Peter Norvig é um cientista da computação americano, conhecido por coautorar, com Stuart Russell, Artificial Intelligence: A Modern Intelligence, o livro-texto padrão usado na maioria dos cursos de inteligência artificial desde 1995, e por uma longa carreira de pesquisa que abrange a NASA e o Google.
Carreira
Nascido em 1956 em Nova Jersey, Norvig obteve o doutorado em ciência da computação pela Universidade da Califórnia, Berkeley. Antes de ingressar na indústria, foi chefe da Divisão de Ciências Computacionais no Centro de Pesquisa Ames da NASA, onde seu grupo trabalhou em sistemas de autonomia para espaçonaves e operações de missões. Ele entrou para o Google em 2001, tornando-se eventualmente Diretor de Pesquisa, função na qual supervisionou grande parte dos primeiros esforços da empresa em aprendizado de máquina, incluindo trabalhos que alimentaram produtos como ranking de busca, tradução e sistemas de fala.
"A Eficácia Irracional dos Dados"
Em 2009, Norvig coautorou um ensaio influente com Alon Halevy e Fernando Pereira, intitulado "The Unreasonable Effectiveness of Data" ("A Eficácia Irracional dos Dados"), argumentando que, para muitos problemas de linguagem e visão, modelos estatísticos simples treinados com conjuntos de dados muito grandes superavam consistentemente abordagens mais elaboradas e teoricamente fundamentadas, treinadas com menos dados. O ensaio é frequentemente citado como uma articulação inicial da filosofia que mais tarde fundamentou as leis de escala observadas no desenvolvimento de aprendizado profundo e, especialmente, de modelos de linguagem de grande escala, em que o aumento de dados de treinamento, parâmetros e poder computacional produziu repetidamente melhores resultados do que a adição de estrutura artesanal.
Educação e trabalhos posteriores
Em 2011, Norvig co-ministrou um curso introdutório de inteligência artificial on-line na Universidade Stanford com Sebastian Thrun, que atraiu mais de 100 mil alunos matriculados em todo o mundo, um marco inicial amplamente citado no movimento dos cursos on-line abertos e massivos (MOOC) e um precursor de plataformas como Udacity e Coursera. Ele continuou a escrever e a palestrar sobre educação em IA e sobre como a prática da engenharia na área divergiu e convergiu com o quadro teórico apresentado em seu livro com Russell, permanecendo, ao lado de Russell, um dos expositores mais lidos da inteligência artificial como disciplina acadêmica coesa, mesmo enquanto o centro de gravidade da área se deslocou da busca e da lógica para métodos estatísticos e neurais ao longo das três décadas desde a primeira edição de AIMA. As edições sucessivas do livro foram substancialmente reescritas para acompanhar essa mudança, ampliando a cobertura de raciocínio probabilístico, aprendizado de máquina e, mais recentemente, sistemas neurais em grande escala, ao mesmo tempo em que mantiveram o enquadramento original do agente racional como o fio condutor organizador entre subcampos de outra forma díspares.