ピーター・ノーヴィグはアメリカの計算機科学者であり、スチュアート・ラッセルとの共著『人工知能：現代的なアプローチ』で知られている。この本は1995年以降、多くの大学の人工知能コースで標準的な教科書として使われており、またNASAやGoogleにわたる長い研究キャリアでも知られている。
経歴
1956年にニュージャージー州で生まれたノーヴィグは、カリフォルニア大学バークレー校で計算機科学の博士号を取得した。業界に入る前に、彼はNASAエイムズ研究センターの計算科学部門の責任者を務め、そのグループは宇宙船の自律性とミッション運用のためのAIシステムに取り組んでいた。彼は2001年にGoogleに入社し、最終的に研究ディレクターとなり、その役割で同社の初期の機械学習研究の多くを統括した。それには、検索ランキング、翻訳、音声システムなどの製品に結実した研究が含まれる。
"データの常識はずれな有効性"
2009年、ノーヴィグはアロン・ヘイリーとフェルナンド・ペレイラと共同で「データの常識はずれな有効性」という影響力のあるエッセイを執筆した。その中で彼らは、言語と視覚に関する多くの問題に対して、非常に大規模なデータセットで訓練された単純な統計モデルが、より洗練された理論的なモデルを継続的に上回る結果を出すと主張した。このエッセイは、後にスケーリング則が深層学習、特に大規模言語モデルの開発で観察されるようになった哲学の初期の明確化として頻繁に引用されている。そこでは、学習データ、パラメータ、計算量を増やすことが、手動で構造を追加するよりも良い結果を繰り返し実現した。
教育と後の活動
2011年、ノーヴィグはスタンフォード大学でセバスチャン・スランとともにオンライン人工知能入門コースを共同教授し、世界中から10万人以上の登録学生を集めた。これは大規模オープンオンラインコース（MOOC）運動での初期の重要な瞬間として広く引用され、UdacityやCourseraなどのプラットフォームの前駆けとなった。彼はAI教育と、フィールドの工学的実践が彼とラッセルの教科書で提示された理論的図像とどのように違って進み、またどれほど整合しているかについて継続的に執筆・講演している。AIMA初期版から30年以上にわたり、学問分野の中心が探索や論理から統計的・神経的方法な方法論に移ったにも関わらず、彼はラッセルと並んで、一貫した学術的な学問としての人工知能の最も広く読まれた解説者の一人である。その間、本の続版は大幅に書き換えられ、確率的推論、機械学習、そして近年では大規模な神経システムのカバレッジを拡大しつつ、元々の合理的エージェント枠組みを組織的な枠として維持し、他の一見ばらばらなサブフィールドをつなげている。