ستيف يونغ (مهندس برمجيات)

ستيفن جون يونغ (مواليد 1951) باحث بريطاني، ^{[ 1 ]} وأستاذ هندسة المعلومات في جامعة كامبريدج ، ورائد أعمال. يُعدّ من رواد التعرف الآلي على الكلام ^{[ 2 ]} وأنظمة الحوار المنطوق الإحصائية. ^{[ 3 ] [ 4 ]} شغل منصب نائب رئيس جامعة كامبريدج من عام 2009 إلى عام 2015، حيث كان مسؤولاً عن التخطيط والموارد. ومن عام 2015 إلى عام 2019، شغل منصبًا مشتركًا بين منصبه كأستاذ في كامبريدج وشركة آبل ، حيث كان عضوًا بارزًا في فريق تطوير سيري . ^{[ 5 ]}

وُلد يونغ في ليفربول في 23 يناير 1951. درس في جامعة كامبريدج ، وحصل على درجة البكالوريوس في العلوم الكهربائية عام 1973، ودرجة الدكتوراه في التعرف على الكلام عام 1978، تحت إشراف البروفيسور فرانك فولسايد في قسم الهندسة. شغل مناصب محاضر في كل من مانشستر وكامبريدج قبل انتخابه رئيسًا لقسم هندسة المعلومات في جامعة كامبريدج عام 1994. ^{[ 6 ]}

يُعرف ستيف يونغ بأنه المؤلف الرئيسي لمجموعة أدوات HTK، ^{[ 2 ]} وهي حزمة برمجية تستخدم نماذج ماركوف المخفية لنمذجة السلاسل الزمنية، وتُستخدم بشكل أساسي في التعرف على الكلام. طُوّرت النسخة الأولى منها في مختبر الذكاء الآلي التابع لقسم الهندسة بجامعة كامبريدج (CUED) عام 1989. ونظرًا للشعبية المتزايدة لمجموعة الأدوات عالميًا، قررت مايكروسوفت إعادة إتاحة مجموعة أدوات HTK الأساسية، ومنحت ترخيص البرنامج لقسم الهندسة بجامعة كامبريدج بعد استحواذها على شركة Entropic الناشئة التي شارك ستيف في تأسيسها عام 1993 لتوزيع وصيانة مجموعة أدوات HTK. وقد حظي كتاب HTK، ^{[ 7 ]} الذي يُعدّ دليلًا تعليميًا لمجموعة أدوات HTK، بأكثر من 7000 استشهاد. ^{[ 8 ]}

في أواخر التسعينيات، تحوّلت اهتمامات يونغ البحثية إلى تصميم أنظمة الحوار المنطوق الإحصائية. ويُعدّ إطار إدارة الحوار القائم على عملية اتخاذ القرار ماركوف القابلة للملاحظة جزئيًا (POMDP) ​​أبرز إسهاماته في هذا المجال، ^{[ 3 ] [ 9 ] [ 10 ]} والذي يتضمن نموذج حوار حالة المعلومات المخفية (HIS)، ^{[ 11 ]} وهو أول نموذج عملي لإدارة الحوار قائم على إطار POMDP. يركز بحثه على تطوير أنظمة حوار منطوقة تتسم بالمتانة في مواجهة التشويش الناتج عن مُعرّفات الكلام المشوّشة، بالإضافة إلى قدرتها على التكيف والتوسع بشكل فوري عند التفاعل مع المستخدمين الحقيقيين. ومن الأمثلة البارزة على هذا النهج تطبيق التعلم المعزز القائم على عملية غاوس لتحسين السياسات بسرعة. ^{[ 12 ] [ 13 ]} في السنوات الأخيرة، نجح فريق يونغ البحثي في ​​تطبيق تقنيات التعلم العميق على وحدات فرعية مختلفة من أنظمة الحوار الإحصائية، ^{[ 14 ] [ 15 ] [ 16 ] [ 17 ]} وحصد العديد من جوائز أفضل ورقة بحثية في مؤتمرات مرموقة في مجال الكلام ومعالجة اللغات الطبيعية.