Челси Финн

Американский ученый-компьютерщик и академик

Челси Финн — американский ученый-компьютерщик и доцент Стэнфордского университета . Ее исследования изучают интеллект посредством взаимодействия роботов с надеждой создать роботизированные системы, которые смогут научиться учиться. Она входит в группу Google Brain .

ранняя жизнь и образование

Финн был студентом бакалавриата по электротехнике и информатике в Массачусетском технологическом институте . Затем она перешла в Калифорнийский университет в Беркли , где получила степень доктора философии. в 2018 году под руководством Питера Аббиля и Сергея Левина. Ее работа в Лаборатории искусственного интеллекта Беркли (BAIR) была сосредоточена на алгоритмах на основе градиентов. ^[1] Такие алгоритмы позволяют машинам «учиться учиться», что больше похоже на человеческое обучение, чем на традиционные системы машинного обучения. ^{[2] [3]} Эти методы «метаобучения» обучают машины быстро адаптироваться, так что, когда они сталкиваются с новыми сценариями, они могут быстро учиться. ^[4] Будучи аспирантом, она работала стажером в Google Brain , где работала над алгоритмами обучения роботов на основе моделей глубокого прогнозирования. Она провела масштабный открытый онлайн-курс по глубокому обучению с подкреплением . ^{[5] [6]} Она была первой женщиной, получившей премию CV и Даулат Рамамурти за выдающиеся исследования. ^[7]

Исследования и карьера

Финн исследует возможности роботов развивать интеллект посредством обучения и взаимодействия. ^[8] Она использовала алгоритмы глубокого обучения для одновременного изучения зрительного восприятия и управления робототехническими навыками. ^[9]

Она разработала подходы метаобучения, позволяющие обучать нейронные сети воспринимать код учащихся и выдавать полезную обратную связь. ^[10] Она показала, что система может быстро адаптироваться без особого участия инструктора. ^[10] Она опробовала программу на Code in Place — курсе, который Стэнфордский университет ежегодно проводит для 12 000 студентов. Она обнаружила, что в 97,9% случаев студенты соглашались с полученной обратной связью. ^{[10] [11]}

Награды и отличия

• Премия CV и Даулата Рамамурти за выдающиеся исследования, 2016 г. ^[7]
• 2017 Восходящая звезда электротехники и информатики ^[12]
• Обзор технологий MIT за 2018 г. 35 до 35 лет ^{[13] [14]}
• Премия ACM за докторскую диссертацию 2018 г. ^[15]
• Исследователь года в области искусственного интеллекта в Институте передовых технологий Samsung в 2020 году ^[16]
• Премия факультета «Восходящая звезда Intel» 2020 года ^[17]
• Премия Молодому исследователю Управления военно-морских исследований 2021 года ^[18]
• Премия Общества робототехники и автоматизации IEEE за раннюю академическую карьеру 2022 г. ^[19]

Выберите публикации

• Финн, Челси; Аббель, Питер; Левин, Сергей (17 июля 2017 г.). «Модельно-агностическое метаобучение для быстрой адаптации глубоких сетей». Международная конференция по машинному обучению . ПМЛР: 1126–1135. arXiv : 1703.03400 .
• Сергей Левин; Челси Финн; Тревор Даррелл ; Питер Аббель (2016). «Сквозное обучение глубокой зрительно-моторной политике». Журнал исследований машинного обучения . 17 (39): 1–40. arXiv : 1504.00702 . ISSN  1533-7928. Викиданные  Q90313375.
• Челси Финн; Ян Гудфеллоу ; Сергей Левин (2016). «Обучение без присмотра для физического взаимодействия посредством прогнозирования видео» (PDF) . Достижения в области нейронных систем обработки информации 29 . Достижения в области нейронных систем обработки информации. Викиданные  Q46993574.

Рекомендации

1. «Челси Финн: Обучение роботов обучению» . Беркли Инжиниринг . 08 мая 2018 г. Проверено 20 мая 2022 г.
2. «Интервью с Челси Финн: искусственный интеллект для робототехники». Техновация . Проверено 20 мая 2022 г.
3. Натараджан, Никила. «Челси Финн учит робота Бретта тому, как устроен мир». ОРФ . Проверено 20 мая 2022 г.
4. Финн, Челси (2018). Учимся учиться с градиентами (PDF) . OCLC  1083628768. Архивировано из оригинала (PDF) 20 января 2022 г. Проверено 20 мая 2022 г.
5. «CS 294 Глубокое обучение с подкреплением, осень 2017 г.» . rail.eecs.berkeley.edu . Проверено 20 мая 2022 г.
6. Куренков, Андрей (14 октября 2021 г.). «Челси Финн о метаобучении и обучении с подкреплением на основе моделей». Градиент . Проверено 20 мая 2022 г.
7. «Студенческая премия: CV и премия Даулата Рамамурти за выдающиеся исследования | EECS в Калифорнийском университете в Беркли» . www2.eecs.berkeley.edu . Проверено 20 мая 2022 г.
8. "Челси Финн". СИФАР . Проверено 20 мая 2022 г.
9. Интервью с профессором Челси Финн, Стэнфорд, 28 сентября 2020 г. , получено 20 мая 2022 г.
10. Мец, Кейд (20 июля 2021 г.). «Может ли ИИ оценить ваш следующий тест?». Нью-Йорк Таймс . ISSN  0362-4331 . Проверено 20 мая 2022 г.
11. Ву, Майк; Гудман, Ной; Пих, Крис; Финн, Челси (04.10.2021). «Прототрансформер: метаобучающий подход к обеспечению обратной связи со студентами». arXiv : 2107.14035 [cs.CY].
12. «Челси Финн - восходящие звезды EECS 2017» . Проверено 20 мая 2022 г.
13. "Челси Финн". Обзор технологий Массачусетского технологического института . Проверено 20 мая 2022 г.
14. "Новости". EECS в Калифорнийском университете в Беркли . Проверено 20 мая 2022 г.
15. "Челси Финн". Ассоциация вычислительной техники . Проверено 28 мая 2022 г.
16. «Исследователь года в области искусственного интеллекта от Samsung» . Передовой технологический институт Самсунг . Проверено 20 мая 2022 г.
17. "Награды Intel Rising Stars 2020" . Интел . Проверено 20 мая 2022 г.
18. «Молодые следователи 2021 года - Управление военно-морских исследований» . www.onr.navy.mil . 18 марта 2022 г. Проверено 20 мая 2022 г.
19. "Награда за раннюю карьеру РАН - Академическая - Общество робототехники и автоматизации IEEE" . www.ieee-ras.org . Проверено 20 мая 2022 г.