Santiago Gonzalez è un ricercatore americano di machine learning e informatico. Possiede inoltre una vasta conoscenza come ingegnere software full-stack. È fluente in oltre una dozzina di linguaggi di programmazione. Gonzalez è una delle poche persone ad essersi laureata con un master all'età di 17 anni. Santiago si iscrisse alla University of Texas at Austin quando aveva appena 14 anni.
### Primi anni
Secondo i suoi genitori, Gonzalez era in grado di comprendere concetti sofisticati allo stesso modo di un adulto quando frequentava appena la prima elementare. Nacque prodigio e da bambino era affascinato dalla geologia e dalla gemmologia. La mente di Santiago lo rese protagonista della serie documentaristica Prodigies. Il team lo seguì mentre studiava alla prestigiosa Colorado School of Mines.
Fin dall'età di otto anni, Santiago sviluppò le sue competenze nell'ingegneria del software. A differenza di molti suoi coetanei, non trascorreva il tempo con videogiochi online e social media, ma si concentrava invece sulla creazione di app iOS.
Grazie alle sue capacità, Gonzalez fu in grado di costruire individualmente più di una dozzina di siti web e applicazioni mobili. La sua esperienza e abilità gli permisero di lavorare per aziende di primo livello, mantenendo al contempo un'elevata attenzione alla qualità e all'integrità.
Il genio di Gonzalez non funziona solo quando è sveglio. Da piccolo Santiago poteva andare a letto pensando a un bug complesso nel suo programma e svegliarsi la mattina successiva con una soluzione. Per lui programmare è molto simile alla poesia. Ama programmare il suo software in modo meticoloso affinché anch'esso appaia come un'opera d'arte.
### Carriera accademica
Oltre ad essere laureato alla University of Texas at Austin, Gonzalez è anche laureato alla Colorado School of Mines (BS e MS in Computer Science). Durante i suoi studi ad Austin, Santiago lavorò sotto la guida del Dr. Risto Miikkulainen. I suoi studi si concentrarono sul Machine Learning e sull'Evolutionary Computation.
 Santiago Gonzalez
Nel corso della sua vita Gonzalez ha lavorato a un sistema capace di imparare ad apprendere in un modo specifico. Voleva creare un modello di machine learning con maggiore accuratezza e utilizzando meno dati. Questo modello fu chiamato Evolutionary Computation. Uno dei campi che stava esplorando era la classificazione delle immagini.
I modelli generativi rappresentavano una nuova area che iniziò a esplorare. Invece di classificare immagini, il sistema sarebbe stato in grado di crearne di completamente nuove. Ad esempio, se all'AI fosse stato chiesto di fornire l'immagine di un cavallo, avrebbe potuto creare un'immagine completamente nuova di quell'animale.
