アンドリュー・ン

アンドリュー・ン（Andrew Ng、 吳恩達、 1976年 ── ）は、 機械学習の研究者であり、 それ以上に AI を広める教育者・起業家として知られる人物である。 スタンフォード大学で GPU による深層学習の高速化を示し、 Google の深層学習プロジェクト Google Brain の創設リーダーを務め、 オンライン講座の Coursera を共同創業し、 中国の Baidu で AI 部門を率いた。 本人のサイトによれば、 彼の AI の講座を受けた人は800万人を超える。

経歴

（学歴と現在の役職は本人のサイト、 年は各出典による）

GPU と深層学習（2009年）

2009年、 ンは学生の Rajat Raina、 Anand Madhavan と ICML で「Large-scale Deep Unsupervised Learning using Graphics Processors」を発表した。 当時注目されていた 深層信念ネットワーク と疎符号化は、 学習が遅すぎて大規模に使えないという問題を抱えていた。 論文は、 グラフィックス処理装置の計算能力がマルチコア CPU をはるかに上回ると論じ、 深層信念ネットワークの学習を大きなモデルでデュアルコア CPU の最大70倍速くし、 1億個のパラメータを持つ4層のネットワークの学習を数週間から約1日に縮めたと報告している。 GPU で深いネットワークを学習させるという方向は、 3年後の AlexNet で画像認識の主流になる。

Google Brain と「猫」（2011〜2012年）

ンは自らを Google Brain プロジェクトの創設リーダーと書いている。 2012年の公式ブログでの肩書きは Google の客員研究者（Visiting Faculty）で、 Jeff Dean らとともに、 大規模なニューラルネットワークを Google のデータセンターで分散して学習させる基盤を作った。

2012年6月26日、 Dean とンは Google の公式ブログで成果を紹介した。 Quoc Le が主導した ICML 2012 の論文によれば、 ランダムな YouTube 動画から取ったラベルなしのフレーム1,000万枚（200×200画素）で、 10億の結合を持つ9層のネットワークを、 1,000台・1万6,000コアのクラスタで3日間学習させたところ、 顔の画像かどうかを一度も教えずに顔を検出するニューロンが現れ、 同じネットワークには猫の顔や人の体に反応するニューロンもあった。 学習した特徴を使うと、 ImageNet の2万2,000カテゴリの認識で正解率15.8%を得て、 従来の最高記録から相対で70%改善した。 ブログは、 ネットワークが猫が何かを一度も教えられずに猫の姿を自ら「発見」したと書いている。

同じ年の秋には、 ラベル付きの ImageNet を2枚の GPU で学習した AlexNet が画像認識コンテストで勝っている。 2012年は、 大量のデータと大規模な計算で深いネットワークを学習させるという方向が、 ラベルなし・ラベル付きの両方の道で同時に結果を出した年だった。

Coursera（2012年〜）

Coursera の10周年の記事によれば、 2011年8月16日にスタンフォード大学の教員グループが3つの大規模公開オンライン講座（MOOC）を公開すると表明し、 数週間で各講座の登録者が10万人を超えた。 そのうちの2人、 Daphne Koller とンが、 スタンフォード、 ペンシルベニア大学、 ミシガン大学、 プリンストン大学を最初の提携校として Coursera を立ち上げた。 TechCrunch によれば、 ンの機械学習の講座は2011年に Coursera の最初の講座となり、 2017年までに150万人以上が受講している。

Baidu（2014〜2017年）

2014年5月、 中国の検索大手 Baidu は、 ンをチーフサイエンティストとして迎えたと発表した。 Stanford Daily によれば、 彼は北京とカリフォルニア州サニーベールの AI 研究所を率い、 Coursera の会長職は保ちつつ日々の業務からは離れた。

2017年3月22日、 ンは Baidu を去ると公表した。 本人の説明では、 在任中に AI 部門は約1,300人（うち Baidu Research が300人）に成長し、 その AI ソフトウェアは毎日数億人に使われ、 チームは2年続けて新しい事業部門 ── 自動運転と対話型コンピューティング基盤 DuerOS ── を一つずつ生んだ。 同じ文章の見出しが “AI is the new electricity” で、 約100年前に電気が多くの産業を変えたように、 AI もほぼすべての主要産業を変えるという主張は、 その後のンの講演や講座の定番になる。 文中で彼は、 Google Brain と Baidu の両方で、 二つの大手 IT 企業が「AI 企業」へ変わるのに関わったと振り返っている。

DeepLearning.AI と起業（2017年〜）

Baidu を去った後のンは、 研究所ではなく教育と起業に軸足を置いた。 2017年6月に DeepLearning.AI を発表し、 8月8日に Coursera で5講座からなる深層学習の専門講座を始めた（TechCrunch）。 ニューラルネットワーク、 誤差逆伝播、 畳み込みネットワーク、 再帰型ネットワークなどを扱い、 スタンフォードの大学院生2人と共同で作った。 ほかに、 文書処理などの AI を企業向けに提供する LandingAI を創業して会長を務め、 AI の会社をゼロから共同創業するベンチャースタジオ AI Fund を率いている。

2017年1月にカリフォルニア州 Asilomar で開かれた、 AI の研究と開発の原則を議論した会議にも、 パネリストとして参加している（アシロマ AI 原則）。

人物として

ンの経歴に一貫しているのは、 規模を大きくすることへの関心である。 2009年には GPU で学習を速くし、 2012年には1万6,000コアで学習を大きくし、 同じ年に一つの講座の受講者を10万人単位にした。 深層学習の中心となるアルゴリズムを発明した人物ではないが、 計算・データ・人材のそれぞれで規模の壁を押し広げ、 研究室の技術を大企業と数百万人の学習者に届けた人物として、 この分野の歴史に独自の位置を占めている。