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デビッド・シルバー | |
|---|---|
| 生まれる | 1976年（47～48歳） |
| 母校 | ケンブリッジ大学（BA） アルバータ大学（PhD） |
| 知られている | アルファ碁 アルファゼロ アルファスター |
| 受賞歴 | 王立協会大学研究フェローシップ（2011年） ACMコンピューティング賞（2019年） |
| 科学者としてのキャリア | |
| フィールド | 人工知能 機械学習 強化学習 計画 コンピュータゲーム[1] |
| 機関 | Google Deepmind ユニバーシティ・カレッジ・ロンドン Elixir Studios |
| 論文 | コンピュータ囲碁における強化学習とシミュレーションベースの探索 (2009) |
| Webサイト | 翻訳: |
デビッド・シルバー FRS （1976年生まれ）は、Google DeepMindの主任研究科学者であり、ロンドン大学ユニバーシティ・カレッジの教授です。彼はAlphaGo、AlphaZeroで強化学習の研究を主導し、 AlphaStarの共同リーダーを務めています。[1] [2]
教育
彼はケンブリッジ大学クライスト・カレッジで学び、[3] 1997年にアディソン・ウェズリー賞を受賞して卒業し、ケンブリッジ大学在学中にデミス・ハサビスと親交を深めた。[4]シルバーは2004年にアルバータ大学で強化学習の博士号取得を目指し学界に戻り、[5]そこで初の修士レベルの9×9囲碁プログラムで使用されたアルゴリズムを共同で導入し、2009年に卒業した。[6] [7]彼のMoGoプログラム（シルヴァン・ゲリーとの共著）は2009年時点で最強の囲碁プログラムの1つであった。[8]
キャリアと研究
大学卒業後、シルバーはビデオゲーム会社Elixir Studiosを共同設立し、CTO兼主任プログラマーとして技術と革新に対する数々の賞を受賞した。[4] [9]
シルバーは2011年に王立協会大学研究フェローシップを受賞し、その後ロンドン大学ユニバーシティ・カレッジの講師となった。[10]強化学習に関する彼の講義はYouTubeで視聴できる。[11]シルバーはGoogle DeepMindの設立当初からコンサルタントを務め、2013年にフルタイムで入社した。
彼の最近の研究は、強化学習とディープラーニングを組み合わせることに焦点を当てており、ピクセルから直接Atariゲームのプレイ方法を学習するプログラムも含まれています。 [12] シルバーはAlphaGoプロジェクトを主導し、フルサイズの囲碁でトップクラスのプロプレイヤーを破った最初のプログラムを完成させました。[13]その後、 AlphaGoは名誉九段認定を受け、カンヌライオンズのイノベーション賞を受賞しました。[14]その後、彼はAlphaZeroの開発を主導しました。AlphaZeroは同じAIを使用して囲碁をゼロから学習し（人間のゲームではなく、自分自身をプレイすることでのみ学習）、その後チェスと将棋を同じように 学習し、他のどのコンピュータープログラムよりも高いレベルに到達しました。
シルバーはGoogle DeepMindのスタッフの中で最も多くの論文を発表しており、20万回以上の引用があり、Google Scholarによるとh指数は93である。[1]
受賞と栄誉
シルバーは、コンピューターゲームのプレイにおける画期的な進歩により、 2019年のACMコンピューティング賞を受賞した。 [15]
2021年、シルバーはディープQネットワークとアルファ碁への貢献により、王立協会（FRS）のフェローに選出されました。[16]彼は2022年に人工知能振興協会のフェローに選出されました。 [17]
参考文献
- ^ abc Google Scholarにインデックスされた David Silver の出版物
- ^ オリオール・ヴィニャルズ;イーゴリ・バブシュキン。ヴォイチェフ・M・チャルネツキ。他。 （2019年10月30日）。 「マルチエージェント強化学習を使用した StarCraft II のグランドマスター レベル」。自然。575 (7782): 350–354。土井：10.1038/S41586-019-1724-Z。ISSN 1476-4687。PMID 31666705。ウィキデータ Q72988805。
- ^ 1998年7月31日までのケンブリッジ大学会員リスト
- ^ ab Shead, Sam. 「デイビッド・シルバー：グーグル・ディープマインドの知られざる英雄であり知的実力者」. businessinsider.com . 2020年9月26日閲覧。
- ^ 数学系譜プロジェクトのデイビッド・シルバー
- ^ Silver, David (2009) .コンピュータ囲碁における強化学習とシミュレーションベースの検索。ualberta.ca (博士論文)。アルバータ大学。doi : 10.7939/R39D8T。OCLC 575410609。
- ^ Sylvain Gelly、David Silver (2008)。「9×9コンピュータ囲碁でマスターレベルのプレイを達成する」(PDF)。第23回AAAI人工知能会議の議事録。
- ^ Stuart J. Russell、Peter Norvig (2009)。人工知能：現代的アプローチ（第3版）。Prentice Hall。
- ^ 「AlphaGo の背後にある AI が人間であることについて教えてくれること」Wired.com 。2016年5 月 17 日閲覧。
- ^ “CSML | David Silver”. ucl.ac.uk. 2021年4月24日時点のオリジナルよりアーカイブ。 2017年5月27日閲覧。
- ^ 「David Silver による RL コース - 講義 1: 強化学習入門」。2015 年 5 月 13 日 – YouTube経由。
- ^ Volodymyr Mnih、Koray Kavukcuoglu、David Silver、他 (2015 年 2 月 25 日)。「深層強化学習による人間レベルの制御」。Nature 518 ( 7540 ): 529–533。doi : 10.1038 /NATURE14236。ISSN 1476-4687。PMID 25719670。Wikidata Q27907579 。
- ^ David Silver、Aja Huang、Chris J. Maddison、他 (2016年1月27日)。「ディープニューラルネットワークとツリー探索による囲碁の攻略」Nature 529 (7587): 484–489. doi :10.1038/NATURE16961. ISSN 1476-4687 . PMID 26819042. Wikidata Q28005460.
- ^ 「Google DeepMind AlphaGo、英国でイノベーショングランプリを受賞」 。 2017年5月27日閲覧。
- ^ Ormond, Jim. 「ACM Prize in Computing Awarded to AlphaGo Developer: David Silver Recognized for Breakthrough Advances in Computer Game-Playing」. acm.org . 2020年4月2日閲覧。
- ^ 「王立協会が優秀な新フェローと外国人会員を選出」royalsociety.org . 2021年6月8日閲覧。
- ^ “AAAI フェローの選出”.ああああ。2024 年1 月 3 日に取得。