エドワード・Y・チャン

エドワード・Y・チャン（張智威）
エドワード・Y・チャン（張智威）
生まれる	台北、台湾
国籍	アメリカ人
職業	コンピュータ科学者、学者、作家
受賞歴	ACM & IEEEフェロー
学歴
教育	スタンフォード大学博士号
母校	スタンフォード大学; カリフォルニア大学バークレー校
学術研究
機関	スタンフォード大学
Webサイト	http://infolab.stanford.edu/~echang/

エドワード・Y・チャンはコンピュータ科学者、学者、作家です。スタンフォード大学コンピュータサイエンスの非常勤教授であり、^[1] 2019年からは亜細亜大学のバイオインフォマティクスと医療工学の客員教授を務めています。 ^[2]

チャンは、Unlocking the Wisdom of Large Language Models（2024年）、LLM Collaborative Intelligence：The Path to Artificial General Intelligence（2024年）、Foundations of Large-Scale Multimedia Information Management and Retrieval、Big Data Analytics for Large-Scale Multimedia Search、Journey of the Mind（詩）、Nomadic Eternity（詩）、およびErwin SchrödingerのWhat is Life? Mind and Matterの北京語訳を含む7冊の本の著者です。彼の研究分野は、意識モデリング、生成的人工知能、ヘルスケアに及び、ヘルスケアでは、 COVID-19の流行を封じ込めた取り組みで、Google Innovation Award、^[3] XPRIZE Award、台湾総統賞など、数々の賞を受賞しています。また、スケーラブルな機械学習とヘルスケアへの貢献により、 ACM Association for Computing Machinery ^[4]のフェロー、IEEE Institute of Electrical and Electronics Engineers ^[5]のフェローでもあります。

教育

チャンはカリフォルニア大学バークレー校で産業工学とオペレーションズリサーチの理学修士号を取得した後、スタンフォード大学でさらに研究を進めた。1994年にスタンフォード大学でコンピュータサイエンスの理学修士号を取得し、その後同大学で電気工学の博士号を取得。1995年から1999年まで指導教官のエクトル・ガルシア・モリーナのもとで働き、博士号を取得した。^[2]

キャリア

チャン氏はカリフォルニア大学サンタバーバラ校で学術キャリアを開始し、1999年から2006年まで電気・コンピュータ工学の助手、准教授、最終的には教授を務めました。2012年から2015年にかけては、香港科技大学（HKUST）のコンピュータおよび情報科学の非常勤教授に任命されました。その後、2017年から2020年まで、カリフォルニア大学バークレー校のEECS学部のフューチャーリアリティセンターの客員教授に任命されました。 ^[6] 2019年以降は、スタンフォード大学のコンピュータサイエンスの非常勤教授^{[1]と亜細亜大学の}バイオインフォマティクスおよび医療工学の客員教授を務めています。 ^[2]

チャン氏は2006年から2012年までGoogleの研究ディレクターを務めた。この間、スケーラブルな機械学習、^[7]推奨システム、^[8]屋内位置特定、^[9] Google QA ^{[3]など、いくつかの分野で研究開発イニシアチブを主導した。それ以前は、2004年から2006年まで}カリフォルニア州クパチーノにあるProximexでビデオ監視の最高技術顧問を務めた。 2012年にはHTCヘルスケアの社長に就任した。^[10]また、2019年から2022年まで東京を拠点とするSmartNewsでチーフNLPアドバイザーを務め、インタラクティブニュースの開発に貢献した。パロアルトを拠点とするAilly.aiを設立し、2019年からは創業者兼最高技術責任者（CTO）を務めている。^[11]

研究

チャン氏は多数の査読付き出版物を執筆しており^[12]、複数の特許を保有している^{[13] 。}

AGIにつながる知識発見と検証のためのSocraSynth

2019年、チャン氏はAIの推論能力を強化することを目標に、意識モデリングの探究に乗り出した。2023年の彼の画期的な研究は、AIへのソクラテス的方法の応用を開拓し、批判的な読解と思考を促進した。その後、彼はSocraSynth（ソクラテス的統合）^[14]を導入した。これは、複数の大規模言語モデル（LLM）を協力的かつ敵対的な対話で召集するフレームワークである。統計理論と情報理論の原則に導かれたこのアプローチは、新しい視点の探求と既知の情報の活用のバランスをとっている。その目標は、これまで人間の理解ではアクセスできなかった知識と洞察を明らかにすることである。発見後、ソクラテス的方法と厳密な論理的推論が批判的な検討と検証に使用され、発見の妥当性が確保される。チャン氏の著書「LLM Collaborative Intelligence: The Path to Artificial General Intelligence」は、統計と情報理論の支援原則を描写し、さまざまなアプリケーション領域での成功した展開を紹介しています。

ウェブスケールの画像アノテーションと機械学習アルゴリズムの並列化

チャン氏は2005年にデータ中心の機械学習アプローチの先駆者となり、2006年から2012年にかけてGoogleでこの取り組みに専念するチームを率いた。2007年から2008年にかけて、同氏のチームはGoogleの画像リポジトリの大規模なデータ注釈を開始し、^[15]その後、多額のGoogle助成金を得てスタンフォードImageNetプロジェクトのスポンサーシップを推進した。

これらの大規模データを処理するために、チャンのチームは2007年に、大規模データセットを処理できる5つの広く使用されている機械学習アルゴリズムの並列バージョンの実装とオープンソース化を開始しました。サポートベクターマシンのPSVM、^[16]、頻出アイテムセットマイニングのPFP、^[17]、潜在的ディリクレ配分法のPLDA、^[18]、スペクトルクラスタリングのPSC、^[19]、並列畳み込みニューラルネットワークのSPeeDOです。^[20] PSVMの研究を通じて、彼は、行列分解を使用して内点法のソルバーを複数のマシンに分散し、行ベースの不完全コレスキー分解を使用してメモリと計算要件の両方を削減できることを実証しました。このアプローチにより、PSVMは、n個のトレーニングインスタンスで作業する場合、平方根(n)並列計算ユニット(CPU / GPU)のそれぞれについて、メモリ要件をO(n^2)からO(n)に、計算複雑性をO(n^3)からO(n)に効果的に削減できます。^[21]さらに、カリフォルニア大学サンタバーバラ校で行われた研究の集大成である彼の論文の1つでは、バイナリ分類器のアンサンブルを使用してSVMとBPMのパフォーマンスを比較することで画像ラベル付けの精度を向上させるコンテンツベースのソフトアノテーション（CBSA）手順を提案しました。^[22] G Wuとともに画像検索、ビデオ監視などの新しいアプリケーションにおける不均衡なトレーニングデータの問題に対処しながら、クラス境界アラインメントアルゴリズムを提案しました。^[23]また、SVMベースの教師あり学習タスク用のカーネル境界アラインメントアルゴリズムも提案し、理論分析と実証研究を通じてその有効性を実証しました。^[24]その後の関連研究では、DeepWalkが行列分解と同等であることを証明し、テキスト機能をネットワーク表現学習に組み込み、特にトレーニング比率の小さいノイズの多いネットワークでマルチクラス分類タスクで他のベースラインよりも優れたパフォーマンスを発揮する手法であるText-Associated DeepWalkを紹介しました。^[25]

アクティブラーニングによるトレーニングデータの有効性の向上

チャンの研究は、トレーニングデータの有効性を向上させ、より効率的な医療技術の開発のための洞察を提供することで、特に能動学習に焦点を当てた機械学習の分野に貢献してきました。サイモン・トンとの共同研究であるSVMActiveでは、能動学習を利用して曖昧なラベルなしインスタンスを識別し、医師などの専門家にラベルを提供するよう問い合わせることで情報ゲインを最大化することで、医療分野などのアプリケーションでの分類器トレーニングに使用できるラベル付きデータの不足に対処しました。当初、このアプローチは、画像クエリの改良における関連性フィードバックを強化するために採用されました。^[26]医療分野では、特に疎空間能動学習と強化学習を統合して、医師エージェントが患者の次の症状クエリを決定できるようにし、症状調査の反復を最小限に抑えて診断精度を最適化しました。さらに、彼は研究者グループとともに、報酬形成と特徴再構築戦略を用いて症状空間探索を導き、相関する症状を反復的に排除する、病気の診断におけるまばらな症状の課題に対処するREFUELアルゴリズムを提案した。^[27] REFUELは、台湾の2つの病院チェーンと台湾CDCによってCOVID-19との戦いで遠隔診断とトリアージに実装されている。^[28]

チャン氏と彼のチームは、REFUELシステムを搭載したモバイルデバイスを開発しました。このデバイスは、さまざまな臨床検査を実施することで、12の一般的な病気を診断できます。2017年に発表された彼の共同論文では、光学感知モジュールやバイタルセンスモジュールなど、DeepQ AI搭載症状チェッカーの主要コンポーネントの設計について詳細に説明されています。これらのモジュールは、ユーザーフレンドリーなエクスペリエンスを提供するように設計されたモバイルデバイスに統合されました。この症状チェッカーに関する研究は、2017年にQualcomm Tricorder XPRIZEコンペティションでデバイスが2位を獲得したときにも評価されました。^[29]さらに、彼が台湾CDCと共同で開発したチャットボットベースの症状チェックシステムは、COVID-19の発生を効果的に封じ込めたことで2020年に大統領賞を受賞しました。彼のヘルスケア技術分野へのその他の顕著な貢献には、DeepQ不整脈データベースの開発と注釈付けがあります。このデータベースは、MIT BIH不整脈データベースを補完する、さまざまな活動に従事する患者の心電図記録のコレクションを提供します。DeepQ不整脈データベースは、患者間の変動の問題に対処しながら、機械学習研究を促進します。^[30]

その他の主な貢献

チャンは、1999年に従来のテープベースのVCRに代わる、ストリーミングビデオのインタラクティブ機能を導入したDVRの発明者としても知られています。1997年に彼はデジタルビデオレコーダー（DVR）を設計し、1998年にヘクター・ガルシア・モリーナとパット・ハンラハンの指導の下、博士論文の一部として開発されました。^[31]^[32]

受賞と栄誉

2002年 – 国立科学財団、キャリア賞
2003 – 最優秀学生論文賞、ACMマルチメディアカンファレンス
2009年 – イノベーションアワード（Google Q&Aを60か国以上に展開）、Google
2010 – WWW カンファレンス最優秀論文賞
2015 – 最優秀技術デモンストレーション（360 パノラマ）、ACM マルチメディアカンファレンス
2016 – ベストフィットネストラッカー賞、HTC/UnderAmor Healthbox
2017年 – IEEEフェロー^[5]
2017年 – トリコーダーXプライズ（AI搭載医療IoT）100万ドル受賞、Xプライズ財団^[33]
2020 – 総統賞（CDC AI チャットボット疾管家を発売）、台湾
2020 – ACM SIGMM Test of Time Honor、論文「SVMActive: 画像検索のためのサポートベクターマシンアクティブラーニング」、ACM Multimedia、2001
2021年 – ACMフェロー^[4]

文献

書籍

大規模マルチメディア情報管理と検索の基礎(2011) ISBN 978-3642204289
遊牧民の永遠（詩）（2012）
大規模マルチメディア検索のためのビッグデータ分析（2019）ISBN 978-1119376972
生命とは何か? 物質と心(エルヴィン・シュレーディンガー、1944)、英語から中国語への翻訳 (2021)
心の旅（詩）（2023）ISBN 978-1-962463-00-3
LLM 協働知能：汎用人工知能への道（2024） ISBN 979-8-344753-42-3
大規模言語モデルの知恵を解き明かす：人工汎化への道の紹介（2024）ISBN 978-1-962463-09-6

選択された記事

Tong, S., Chang, EY (2001 年 10 月)。画像検索のためのサポートベクターマシンアクティブラーニング。第 9 回 ACM 国際マルチメディア会議の議事録(pp. 107–118)。
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参考文献

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[33] 「受賞者の皆さんおめでとうございます！ - Qualcomm Tricorder XPRIZE 賞」。2017 年 9 月 21 日時点のオリジナルよりアーカイブ。2023年 3 月 21 日閲覧。