Patrick Winston ’65, SM ’67, PhD ’70

Patrick Winston Jason Dorfman / MIT CSAIL

Da Patrick Winston '65, SM '67, PhD '70, var en ung doktorgradsstudent ved MIT, usikker på hva han ville gjøre i livet og klar over at faren hadde begynt å snakke mørkt om jusstudiet, deltok han på en forelesning av Marvin Minsky, den anerkjente grunnleggeren av skolens laboratorium for kunstig intelligens. Minsky jobbet med å bygge og programmere maskiner som kunne oppføre seg på måter mennesker betraktet som intelligente. Det var en slik glede i foredraget hans, en så stolthet over det elevene hans hadde gjort, og en så lidenskap for det som ville bli gjort i fremtiden at jeg forlot forelesningen og sa til vennen min: 'Jeg vil gjøre det han gjør,' husket Winston på Hello World, Hello MIT-arrangementet for å feire MIT Stephen A. Schwarzman College of Computing i februar.

I hovedfagsarbeid overvåket av Minsky brukte Winston barneblokker, en robot og dataprogrammering for å lage et system som kunne gjenkjenne buer. Som Minsky forklarte i en kornete video fra tiden, presenterte Winston maskinen med velvalgte eksempler på buer, og for hvert eksempel hoppet maskinen til en slags konklusjon. Den lærte mer om hva en bue kan være - for eksempel med en kile på toppen i stedet for en flat blokk. Viktigere, Winston inkluderte eksempler som viste hva en bue er ikke . Det krever en god lærer, sa Minsky, men maskinen kan lære veldig fort.

Winston, som døde i juli, skulle vise seg å være en eksepsjonell lærer. (Da han ble utnevnt til MacVicar-fakultetsstipendiat i 2011, bemerket en student at han hadde lært navnene på hver student – ​​nesten 150 av dem – i klassen på 6.034.) Og gjennom hele karrieren fokuserte forskningen hans på det han kalte kognitiv og tenkende del av AI, i motsetning til den brute-force statistiske tilnærmingen til maskinlæring som er dominerende i dag (som bare innebærer å oversvømme datamaskiner med eksempler). Han ønsket å vite hva som gjør mennesker unikt smarte, og han jobbet med å programmere datamaskiner til å lære på lignende strukturerte måter. Jeg tilhører den gale utkanten som fortsatt jobber med symbolske resonnementer, spøkte han i et intervju med MIT Technology Review i desember.

MIT museum

I 1972, bare to år etter å ha mottatt sin doktorgrad, ble Winston utnevnt til direktør for MIT AI Lab. Det er uenighet om hvordan det ble til, sa han til Hello World, Hello MIT-publikummet. Noen sier at jeg hadde arrangert et statskupp. Andre sier jeg ble lurt til det. Uansett har Winston ledet laboratoriet i 25 år, i tett samarbeid med regjeringens Advanced Research Projects Agency. Han forsto at kreativitet ikke kan tvangstrøyes, så det var mye frihet for forskere i laboratoriet, sier Berthold Horn, SM ’68, PhD ’70, en annen MIT-dataforsker. Likevel var han i stand til å ta inn disse paraplykontraktene og forklare hvordan arbeidet henger sammen og kan komme landet til gode.

Under Winstons ledelse fokuserte mye av laboratoriets forskning på maskinsyn, maskinlæring og robotikk, med et øye for å utvikle en legemliggjort intelligens - et system som samhandler med miljøet. Det betydde prosjekter som involverte perseptuelle systemer, robotmanipulatorer, og - i mellom dem - en tenkemaskin, en slags logikkboks, sier Horn. Arbeidet ga en rekke bruksområder. I 1986 spunnet Winston av Ascent Technologies, som hjelper flyselskaper, restauranter og hoteller med å optimalisere planlegging og ressurser. I 1992 grunnla laboratoriemedlem Marc Raibert, PhD '77, robotikkselskapet Boston Dynamics. Noe av laboratoriets arbeid bidro også til utviklingen av Apples virtuelle assistent Siri.

Siden den gang har Winston, som var Ford-professor i kunstig intelligens og informatikk, fokusert på det han så på som en sentral form for menneskelig intelligens: vårt narrative anlegg. Det er litt magi i vår menneskelige hjerne som er forskjellig fra hjernen til andre arter, inkludert sjimpanser, sa han. Det gir oss historier, og vi argumenterer for at mye av tenkning handler om historier, mye av sunn fornuft handler om historier, mye av utdanning handler om historier.

Mennesker har et indre symbolspråk, forklarte Winston, og forskningsgruppen hans laget datamodeller for å studere hvordan det fungerer – og hvorfor det betyr noe. I ett prosjekt brukte han og elevene en oppsummering av Macbeth å lære datamaskiner om ambisjoner, lidenskap og hevn. Helt nederst har vi en rekke regeltyper som har en tendens til å sette årsakssammenhenger mellom hendelsene i historien, observerte han i et foredrag. For eksempel, etter at Macbeth dreper Duncan, forstår programmet at Duncan er død. Den analyserer også hendelser i historien som er lengre fra hverandre i tid for å fastslå at seieren er pyrrhus, med Macbeth dømt til å dø på slagmarken i hendene på Macduff.

Winston og gruppen hans programmerte også datamaskiner for å forstå når historier deler et tema som hevn; å analysere hvordan østlige og vestlige lesere kan forstå historier annerledes; og å manipulere fortellingen slik at en karakter virker mer sympatisk enn en annen. Han hevdet at dette arbeidet kan være til nytte for et bredt spekter av fagfolk, inkludert diplomater som søker å forstå geopolitisk konflikt. (Winston så selv historiefortellingspotensial overalt, selv innen ingeniørkunst og matlaging: En oppskrift er en sekvens av handlinger, sa han en gang, så det er et spesielt tilfelle av en historie.)

Winston var selv en fullkommen historieforteller og var kjent som en stor foreleser. Han ba meg tidlig om å fortelle løgner, minnes Horn, som så til Winston for å få råd da han begynte å undervise. Først forteller du en historie som er veldig forenklet og feil, og deretter foredler du den, slik at du har en rekke raffinerte løgner, og det er slik du lærer. Winston sammenlignet dette med måtene forskere tenkte på tyngdekraften før Newton, etter Newton og deretter etter Einstein, og arbeidet med teorier som hjalp dem å forstå den fysiske verden selv om de ikke var helt korrekte.

Winstons How to Speak-forelesninger, som han holdt under IAP i nesten fire tiår, formaliserte tipsene hans til kolleger og studenter og oppnådde nesten kultstatus. Blant rådene hans: bruk en nummerert disposisjon for å hjelpe lytterne med å holde styr på hvor de er i forelesningen, og gjenta viktige punkter tre ganger. (Hvis 20 % av publikummet ikke er oppmerksom på et gitt øyeblikk, faller sjansen for at en person blir tåkete ut alle tre gangene under 1%).

For å avslutte et foredrag, anbefalte han å unngå å takke tilhørerne, for å unngå å antyde at de gjorde foredragsholderen en tjeneste ved å delta. Han fortalte heller lytterne hvor mye han likte å være sammen med dem. Og hvis du kan avslutte med en spøk, fortsett. Som han likte å si, vil det få publikum til å tro at de har hatt det gøy hele tiden.

Med tillegg rapportering av Will Ridder

gjemme seg