Aja Huang

Aja Huang

Biographie

Naissance	1978
Nom dans la langue maternelle	黃士傑
Nationalité	taïwanaise
Formation	Université nationale Chiao Tung (licence) (1997-2001) National Taiwan Normal University (en) (maîtrise (en)) (2001-2003) National Taiwan Normal University (en) (doctorat) (2004-2011)
Activités	Programmeur, informaticien

Autres informations

A travaillé pour	Google DeepMind (depuis 2012)
Sport	Go
Directeur de thèse	Rémi Coulom

Œuvres principales

Mastering the game of Go with deep neural networks and tree search (d)

modifier - modifier le code - modifier Wikidata

Aja Huang (né en 1978) est un informaticien taïwanais spécialiste en intelligence artificielle. Il travaille pour DeepMind et a été membre du projet AlphaGo .

Né en 1978[1], Huang a reçu un diplôme de la National Chiao Tung University , en 2001, d'un master de la  National Taiwan Normal University en 2003, et un doctorat de la National Taiwan Normal University en 2011[2]. L'un de ses directeurs de thèse était Rémi Coulom[3],[4]. Il a commencé à développer le programme de jeu de go Erica en 2004[5], qui est devenu le champion en 2010, de l'olympiade informatique.

Huang rejoint DeepMind en 2012 et est devenu un membre du projet AlphaGo en 2014. Il est l'un des premiers auteurs de l'article de journal sur AlphaGo en 2016[6] et un auteur majeur de l'article de journal  sur AlphaGo Zéro en 2017[7]. Lors du match AlphaGo v. Lee Sedol et le Future of Go Submit, Aja Huang a placé des pierres sur le goban pour AlphaGo[8].

Références

1. (zh) « AlphaGo設計師黃士傑：「最強的學習技能在人類的腦袋裡」 », Financial Times,‎ 14 novembre 2017 (consulté le 7 décembre 2017)
2. (zh) « 黄士杰博士 远不止AlphaGo的人肉臂 », Sina.com.cn,‎ 1^er juin 2017 (consulté le 7 décembre 2017)
3. (zh) « 独家专访“AlphaGo之手”黄士杰：机器是没有感情的，而我会微笑 », Ifeng.com,‎ 7 juin 2017 (consulté le 7 décembre 2017)
4. (zh) « AlphaGo的核心作者黄士杰：穿过狗的棋局的他的手 », Ifeng.com,‎ 14 mars 2016 (consulté le 7 décembre 2017)
5. (zh) « 台湾导师：爱徒是阿尔法狗的总设计者 », Huanqiu.com,‎ 6 janvier 2017 (consulté le 7 décembre 2017)
6. David Silver, Aja Huang, Chris J. Maddison et Arthur Guez, « Mastering the game of Go with deep neural networks and tree search », Nature, vol. 529, n^o 7587,‎ 28 janvier 2016, p. 484–489 (ISSN 0028-0836, PMID 26819042, DOI 10.1038/nature16961, Bibcode 2016Natur.529..484S, lire en ligne, consulté le 10 décembre 2017)
7. David Silver, Julian Schrittwieser, Karen Simonyan et Ioannis Antonoglou, « Mastering the game of Go without human knowledge », Nature, vol. 550, n^o 7676,‎ 19 octobre 2017, p. 354–359 (ISSN 0028-0836, DOI 10.1038/nature24270, lire en ligne, consulté le 10 décembre 2017)
8. « How Google's AI Viewed the Move No Human Could Understand », Wired.com, 14 mars 2016 (consulté le 7 décembre 2017)