Peter Norvig: El libro de texto del que aprendió todo investigador de IA

Pregunte a casi cualquier persona formada en inteligencia artificial en los últimos treinta años dónde encontró el campo formalmente por primera vez, y un número sorprendente nombrará el mismo libro de ochocientas páginas: Artificial Intelligence: A Modern Approach, adoptado por más de 1.400 universidades en 135 países y, según algunos recuentos, vendido en más de medio millón de copias. Peter Norvig lo coescribió en 1995, antes de que existiera el auge actual de la IA, y ha pasado las décadas siguientes ocupando puestos de investigación sénior en la NASA y Google, mientras continúa siendo, de manera informal, uno de los divulgadores más confiables del campo.

Un hogar académico

Norvig nació el 14 de diciembre de 1956, hijo de un matemático danés que había emigrado a Estados Unidos después de la Segunda Guerra Mundial para estudiar en la Universidad de Minnesota. Obtuvo una licenciatura en matemáticas aplicadas en la Universidad de Brown y continuó con un doctorado en ciencias de la computación en la Universidad de California, Berkeley, en 1986, con una tesis titulada "A Unified Theory of Inference for Text Understanding" (Una teoría unificada de la inferencia para la comprensión de textos), un compromiso temprano con el problema de lograr que las máquinas den sentido al lenguaje natural que se repetiría a lo largo de su carrera.

De la academia a la NASA

La carrera temprana de Norvig se movió entre puestos docentes universitarios —profesor asistente en la USC, profesor investigador en Berkeley— y la investigación industrial, incluyendo una temporada como científico sénior en Sun Microsystems Laboratories y como científico jefe y octavo empleado en Junglee, una plataforma de comparación de precios basada en la web que luego fue adquirida por Amazon. Su capítulo más práctico técnicamente ocurrió en el Centro de Investigación Ames de la NASA, donde finalmente dirigió la División de Ciencias Computacionales, supervisando a unos doscientos científicos que trabajaban en autonomía, robótica e ingeniería automatizada. Mientras estuvo allí, su equipo desarrolló el software Remote Agent que voló a bordo de la sonda Deep Space 1 de la NASA, un software que planificó y ejecutó de forma autónoma las operaciones de la nave espacial, una aplicación temprana y genuinamente desplegada de la planificación de IA en un dominio donde el fracaso no era una opción. Ganó el premio al Software del Año de la NASA en 1999, y Norvig recibió por separado el Premio al Logro Excepcional de la agencia en 2001.

Dirigiendo la investigación en Google

Norvig se unió a Google a principios de la década de 2000 y en 2002 dirigía los algoritmos de búsqueda principales de la empresa; luego, a partir de 2005, se convirtió en Director de Investigación, supervisando equipos que trabajaban en traducción automática, reconocimiento de voz y visión artificial durante un período formativo para la organización de investigación de Google. Sigue asociado con Google hoy como investigador, mientras ocupa el título de Distinguished Education Fellow en el Instituto de IA Centrada en el Humano de Stanford. A lo largo de este tramo de su carrera, Norvig se hizo conocido dentro del campo no por un solo resultado innovador, sino por identificar constantemente hacia dónde se dirigía realmente el campo, más visiblemente en su ampliamente citado artículo de IEEE de 2009, coescrito con Alon Halevy y Fernando Pereira, "The Unreasonable Effectiveness of Data" (La irrazonable eficacia de los datos), que argumentaba que a escala web, los modelos estadísticos simples entrenados en enormes cantidades de datos superan de manera confiable a los modelos más elaborados y diseñados a mano entrenados con menos, un argumento que, en retrospectiva, anticipó gran parte del enfoque hambriento de datos y basado en la escala que llegó a dominar el aprendizaje automático en la década siguiente.

El libro de texto

La obra individual más importante de Norvig es Artificial Intelligence: A Modern Approach, coescrita con Stuart Russell y publicada por primera vez en 1995. En lugar de tratar la IA como una colección laxa de técnicas separadas —búsqueda, lógica, planificación, aprendizaje, robótica—, el libro organizó todo el campo en torno a la idea unificadora de un agente racional que actúa para maximizar los resultados esperados, dando a generaciones sucesivas de estudiantes una columna vertebral conceptual coherente para una disciplina que anteriormente carecía de ella. Su adopción por más de mil universidades en todo el mundo lo convirtió, funcionalmente, en el punto de entrada estándar a la IA académica para dos generaciones completas de investigadores, muchos de los cuales pasaron a construir los sistemas que ahora impulsan la industria actual de la IA. Otros libros de Norvig incluyen Paradigms of AI Programming: Case Studies in Common Lisp, todavía admirado entre los programadores por su tratamiento inusualmente profundo de la técnica Lisp, junto con trabajos sobre sistemas de traducción y sistemas de ayuda Unix de etapas anteriores de su carrera.

Maestro de las masas

En 2011, Norvig coimpartió un curso en línea de Stanford sobre inteligencia artificial con Sebastian Thrun que inscribió a más de 160.000 estudiantes en todo el mundo, una escala de participación que ayudó a lanzar el movimiento de cursos masivos abiertos en línea (MOOC) y contribuyó directamente a la fundación de Udacity. Continuó fundando el proyecto Course Builder de Google para construir clases en línea, y publicó el ensayo ampliamente traducido "Teach Yourself Programming in Ten Years" (2001), una refutación a las promesas de atajos para el dominio instantáneo de la codificación que ha sido traducido a más de veinte idiomas. En un tono más ligero, su satírica "Gettysburg PowerPoint Presentation" de 2003, que reformulaba el discurso de Lincoln como una presentación de diapositivas con viñetas, se convirtió en una crítica ampliamente difundida del diseño deficiente de presentaciones en toda la industria tecnológica.

Por qué a Peter se le llama genio

El caso del genio de Norvig descansa menos en una sola prueba o invención célebre que en un registro inusualmente consistente de síntesis y previsión a lo largo de una larga carrera: escribir el libro de texto dominante del campo antes de que la IA fuera una disciplina convencional, construir software autónomo que realmente voló y funcionó en una nave espacial de la NASA, dirigir la organización de investigación de Google a través de una década crítica de su crecimiento y publicar un argumento sobre la primacía de los datos sobre los modelos elaborados años antes de que esa visión se convirtiera en consenso de la industria. La membresía en la AAAI, ACM, la Academia de Ciencias de California y la Academia Estadounidense de las Artes y las Ciencias refleja una comunidad de pares que lo ha reconocido repetidamente como uno de los pensadores de espectro amplio más confiables de la disciplina en lugar de un especialista limitado.

La limitación honesta es que la reputación de Norvig, a diferencia de la prueba de un matemático o el descubrimiento de un científico, se basa sustancialmente en la explicación, la organización y la ingeniería aplicada en lugar de un único avance teórico fundamental que lleve su nombre de la forma en que, por ejemplo, podría hacerlo un teorema. Él es, según su propio campo, uno de los grandes sintetizadores y maestros de la IA en lugar del creador de una idea definitoria específica: una forma de contribución intelectual que es real y duradera, pero diferente en especie de, y a veces valorada menos dramáticamente que, un salto teórico singular.

Legado

Décadas después de su primera edición, Artificial Intelligence: A Modern Approach sigue siendo de uso activo en las aulas de todo el mundo, revisado continuamente para seguir el campo que ayudó a definir, mientras que los materiales didácticos y repositorios de código de código abierto de Norvig —algunos atrayendo a decenas de miles de seguidores en GitHub— continúan dando forma a cómo los nuevos programadores aprenden a pensar sobre los sistemas inteligentes, extendiendo su influencia mucho más allá de los estudiantes que alguna vez se sentaron en una de sus aulas reales.