पीटर नॉरविग एक अमेरिकी कंप्यूटर वैज्ञानिक हैं, जिन्हें स्टुअर्ट रसेल के साथ "आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस: ए मॉडर्न अप्रोच" की सह-लेखनी के लिए जाना जाता है, जो 1995 से अधिकांश विश्वविद्यालयों के कृत्रिम बुद्धिमत्ता पाठ्यक्रमों में उपयोग की जाने वाली मानक पाठ्यपुस्तक है, और NASA और Google तक फैले एक लंबे शोध करियर के लिए भी जाने जाते हैं।
करियर
1956 में न्यू जर्सी में जन्मे नॉरविग ने कैलिफोर्निया विश्वविद्यालय, बर्कले से कंप्यूटर विज्ञान में पीएचडी प्राप्त की। उद्योग में शामिल होने से पहले, वे NASA एम्स रिसर्च सेंटर में कम्प्यूटेशनल साइंसेज डिवीजन के प्रमुख थे, जहाँ उनके समूह ने अंतरिक्ष यान स्वायत्तता और मिशन संचालन के लिए AI प्रणालियों पर काम किया। वे 2001 में Google में शामिल हुए, अंततः अनुसंधान निदेशक बने, एक ऐसी भूमिका जिसमें उन्होंने कंपनी के शुरुआती मशीन लर्निंग अनुसंधान प्रयासों के अधिकांश हिस्से की देखरेख की, जिसमें खोज रैंकिंग, अनुवाद और भाषण प्रणालियों जैसे उत्पादों में योगदान देने वाला काम भी शामिल था।
"डेटा की अतार्किक प्रभावशीलता"
2009 में, नॉरविग ने एलोन हेलेवी और फर्नांडो पेरेरा के साथ "द अनरीज़नेबल इफेक्टिवनेस ऑफ डेटा" शीर्षक से एक प्रभावशाली निबंध सह-लिखा, जिसमें तर्क दिया गया कि भाषा और दृष्टि की कई समस्याओं के लिए, बहुत बड़े डेटासेट पर प्रशिक्षित सरल सांख्यिकीय मॉडल, कम डेटा पर प्रशिक्षित अधिक जटिल, सैद्धांतिक रूप से प्रेरित दृष्टिकोणों से लगातार बेहतर प्रदर्शन करते हैं। यह निबंध अक्सर उस दर्शन के शुरुआती अभिव्यक्ति के रूप में उद्धृत किया जाता है जिसने बाद में गहन शिक्षण और विशेष रूप से बड़े भाषा मॉडल विकास में देखे गए स्केलिंग नियमों को रेखांकित किया, जहाँ बढ़ते प्रशिक्षण डेटा, पैरामीटर और कंप्यूट ने बार-बार हाथ से बनाई गई संरचना जोड़ने से बेहतर परिणाम दिए हैं।
शिक्षा और बाद का कार्य
2011 में, नॉरविग ने सेबेस्टियन थ्रुन के साथ स्टैनफोर्ड में एक ऑनलाइन परिचयात्मक कृत्रिम बुद्धिमत्ता पाठ्यक्रम सह-पढ़ाया, जिसमें दुनिया भर के 100,000 से अधिक नामांकित छात्र शामिल हुए, जो बड़े पैमाने पर खुले ऑनलाइन पाठ्यक्रम (MOOC) आंदोलन में एक व्यापक रूप से उद्धृत प्रारंभिक क्षण और Udacity और Coursera जैसे प्लेटफार्मों का अग्रदूत था। उन्होंने AI शिक्षा पर और इस बारे में लिखना और बोलना जारी रखा है कि कैसे क्षेत्र की इंजीनियरिंग प्रथा उनके और रसेल की पाठ्यपुस्तक में प्रस्तुत सैद्धांतिक चित्र से अलग हो गई है और उसके साथ अभिसरित हुई है, रसेल के साथ, कृत्रिम बुद्धिमत्ता को एक सुसंगत शैक्षणिक अनुशासन के रूप में सबसे व्यापक रूप से पढ़े जाने वाले प्रतिपादकों में से एक बने हुए हैं, भले ही AIMA के पहले संस्करण के बाद से तीन दशकों में इसका केंद्र बिंदु खोज और तर्क से सांख्यिकीय और तंत्रिका विधियों की ओर स्थानांतरित हो गया हो। पुस्तक के क्रमिक संस्करणों को उस बदलाव को ट्रैक करने के लिए काफी हद तक फिर से लिखा गया है, जिसमें संभाव्य तर्क, मशीन लर्निंग और सबसे हाल ही में बड़े पैमाने पर तंत्रिका प्रणालियों के कवरेज का विस्तार किया गया है, जबकि मूल तर्कसंगत-एजेंट फ्रेमिंग को अन्यथा भिन्न उपक्षेत्रों में आयोजन सूत्र के रूप में बनाए रखा गया है।