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机器翻译先驱 Jaime Carbonell去世

CSDNCSDN  •  2020-03-02
语言技术的教父、先进教育者。

整理:伍杏玲

2月28日,机器翻译先驱 Jaime Guillermo Carbonell 因病去世,享年67岁。

1985年,Carbonell 作为一名卡内基·梅隆大学年轻的计算机科学教授,率领团队成立机器翻译中心,在接下来的30多年里,Carbonell 和团队创建具有开创性的翻译系统,扩大人工智能的应用,为自然语言处理工具和技术的发展做出了开创性的贡献。

一、生平

Carbonell 拥有麻省理工学院的物理和数学学士学位,耶鲁大学的博士学位。1979年,Carbonell 成为卡内基梅隆大学的计算机科学助理教授。1987年,他被任命为正教授,并于1995年担任教授。在任命时,Carbonell是卡内基梅隆大学计算机科学学院里最年轻的教授。

Carbonell 的研究涉及计算机科学的多个领域,主要涉及人工智能,包括机器学习、数据和文本挖掘、自然语言处理、超大型知识库、跨语言信息检索和自动摘要等技术。

1985年,Carbonell成立机器翻译中心,该中心在1996年扩展为语言技术学院(LTI),这是卡内基梅隆大学计算机科学学院的七个学术单位之一。

在Carbonell的领导下,LTI成为同类组织中最大和最知名的组织,并成为自然语言处理、问答系统以及语音识别和合成等领域的领先机构,目前拥有五个研究生学位课程。

Carbonell的主要科学成就包括创建MMR(最大边际相关性)技术,来进行文本摘要和搜索引擎中的信息新颖性检测,发明了转换类比,一种基于案例的推理(CBR)的通用方法,来重用、修改并针对日益复杂的问题和基于知识的语言间机器翻译制定成功的计划。

他协助建立的计算生物语言学项目,将语言技术和机器学习结合起来,对基因组、蛋白质组和糖组的三维结构进行建模和预测。

Carbonell和其领导的团队在众多科研技术上获得突破,例如首个可扩展的高精度语际机器翻译(1991年),首个语音到语音机器翻译(1992年),首个大型网络蜘蛛和搜索引擎(1994年),首个可训练的大规模蛋白质结构拓扑预测器(2005年)等。

二、评价:语言技术的教父、先进教育者

Carbonell曾预见了一个世界:无论人们说什么语言,人们都可以自由地相互交流。他知道要实现这个梦想需要自动化,因此他花一辈子的时间来建造可以理解人类语言的机器。

Moza Bint Nasser大学计算机科学和机器人学教授、前SCS院长Raj Reddy说:“他是语言技术的教父。” 因为Carbonell为60多位博士指导和建议。

Founders大学计算机科学教授Tom Mitchell说,Carbonell在机器学习领域做出了许多贡献。

Mitchell表示:“在机器学习的早期,他召集很多研究人员聚集在一起,共同建立一个国际社区。” 他的贡献包括使计算机能类推推理的方法,开发可主动查询教师来更有效地学习新概念的算法,以及将机器学习应用于从信息检索和搜索到蛋白质折叠的各种落地应用。

Carbonell的学生Robert Frederking说:“他总是充满了惊人的活力和创造力。我不理解他怎么能做到一边为十几位博士生提供建议,一边经营LTI,还亲自担任多个研究项目的首席研究员,并定期授课,经常去DC与资助机构合作。”

他补充说:“如果你遇到了一个新的技术问题,他通常会提三个很好的解决建议。”

Carbonell还为卡内基梅隆计算机科学大学教授Manuela Veloso担任顾问,她称他是一位了不起的教育家和指导者。

她回忆说:“因为他,我学到了很多人工智能的技术,也学到了如何提供建议” 。“后来我成为卡内基梅隆大学的一名教职员工,但即使到现在,我仍然将他视为我的顾问,在我整个职业生涯中都向他寻求不同类型的建议。现在我已经帮助40名博士研究生毕业,我心理永远感谢他帮助我毕业。”

他在1996年对《波士顿环球报》说:“我们生活在一个全球化的社会中,我认为自动化必须成为克服语言差异的一种方式。”

“在适当的时间以适当的语言、适当的媒介、适当的详细程度,向适当的人提供适当的信息”是他的口头禅。

除了严肃的研究工作外,Carbonell在业余时间,喜欢玩国际象棋。

想了解Carbonell更多个人信息和研究成就,可戳:

https://www.cs.cmu.edu/~jgc/index.html

资料:

https://www.cmu.edu/news/stories/archives/2020/february/jaime-carbonell-obituary.html

https://en.wikipedia.org/wiki/Jaime_Carbonell

机器翻译Jaime Carbonell

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