Peter Norvig: O livro didático com o qual todo pesquisador de IA aprendeu

Pergunte a quase qualquer pessoa treinada em inteligência artificial nos últimos trinta anos onde encontrou o campo formalmente pela primeira vez, e um número surpreendente nomeará o mesmo livro de oitocentas páginas: Artificial Intelligence: A Modern Approach, adotado por mais de 1.400 universidades em 135 países e, segundo algumas contagens, vendido em mais de meio milhão de cópias. Peter Norvig coescreveu-o em 1995, antes de o atual boom da IA existir, e passou as décadas seguintes ocupando cargos de pesquisa sênior na NASA e no Google, enquanto continua sendo, informalmente, um dos explicadores mais confiáveis do campo.

Um lar acadêmico

Norvig nasceu em 14 de dezembro de 1956, filho de um matemático dinamarquês que emigrou para os Estados Unidos após a Segunda Guerra Mundial para estudar na Universidade de Minnesota. Ele obteve o bacharelado em matemática aplicada pela Brown University e seguiu para um doutorado em ciência da computação pela Universidade da Califórnia, Berkeley, em 1986, com uma tese intitulada "A Unified Theory of Inference for Text Understanding" — um compromisso inicial com o problema de fazer com que as máquinas entendam a linguagem natural que se repetiria ao longo de sua carreira.

Da academia à NASA

A carreira inicial de Norvig transitou entre cargos docentes universitários — professor assistente na USC, professor pesquisador em Berkeley — e pesquisa industrial, incluindo uma passagem como cientista sênior nos Sun Microsystems Laboratories e como cientista-chefe e oitavo funcionário na Junglee, uma plataforma de comparação de preços baseada na web posteriormente adquirida pela Amazon. Seu capítulo mais prático tecnicamente ocorreu no Centro de Pesquisa Ames da NASA, onde acabou chefiando a Divisão de Ciências Computacionais, supervisionando cerca de duzentos cientistas trabalhando em autonomia, robótica e engenharia automatizada. Enquanto esteve lá, sua equipe desenvolveu o software Remote Agent que voou a bordo da sonda Deep Space 1 da NASA — software que planejou e executou autonomamente as operações da espaçonave, uma aplicação inicial e genuinamente implantada de planejamento de IA em um domínio onde a falha não era uma opção. Ganhou o prêmio de Software do Ano da NASA em 1999, e Norvig recebeu separadamente o Prêmio de Realização Excepcional da agência em 2001.

Dirigindo a pesquisa no Google

Norvig juntou-se ao Google no início dos anos 2000 e, em 2002, dirigia os principais algoritmos de busca da empresa; a partir de 2005, tornou-se Diretor de Pesquisa, supervisionando equipes que trabalhavam em tradução automática, reconhecimento de voz e visão computacional durante um período formativo para a organização de pesquisa do Google. Ele permanece associado ao Google hoje como pesquisador, enquanto também detém o título de Distinguished Education Fellow no Instituto de IA Centrada no Humano de Stanford. Ao longo deste trecho de sua carreira, Norvig tornou-se conhecido dentro do campo não por um único resultado inovador, mas por identificar consistentemente para onde o campo estava realmente indo — mais visivelmente em seu amplamente citado artigo de 2009 no IEEE, coescrito com Alon Halevy e Fernando Pereira, "The Unreasonable Effectiveness of Data", que argumentava que, em escala web, modelos estatísticos simples treinados em enormes quantidades de dados superam confiavelmente modelos mais elaborados e projetados manualmente treinados com menos — um argumento que, em retrospectiva, antecipou grande parte da abordagem faminta por dados e impulsionada pela escala que passou a dominar o aprendizado de máquina na década seguinte.

O livro didático

A obra individual mais importante de Norvig é Artificial Intelligence: A Modern Approach, coescrita com Stuart Russell e publicada pela primeira vez em 1995. Em vez de tratar a IA como uma coleção solta de técnicas separadas — busca, lógica, planejamento, aprendizado, robótica — o livro organizou todo o campo em torno da ideia unificadora de um agente racional agindo para maximizar os resultados esperados, dando a gerações sucessivas de estudantes uma espinha dorsal conceitual coerente para uma disciplina que anteriormente carecia de uma. Sua adoção por bem mais de mil universidades em todo o mundo tornou-o, funcionalmente, o ponto de entrada padrão na IA acadêmica para duas gerações completas de pesquisadores, muitos dos quais passaram a construir os sistemas que agora impulsionam a indústria atual de IA. Outros livros de Norvig incluem Paradigms of AI Programming: Case Studies in Common Lisp, ainda admirado entre programadores por seu tratamento incomumente profundo da técnica Lisp, juntamente com trabalhos sobre sistemas de tradução e sistemas de ajuda Unix de fases anteriores de sua carreira.

Professor para as massas

Em 2011, Norvig co-ministrou um curso online de Stanford sobre inteligência artificial com Sebastian Thrun que inscreveu mais de 160.000 estudantes em todo o mundo, uma escala de participação que ajudou a lançar o movimento de cursos online abertos e massivos (MOOC) e contribuiu diretamente para a fundação da Udacity. Ele passou a fundar o projeto Course Builder do Google para construir aulas online, e publicou o ensaio amplamente traduzido "Teach Yourself Programming in Ten Years" (2001), uma refutação às promessas de atalhos para o domínio instantâneo da codificação que foi traduzido para mais de vinte idiomas. Em um tom mais leve, sua satírica "Gettysburg PowerPoint Presentation" de 2003, reformulando o discurso de Lincoln como uma apresentação de slides com tópicos, tornou-se uma crítica amplamente difundida do design de apresentação ruim em toda a indústria de tecnologia.

Por que Peter é chamado de gênio

O caso para o gênio de Norvig baseia-se menos em uma única prova ou invenção celebrada do que em um registro incomumente consistente de síntese e previsão ao longo de uma longa carreira: escrever o livro didático dominante do campo antes que a IA fosse uma disciplina convencional, construir software autônomo que realmente voou e funcionou em uma espaçonave da NASA, dirigir a organização de pesquisa do Google através de uma década crítica de seu crescimento e publicar um argumento sobre a primazia dos dados sobre modelos elaborados anos antes de essa visão se tornar consenso da indústria. A associação na AAAI, ACM, na Academia de Ciências da Califórnia e na Academia Americana de Artes e Ciências reflete uma comunidade de pares que o reconheceu repetidamente como um dos pensadores de amplo espectro mais confiáveis da disciplina, em vez de um especialista limitado.

A limitação honesta é que a reputação de Norvig, ao contrário da prova de um matemático ou da descoberta de um cientista, é construída substancialmente sobre explicação, organização e engenharia aplicada, em vez de um único avanço teórico fundamental que carrega seu nome da maneira que, digamos, um teorema poderia. Ele é, segundo seu próprio campo, um dos grandes sintetizadores e professores da IA, em vez do originador de uma ideia definidora específica — uma forma de contribuição intelectual que é real e duradoura, mas diferente em espécie de, e às vezes valorizada menos dramaticamente do que, um salto teórico singular.

Legado

Décadas após sua primeira edição, Artificial Intelligence: A Modern Approach permanece em uso ativo em salas de aula em todo o mundo, continuamente revisado para acompanhar o campo que ajudou a definir, enquanto os materiais de ensino de código aberto e repositórios de código de Norvig — alguns atraindo dezenas de milhares de seguidores no GitHub — continuam a moldar como novos programadores aprendem a pensar sobre sistemas inteligentes, estendendo sua influência muito além dos estudantes que já se sentaram em uma de suas salas de aula reais.