursor de plataformas como Udacity y Coursera. Ha seguido escribiendo y dando conferencias sobre la educación en IA y sobre cómo la práctica de la ingeniería en este campo ha divergido y convergido con la imagen teórica presentada en su libro de texto con Russell. Sigue siendo, junto con Russell, uno de los divulgadores más leídos de la inteligencia artificial como disciplina académica coherente, incluso mientras el centro de gravedad del campo se ha desplazado de la búsqueda y la lógica hacia los métodos estadísticos y neuronales en las tres décadas transcurridas desde la primera edición de su libro. Las ediciones sucesivas de la obra se han reescrito sustancialmente para reflejar ese cambio, ampliando la cobertura del razonamiento probabilístico, el aprendizaje automático y, más recientemente, los sistemas neuronales a gran escala, manteniendo al mismo tiempo el marco del agente racional como hilo conductor entre subcampos muy diversos.