توماس دين (عالم حاسوب)

قدّم كتاب دين وويلمان " التخطيط والتحكم" ^{[ 3 ]} جسراً بالغ الأهمية بين أبحاث الذكاء الاصطناعي المتعلقة بالأساليب الرمزية ذات الزمن المتقطع للتخطيط الموجه نحو الهدف واتخاذ القرارات، وأساليب نظرية التحكم ذات الزمن المستمر لأنظمة الروبوتات والتحكم الصناعي. ويُعرّف الكتاب بمفاهيم التحكم الأساسية، بما في ذلك "قابلية الملاحظة" و"الاستقرار" و"الأمثلية"، كما يعرض ويشرح العديد من أهم النتائج النظرية. وفي مراجعة للكتاب نُشرت في مجلة الذكاء الاصطناعي، كتب جيمس هندلر أن الكتاب بمثابة "حجر رشيد" للترجمة بين مجالي الروبوتات والذكاء الاصطناعي. ^{[ 10 ]}

صاغ دين وبودي مصطلح "خوارزمية الوقت" في أواخر ثمانينيات القرن العشرين. ^{[ 11 ]} انصبّ تركيز عملهما في هذا المجال على جدولة التداول المطبقة على مسائل التخطيط المعتمدة على الوقت. جدولة التداول هي التخصيص الصريح للموارد للمهام (في معظم الحالات خوارزميات الوقت) بهدف تعظيم القيمة الإجمالية لحسابات العامل. ^{[ 12 ]} تُعرَّف مسائل التخطيط المعتمدة على الوقت بأنها مسائل تخطيط يختلف فيها الوقت المتاح للاستجابة للأحداث من موقف لآخر. بالإضافة إلى تعريف المفاهيم الأساسية، قدّم دين وبودي تحليلات نظرية وتطبيقات في مجال الروبوتات وبحوث العمليات. ^{[ 13 ] [ 14 ] [ 15 ] [ 16 ] [ 17 ]}

لعب دين دورًا رائدًا في تبني إطار عمل عمليات اتخاذ القرار ماركوف (MDPs) كأداة أساسية في الذكاء الاصطناعي. وعلى وجه الخصوص، كان رائدًا في استخدام تمثيلات وخوارزميات الذكاء الاصطناعي لتحليل النماذج والمشكلات المعقدة إلى أجزاء فرعية ذات تفاعل ضعيف لتحسين الكفاءة الحسابية. ركز عمله في تقدير الحالة على الاستدلال السببي الزمني ^{[ 18 ] [ 13 ] [ 19 ]} والتكامل مع النماذج الرسومية الاحتمالية ^{[ 20 ] [ 21 ]} . يشمل عمله في مجال التحكم تقسيم فضاء الحالة ^{[ 22 ] [ 23 ] [ 24 ] [ 25 ] [ 26 ]} والأساليب الهرمية ^{[ 20 ] [ 21 ]} وتقليل النموذج. ^{[ 27 ] [ 28 ] [ 29 ] [ 14 ]} وقد لُخِّص هذا المسار من العمل بوضوح في ورقة بحثية بالغة التأثير كُتبت بالاشتراك مع كريج بوتيلير وستيف هانكس. ^{[ 30 ]}

Working with his collaborators, James Allen and Yiannis Aloimonos specializing in respectively computer vision and natural language processing, Dean wrote one of the first modern AI textbooks incorporating probability theory, machine learning and robotics, and placing traditional AI topics such as symbolic reasoning and knowledge representation using the predicate calculus within a broader context.^[6] The first and only edition published in December 1994 initially competed with the first edition of Russell and Norvig's Artificial Intelligence: A Modern Approach that came out in 1995, but was eclipsed by the second edition of the Russell and Norvig text released in 2003.^[31]

As co-chair of the 1991 AAAI Conference Dean organized a press event featuring mobile robots carrying trays of canapés and barely avoiding the participants. The coverage on the evening news was enthusiastically positive and in 1992, Dean and Peter Bonasso, with feedback from the robotics community, created the AAAI Robotics Competition featuring events aimed at showing off robots competing in events that involved performing tasks in the home, office, and disaster sites.^[32][33][34] The competition was still being held in 2010.^[35]

After starting as a research scientist at Google, Dean was appointed as a consulting professor at Stanford and began teaching a course with the title Computational Models of the Neocortex. During the next fifteen years he invited top neuroscientists from all over the world to give talks and advise students working on class projects. Several of the classes resulted in papers coauthored by students that led to research projects at Google.^{[29][36][37][38]}

In an effort to create a team focusing on scalable computational neuroscience, Dean and his students at Stanford produced a white paper entitled Technology Prospects and Investment Opportunities for Scalable Neuroscience^[29] that served as the basis for building a team of software engineers and computational neuroscientists focusing on connectomics. Early on, Dean worked with Christof Koch the chief scientist at the Allen Institute for Brain Neuroscience to develop a partnership, and hired Viren Jain from HHMI to serve as the technical lead for the project.

قام دين وجين بتوسيع الفريق ليضم أكثر من عشرة مهندسي برمجيات، وشاركا في تخطيط مبادرة الدماغ التابعة للمعاهد الوطنية للصحة . ومع تحسن أدوات رؤية الحاسوب والتعلم الآلي، سعى الفريق إلى إقامة شراكات إضافية مع جيري روبين في حرم جانيليا التابع لمعهد هوارد هيوز الطبي ، وجيف ليختمان في جامعة هارفارد ، ووينفريد دينك في معهد ماكس بلانك لعلم الأحياء العصبية ، ونجح في ذلك . وقد أثمرت كل من هذه الشراكات عن عمليات إعادة بناء عالية الدقة والكثافة لعينات الأنسجة العصبية في كائنات حية مختلفة، متجاوزةً باستمرار أحدث التقنيات من حيث الحجم والجودة. ^{[ 39 ] [ 40 ] [ 41 ]} يشغل فيرين جين حاليًا منصب مدير المشروع وكبير العلماء في هذا الجهد الجاري في جوجل. وقد نُشرت البيانات الناتجة عن اتصال الدماغ، بما في ذلك مخطط "نصف الدماغ" (Connectome)، وهو خريطة مفصلة للغاية للاتصال العصبي في دماغ الذبابة ^{[ 42 ]،} ومجموعة بيانات "H01" (H01)، وهي عبارة عن عرض بحجم 1.4 بيتابايت لعينة صغيرة من أنسجة دماغ الإنسان ^{[ 43 ]} ، بشكل علني.

قاد دين بعضًا من أوائل الأبحاث حول استخدام الشبكات العصبية في جوجل، والتي أدت مباشرةً إلى إنشاء مشروع جوجل برين. وقد جرب أساليب استخدام تسريع الأجهزة للتغلب على قيود الأداء الحالية في بناء خدمات الويب واسعة النطاق، وتعاون مع دين غوديت في فريق البنية التحتية والمنصات في جوجل لإثبات جدوى إدخال وحدات معالجة الرسومات (GPU) في مراكز بيانات جوجل. كما عمل عن كثب مع فنسنت فان هوك ، الذي قاد فريق أبحاث الإدراك وجودة التعرف على الكلام، لإثبات قيمة وحدات معالجة الرسومات في تدريب ونشر بنى الشبكات العصبية العميقة في الحوسبة السحابية، مع التركيز على التعرف على الكلام لخدمة البحث الصوتي من جوجل .