Daphne Koller: Olasılıksal Aklın Stanford Mimarı

Üç hayat tek bir hayatta

Daphne Koller'ın CV'si üç farklı insanın hayatına yetebilir:

1. Stanford AI laboratuvarının uzun yıllar liderlerinden biri — olasılıksal grafiksel modellerin standart referansı.
2. Coursera'nın iki kurucusundan biri — modern online eğitim devrimi.
3. Insitro'nun kurucusu — ilaç keşfini makine öğrenmesi ile yeniden yazmaya çalışan biyoteknoloji şirketi.

Hepsi başarılı.

Kudüs → Stanford → Stanford profesörü

1968 doğumlu, Kudüs'te büyüdü. İbrani Üniversitesi'nde 17 yaşında lisansı bitirdi. 1993'te Stanford'dan doktora aldı (Joseph Halpern danışmanlığında). 1995'te Stanford'a profesör olarak döndü.

Erken dönem ilgisi: belirsizlik altında akıl yürütme. Bilgisayar belirsiz bilgilerle nasıl karar verebilir?

"Probabilistic Graphical Models" (2009)

Nir Friedman ile birlikte yazdığı 1231 sayfalık ders kitabı. Olasılıksal akıl yürütme alanının kanonik referansı oldu. İçerik:

• Bayes ağları
• Markov rasgele alanları
• Faktör grafikleri
• Çıkarım algoritmaları (mesaj geçirme, varyasyonel, MCMC)
• Yapısal öğrenme

Bu kitap, 2010'lardan önce ML doktorasının zorunlu okuması idi. Pearl'in Probabilistic Reasoning in Intelligent Systems'inin (1988) modern devamı sayılır.

Coursera (2012) — ikinci hayat

2011'de Stanford CS229'u (Ng'in dersi) ve kendi olasılıksal grafiksel modeller dersini internette yayımladılar. Yüz binlerce kayıt geldi. 2012 Nisan'da Andrew Ng ile birlikte Coursera'yı kurdular.

Koller şöyle anlatmıştır:

"Bir dersi 200 öğrenciye anlatmak ile 100.000 öğrenciye anlatmak arasında matematiksel olarak fark yok — sadece teknik. O teknik problemi çözdük."

Coursera 2 yıl içinde 100+ üniversiteyle anlaşma yaptı, bugün 140 milyon kullanıcıya ulaştı.

Koller 2014'te Coursera'nın baş işletme yöneticisi (CEO değil) oldu. 2016'da ayrıldı.

Calico (2016–2017) — Google'ın yaşam bilimleri kolu

Coursera'dan sonra Calico'ya katıldı (Google'ın yaşlanmayı yenmeye odaklanan yan kuruluşu). Buradaki kısa dönem onun için biyolojide makine öğrenmesinin gerçek potansiyelinin anlaşılma dönemiydi.

Insitro (2018) — üçüncü hayat

2018'de Insitro'yu kurdu. Tezi şu:

"İlaç keşfi son 30 yılda gerçek anlamda hızlanmadı. Para harcaması iki katına çıktı, başarı oranı düştü. Bu, makine öğrenmesinin doğru kullanılmamış olmasının bir belirtisi."

Insitro'nun yaklaşımı:

1. Yüksek hacimli, denetimli hücre deneyleri yap (insan kök hücrelerinden).
2. Bu verilerden hangi gen ifadesinin hangi hastalıkla bağlantılı olduğunu öğren.
3. Öğrenilen modelden ilaç hedefleri öner.

Klasik biyoteknoloji şirketlerinden farkı: veri toplama ve ML modelleme bütünleşik tasarlanır — model nereye bakacağını söyler, lab oraya bakar.

2024 itibariyle değerleme 2.5+ milyar dolar; Bristol Myers Squibb ve Gilead ile büyük ortaklıklar.

Akademik miras

Koller'ın asıl bilimsel katkıları:

1. Belirsizlik altında akıl yürütme: First-order MDP'ler, ilişkisel olasılıksal modeller.
2. Yapısal öğrenme: Verilerden Bayes ağı yapısını öğrenen algoritmalar.
3. Öğrenmede aktif sorgulama: Hangi veriyi etiketleyerek modelin en çok kazanacağını seçme.

Pieter Abbeel (Berkeley), Eric Horvitz (Microsoft), Aviv Tamar gibi öğrencileri var.

"Kadın STEM rol modeli" çerçevesi

Koller bu söyleme isteksiz katılır. Bir röportajda:

"Ben Stanford'da hep azınlıktım. Ama hiç 'kadın profesör' olarak tanıtılmak istemedim — sadece 'profesör.' Etiket gerekli ama vurgulanmamalı."

Yine de Society of Women Engineers etkinliklerinde aktif konuşmacı; rol modellerin gerekliliğini kabul eder.

Sade ders

Koller hikâyesinden üç şey:

1. Belirsizliği matematikle modellemek, alanı bilim haline getirir. Bayes ağları AI'a "tahmin et" yerine "olasılığı söyle" düşünmeyi öğretti.
2. Eğitim teknolojisi merkeziyetsiz büyük güçtür. Coursera bir Stanford kursunu Endonezya'ya taşır.
3. ML'in en büyük açık cephesi biyolojidir. İlaç keşfi 2030'larda büyük olasılıkla AI ile yeniden yazılacak; Insitro o cephenin öncülerindendir.

Bağlam

Bayes ağları temeli için: [[bayes-aglari-judea-pearl]], [[bayes-teoremi-koşullu-olasılık]]. Coursera ortağı için: [[andrew-ng-ai-yi-herkese-acan-adam]]. AI'ın biyolojiye uygulanması için: [[alphafold-protein-katlama-problemi]], [[crispr-genetik-makas]].