Peter Norvig: Das Lehrbuch, von dem jeder KI-Forscher gelernt hat

Fragen Sie fast jeden, der in den letzten dreißig Jahren im Bereich der künstlichen Intelligenz ausgebildet wurde, wo er dem Fach zum ersten Mal formell begegnet ist, und eine erstaunliche Anzahl wird dasselbe achthundertseitige Buch nennen: Artificial Intelligence: A Modern Approach, das von mehr als 1.400 Universitäten in 135 Ländern übernommen wurde und nach einigen Zählungen über eine halbe Million Mal verkauft wurde. Peter Norvig hat es 1995 mitverfasst, bevor der aktuelle KI-Boom existierte, und hat die Jahrzehnte seitdem damit verbracht, leitende Forschungspositionen bei der NASA und Google zu bekleiden, während er informell weiterhin einer der vertrauenswürdigsten Erklärer des Fachgebiets ist.

Ein akademisches Elternhaus

Norvig wurde am 14. Dezember 1956 als Sohn eines dänischen Mathematikers geboren, der nach dem Zweiten Weltkrieg in die Vereinigten Staaten ausgewandert war, um an der University of Minnesota zu studieren. Er erwarb einen Bachelor-Abschluss in angewandter Mathematik an der Brown University und promovierte 1986 an der University of California, Berkeley, in Informatik mit einer Dissertation mit dem Titel „A Unified Theory of Inference for Text Understanding“ – ein frühes Engagement für das Problem, Maschinen dazu zu bringen, natürliche Sprache zu verstehen, das sich durch seine gesamte Karriere ziehen sollte.

Von der Wissenschaft zur NASA

Norvigs frühe Karriere bewegte sich zwischen universitären Lehrstellen – einer Assistenzprofessur an der USC, Forschungspositionen in Berkeley – und industrieller Forschung, einschließlich einer Tätigkeit als leitender Wissenschaftler bei Sun Microsystems Laboratories und als leitender Wissenschaftler und achter Mitarbeiter bei Junglee, einer frühen webbasierten Preisvergleichsplattform, die später von Amazon übernommen wurde. Sein technisch praxisorientiertestes Kapitel fand am NASA Ames Research Center statt, wo er schließlich die Computational Sciences Division leitete und etwa zweihundert Wissenschaftler beaufsichtigte, die an Autonomie, Robotik und automatisierter Technik arbeiteten. Während seiner Zeit dort entwickelte sein Team die Remote-Agent-Software, die an Bord der NASA-Sonde Deep Space 1 flog – eine Software, die Raumschiffoperationen autonom plante und ausführte, eine frühe und tatsächlich eingesetzte Anwendung der KI-Planung in einem Bereich, in dem Scheitern keine Option war. Sie gewann 1999 den Software of the Year Award der NASA, und Norvig erhielt 2001 separat den Exceptional Achievement Award der Agentur.

Leitung der Forschung bei Google

Norvig kam Anfang der 2000er Jahre zu Google und leitete 2002 die Kernsuchalgorithmen des Unternehmens. Ab 2005 wurde er Director of Research und beaufsichtigte Teams, die an maschineller Übersetzung, Spracherkennung und Computer Vision arbeiteten, während einer prägenden Zeit für Googles Forschungsorganisation. Er ist heute noch als Forscher mit Google verbunden und hält gleichzeitig den Titel eines Distinguished Education Fellow am Institute for Human-Centered AI in Stanford. Während dieses Abschnitts seiner Karriere wurde Norvig innerhalb des Fachgebiets weniger für ein einzelnes bahnbrechendes Ergebnis bekannt, sondern dafür, dass er konsequent erkannte, in welche Richtung sich das Fachgebiet tatsächlich bewegte – am deutlichsten in seinem viel zitierten IEEE-Papier von 2009, das er zusammen mit Alon Halevy und Fernando Pereira verfasste, „The Unreasonable Effectiveness of Data“. Darin wurde argumentiert, dass auf Web-Skala einfache statistische Modelle, die mit riesigen Datenmengen trainiert wurden, zuverlässig komplexere, von Hand entwickelte Modelle übertreffen, die mit weniger Daten trainiert wurden – ein Argument, das im Nachhinein einen Großteil des datenhungrigen, skalierungsorientierten Ansatzes vorwegnahm, der das maschinelle Lernen im folgenden Jahrzehnt dominieren sollte.

Das Lehrbuch

Norvigs bedeutendstes Einzelwerk ist Artificial Intelligence: A Modern Approach, das er zusammen mit Stuart Russell verfasste und erstmals 1995 veröffentlichte. Anstatt KI als eine lose Sammlung separater Techniken – Suche, Logik, Planung, Lernen, Robotik – zu behandeln, organisierte das Buch das gesamte Fachgebiet um die vereinheitlichende Idee eines rationalen Agenten, der handelt, um erwartete Ergebnisse zu maximieren, und gab nachfolgenden Generationen von Studenten ein kohärentes konzeptionelles Rückgrat für eine Disziplin, der ein solches zuvor gefehlt hatte. Die Übernahme durch weit über tausend Universitäten weltweit machte es funktionell zum Standardeinstiegspunkt in die akademische KI für zwei volle Generationen von Forschern, von denen viele später die Systeme bauten, die heute die aktuelle KI-Industrie antreiben. Zu Norvigs anderen Büchern gehört Paradigms of AI Programming: Case Studies in Common Lisp, das unter Programmierern immer noch für seine ungewöhnlich tiefe Behandlung der Lisp-Technik bewundert wird, zusammen mit Arbeiten zu Übersetzungssystemen und Unix-Hilfesystemen aus früheren Phasen seiner Karriere.

Lehrer für die Massen

Im Jahr 2011 unterrichtete Norvig gemeinsam mit Sebastian Thrun einen Online-Kurs der Stanford University über künstliche Intelligenz, für den sich mehr als 160.000 Studenten weltweit anmeldeten. Dieser Umfang an Beteiligung trug dazu bei, die Bewegung der Massive Open Online Courses (MOOCs) zu starten und direkt zur Gründung von Udacity beizutragen. Er gründete daraufhin Googles Course-Builder-Projekt zur Erstellung von Online-Kursen und veröffentlichte den weit verbreiteten Essay „Teach Yourself Programming in Ten Years“ (2001), eine Widerlegung von Abkürzungsversprechen für sofortige Programmiermeisterschaft, der in mehr als zwanzig Sprachen übersetzt wurde. In einem leichteren Ton wurde seine satirische „Gettysburg PowerPoint Presentation“ aus dem Jahr 2003, die Lincolns Rede als Bullet-Point-Folien deck neu gestaltete, zu einer weit verbreiteten Kritik an schlechtem Präsentationsdesign in der gesamten Technologiebranche.

Warum Peter ein Genie genannt wird

Das Argument für Norvigs Genialität beruht weniger auf einem einzelnen berühmten Beweis oder einer Erfindung als auf einer ungewöhnlich konsistenten Bilanz von Synthese und Weitsicht über eine lange Karriere hinweg: das dominierende Lehrbuch des Fachgebiets zu schreiben, bevor KI eine Mainstream-Disziplin war, autonome Software zu bauen, die tatsächlich auf einem NASA-Raumschiff flog und funktionierte, Googles Forschungsorganisation durch ein kritisches Jahrzehnt ihres Wachstums zu leiten und ein Argument über den Vorrang von Daten gegenüber komplexen Modellen zu veröffentlichen, Jahre bevor diese Ansicht zum Industriekonsens wurde. Die Mitgliedschaft in der AAAI, ACM, der California Academy of Science und der American Academy of Arts and Sciences spiegelt eine Fachgemeinschaft wider, die ihn wiederholt als einen der zuverlässigsten, breit aufgestellten Denker der Disziplin und nicht als engen Spezialisten anerkannt hat.

Die ehrliche Einschränkung ist, dass Norvigs Ruf, anders als der Beweis eines Mathematikers oder die Entdeckung eines Wissenschaftlers, im Wesentlichen auf Erklärung, Organisation und angewandter Technik beruht und nicht auf einem einzigen grundlegenden theoretischen Durchbruch, der seinen Namen trägt, wie es etwa ein Theorem tun könnte. Er ist nach Ansicht seines eigenen Fachgebiets einer der großen Synthetisierer und Lehrer der KI und nicht der Urheber einer spezifischen definierenden Idee – eine Form des intellektuellen Beitrags, die real und dauerhaft ist, aber in ihrer Art anders ist als ein singulärer theoretischer Sprung und manchmal weniger dramatisch bewertet wird.

Vermächtnis

Jahrzehnte nach seiner ersten Ausgabe wird Artificial Intelligence: A Modern Approach weltweit aktiv in Klassenzimmern verwendet und kontinuierlich überarbeitet, um mit dem Fachgebiet Schritt zu halten, das es mit definiert hat. Während Norvigs Open-Source-Lehrmaterialien und Code-Repositories – einige davon ziehen Zehntausende von Followern auf GitHub an – weiterhin die Art und Weise prägen, wie neue Programmierer lernen, über intelligente Systeme nachzudenken, und seinen Einfluss weit über die Studenten hinaus ausdehnen, die jemals in einem seiner tatsächlichen Klassenzimmer saßen.