Andrew Ng

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英裔アメリカ人のAI研究者・教育者。Google BrainおよびCourseraの共同創設者、百度（Baidu）のチーフサイエンティストを歴任。AI普及教育において最も影響力のある人物であり、世界中で800万人以上の学生を教えてきた。

基本情報・プロフィール

項目 詳細
氏名 Andrew Yan-Tak Ng (吳恩達)
生年月日 1976年4月18日、イギリス・ロンドン生まれ
国籍 英裔アメリカ人
現在の役職 DeepLearning.AI 創業者兼CEO、AI Fund マネージング・ジェネラル・パートナー、Landing AI 創業者、スタンフォード大学 准教授（兼任）、Amazon 取締役
研究分野 機械学習、深層学習、強化学習、コンピュータビジョン、自然言語処理、ロボティクス
博士課程指導教官 Michael I. Jordan
博士論文 Shaping and Policy Search in Reinforcement Learning (UC Berkeley, 2002)
個人ウェブサイト andrewng.org
X / Twitter @AndrewYNg
GitHub github.com/andrewyng
Google Scholar scholar.google.com/citations?user=mG4imMEAAAAJ
Coursera coursera.org/instructor/andrewng
ニュースレター The Batch（deeplearning.ai 経由）

概要

Andrew Ng（アンドリュー・ン）は英裔アメリカ人のコンピュータ科学者であり、そのキャリアは基礎的なAI研究、大規模な産業応用、そしておそらく歴史上最も影響力の大きいAI教育活動にまたがる。スタンフォード大学の教授として、AIラボを指揮し、CS229を同学で最も履修者数の多いコースに育て上げた。研究者としては、潜在的ディリクレ配分法（LDA）の論文を共著し、スタンフォード自律ヘリコプタープロジェクトを主導し、Robot Operating System (ROS) の技術的基盤構築に中心的な役割を果たした。2011年にはJeff Deanと共にGoogle Brainを共同設立。「猫ニューロン」実験——教師なしでYouTube動画から猫を認識することを学習したニューラルネットワーク——は、大規模深層学習の画期的な実証となった。2014年から2017年まで百度（Baidu）のチーフサイエンティストとして、中国で最も先進的なAI研究・製品部門の一つを構築した。その後、Coursera（2024年時点で1億4800万人以上の学習者）、DeepLearning.AI（800万人以上の学生）、Landing AI、そして数十のAI企業に資本を投入するスタートアップスタジオであるAI Fundを創業または共同創業した。彼は、AIの実存的リスクに関する議論は誇張されており、AI教育へのアクセスとオープンソース技術こそがこの分野が取り組むべき最も緊急の責務であると主張する、最も声高な論客の一人である。

生い立ちと教育

幼少期：ロンドン、香港、シンガポール

Ngは1976年4月18日にロンドンで生まれた。父のRonald Paul Ngは血液学者でUCL医学部の講師。母のTisa Hoはロンドン映画祭の芸術監督だった。両親は香港からの移民である。家族はNgが幼い頃に香港に戻り、1984年にシンガポールへ移住。シンガポール有数の名門中等教育校であるラッフルズ・インスティテューションに通った後、米国の大学へ進学した。

カーネギーメロン大学——学士（1993–1997）

Ngはカーネギーメロン大学で計算機科学、統計学、経済学の三専攻で学部課程を修了し、1997年に卒業。1996年から1998年にかけて、AT&Tベル研究所で強化学習、モデル選択、特徴量選択に関する研究を行った。これは、彼の博士課程での研究課題を定義づけることになる問題への初期からの継続的な取り組みであった。

マサチューセッツ工科大学——修士（1997–1998）

MITで電気工学および計算機科学の修士号を取得。この期間に、機械学習研究論文のための、自動的にインデックス化される最初の公開Web検索エンジンを構築。これはCiteSeerXの前身であり、彼のキャリアを通じて繰り返し見られるインフラへの初期の関心を示している。

カリフォルニア大学バークレー校——博士（1998–2002）

Ngはカリフォルニア大学バークレー校で、確率的機械学習と統計学の基礎を築いた人物であるMichael I. Jordanの下で博士号を取得。博士論文『Shaping and Policy Search in Reinforcement Learning』では、強化学習エージェントの収束を改善するカリキュラム的な手法と報酬設計技術を検討した。博士課程在学中、David M. BleiおよびMichael I. Jordanと共に、潜在的ディリクレ配分法（LDA）を導入する論文を共同執筆。LDAは確率的トピックモデルであり、機械学習と自然言語処理において最も引用される論文の一つとなった。

経歴

スタンフォード大学——准教授・教授、SAILディレクター（2002年–現在）

Ngは2002年にスタンフォード大学の助教授に就任し、2009年に准教授に昇格。スタンフォード人工知能研究所（SAIL）のディレクターを務めた。彼のコースCS229: 機械学習はスタンフォードで最も履修者数の多いクラスとなり、ある年には1000人以上の学生が登録。公開された講義ノートと問題集は、世界中の独学の機械学習実務家にとって主要な参考資料となった。スタンフォードの研究グループは、いくつかの影響力のある研究ラインを生み出した。

スタンフォード自律ヘリコプタープロジェクト（2004–2008年）は、当時世界で最も高度な自律アクロバット飛行デモンストレーションのいくつかを開発。見習い学習を用いて、熟練パイロットの観察からヘリコプターの操縦を学習させた。この研究は、ロボティクスにおける模倣学習の初期の定式化に影響を与えた。

STAIR（スタンフォード人工知能ロボット）プロジェクトは、ロボットオペレーティングシステム（ROS）を生み出した。ROSはオープンソースのロボティクスミドルウェアであり、現在、世界中の学術・商業ロボティクス研究において支配的なインフラとなっている。このプロジェクトはScott Hassanからの支援を受け、彼は後にWillow Garageを設立してこの研究を継続した。

2008年、Ngのグループは系統的にGPUを深層学習訓練に使用することを提唱した最初のグループの一つとなった。これは当時技術的に議論を呼ぶ立場だったが、後にこの分野の標準的な計算パラダイムとなる先見性のあるものだった。

彼はまた、スパースコーディング、自己学習型学習、マルチタスク学習に関する形成的研究を共著し、後にAIの主要人物となる数人の研究者の博士課程指導教官を務めた。GANの発明者Ian Goodfellow、ロボティクスと強化学習のPieter Abbeel（UCバークレー）、大規模言語モデル研究のQuoc V. Le（Google Brain）、そして自動運転車のDavid Stavensである。Ngは現在もスタンフォード大学の准教授（兼任）を務めている。

Google Brain——共同創業者（2011–2012）

2011年、Google XでJeff Dean、Greg Corrado、Rajat Mongaと共に、後のGoogle Brainを共同設立。このプロジェクトは、教師なし学習を用いて1000万のYouTubeビデオフレームを16,000のCPUコアで訓練したニューラルネットワークを構築。ラベル付きデータや「猫」という概念についての指示を与えられずとも、ネットワークは猫の顔に強く反応するニューロンを発達させた。この結果は、深層学習の力を示すものとして広く報道された。このプロジェクトの音声認識技術はその後Androidに統合され、Google Brainは世界で最も生産的なAI研究ラボの一つに成長した。Ngは2012年にスタンフォードとCourseraに集中するために離脱。

Coursera——共同創業者（2012–2014）

2011年10月、Ngとスタンフォードの同僚たちは、独自のプラットフォームを通じて機械学習コースCS229aをオンラインで開講。初回には10万人以上の学生が登録した。2012年、NgとDaphne Kollerはこの実験を基にCourseraを共同設立し、Ngは共同CEOを務めた。Courseraは世界有数のMOOCプラットフォームとなり、2024年時点で1億4800万人以上の登録学習者を報告している。Ng自身のコース——機械学習、ニューラルネットワークと深層学習、みんなのためのAI——は常に最も人気のあるコースにランクインしている。2014年に百度（Baidu）に参加するにあたり、Courseraの日常業務からは退いた。

百度（Baidu）——チーフサイエンティスト（2014–2017）

2014年5月、Ngは百度のチーフサイエンティストに就任。シリコンバレーに拠点を移し、同社のAI研究部門を統括した。これは、中国のテクノロジー企業によるこの規模での初めての主要なアメリカ人人材の採用だった。彼は複数の研究チームを設立。顔認識、音声認識、医療AI（Melodyチャットボット）などのプロジェクトを含む。DuerOS（百度の会話型AIプラットフォーム）を開発し、AIという分野が再定義されつつあった時期に、百度をAI議論における中国を代表する企業として位置づけるのに貢献した。2017年3月に辞任。理由として、単一企業の戦略的制約を超えて、より広範な社会的影響を追求したいという願望を挙げた。

DeepLearning.AI——創業者（2017年–現在）

2017年8月、NgはDeepLearning.AIを立ち上げた。これはCourseraを通じて提供される専門講座で、ニューラルネットワーク、ハイパーパラメータ調整、MLプロジェクトの構造化、畳み込みネットワーク、系列モデルの5コースからなる。ディープラーニング専門講座は、あらゆる技術分野で最も履修されたオンラインコースの一つとなり、800万人以上の学生を超えた。その後のDeepLearning.AIのカリキュラムは、MLOps、NLP、TensorFlow、AI for Goodをカバーしている。Ngはまた、AI研究と業界をカバーする週刊ニュースレター『The Batch』を発行し、『Machine Learning Yearning』と『AI Transformation Playbook』を無料の実践者ガイドとして配布している。

Landing AI——創業者（2017年–現在）

2017年に設立されたLanding AIは、産業企業におけるAI導入支援——特に製造品質検査と異常検知のためのコンピュータビジョンとMLOps——に焦点を当てている。同社は2021年11月にMcRock Capitalが主導する5700万ドルのシリーズAラウンドを調達した。そのLandingLensプラットフォームは、MLエンジニアではないエンジニアでもビジョンAIアプリケーションを構築・展開できるようにするもので、AI導入には機械学習研究者ではなくドメイン専門家がアクセスできるツールが必要であるというNgの長年の主張を反映している。

AI Fund——創業者兼マネージング・ジェネラル・パートナー（2018年–現在）

2018年1月、Ngは当初1億7500万ドルでAI Fundを立ち上げた。AIに特化したベンチャースタジオ兼ファンドであり、既存企業に投資するのではなく、ゼロからスタートアップを構築する。同ファンドは、ヘルスケア、教育、物流、金融サービスにわたって企業を創出してきた。2024年10月、インドへの初めての投資として、AIヘルスケアプラットフォームJiviを支援した。Ngは、AI Fundのモデルを、深いML実践者がほとんどいない分野にAI研究能力を展開するための意図的な試みであると説明している。

Amazon 取締役会（2024年–現在）

2024年4月、AmazonはNgの取締役就任を発表。AWSとAmazonのコンシューマー製品全体で多額のAI投資が行われる時期に、同社の監督にAI研究の視点を加えた。

主な貢献

  • 潜在的ディリクレ配分法（LDA）（『JMLR』、2003年、Blei、Jordanと共著）——LDAを独立して導入した2つの論文のうち1つを共著。LDAは生成確率的トピックモデルであり、機械学習とテキスト分析において最も引用される研究の一つであり続けている。
  • スタンフォード自律ヘリコプター——熟練パイロットの模倣を通じてヘリコプターがアクロバット操縦を実行できるようにする見習い学習アルゴリズムを開発。当時、最も高度な自律飛行デモンストレーションの一つ。
  • Robot Operating System (ROS)——STAIRプロジェクトを主導し、その技術的インフラが直接ROSにつながった。ROSは現在、ロボティクス研究と商業開発のための支配的なオープンソースミドルウェアである。
  • 深層学習のためのGPU提唱（2008年）——系統的なGPUベースの訓練を推進した最初の学者の一人。この立場は後にこの分野の普遍的な計算基盤として検証された。
  • Google Brain共同設立と「猫ニューロン」実験（2011–2012年）——Google Brainを共同設立し、ラベルなしビデオからニューラルネットワークが高レベルの視覚概念を学習できることを実証する大規模教師なし学習プロジェクトを主導。深層学習の産業的可能性を示す、広く引用された象徴的瞬間となった。
  • CS229: 機械学習——スタンフォードで最も履修者数の多いコースを設計・指導。公開された講義ノート、スライド、問題集は、20年以上にわたり世界中のML実務家にとって主要な自学自習の参考資料となっている。
  • Coursera（2012年にDaphne Kollerと共同設立）——現在1億4800万人以上の学習者にサービスを提供し、300以上の大学や企業からの資格を提供するMOOCプラットフォームを共同創造。
  • ディープラーニング専門講座 / DeepLearning.AI——800万人以上の学生が登録したカリキュラムを設計。世界で最も広くアクセスされている深層学習教育プログラム。
  • みんなのためのAI——ビジネスリーダーと一般大衆を対象とした非技術的なAIリテラシーコース。AI変革は技術的問題であると同時に組織的問題であるというNgの確信を反映。
  • 「AIは新しい電気である」——Ngが2016年頃から広めた概念枠組み。経済におけるAIのインフラ的役割は、一世紀前に電気があらゆる産業を変革したのと類似していると主張。企業や政策議論で広く採用された。
  • オープンソースAI擁護——オープンソースモデル開発に負担をかける規制提案に一貫して反対する公の声。2024年にはカリフォルニア州のSB 1047に反対し、基盤モデルに対するライセンス要件はAI能力を大規模既存企業に集中させるとの見解を明確に示した。
  • 『Machine Learning Yearning』および『AI Transformation Playbook』——直接配布される無料の実践者ガイド。それぞれ複数の言語に翻訳され、世界中のAIチームでオンボーディング資料として使用されている。

受賞歴・顕彰

  • Alfred P. Sloan Research Fellowship（2007年）
  • MIT Technology Review TR35 Innovators Under 35（2008年）
  • IJCAI Computers and Thought Award（2009年）——35歳以下の研究者に与えられる最高のAI賞。
  • Time 100 Most Influential People（2013年、Courseraでの功績によりDaphne Kollerと共同受賞）
  • Fortune 40 Under 40（2013年）
  • CNN 10: Thinkers（2013年）
  • Fast Company Most Creative People in Business（2014年）
  • World Economic Forum Young Global Leaders（2015年）
  • Time 100 AI Most Influential People（2023年）
  • Honorary Fellowship, Royal Statistical Society（2024年）

主要な関係者

  • Michael I. Jordan——UCバークレーにおける博士課程指導教官。統計的機械学習を定義づける人物の一人。Jordanと共著したLDA論文は、Ngの最も引用される学術研究であり続けている。
  • Jeff Dean——Google Brain共同創業者。「猫ニューロンプロジェクト」とその後のGoogleの深層学習研究の規模拡大のためのエンジニアリングインフラを主導。
  • Daphne Koller——スタンフォードの同僚でありCourseraの共同創業者。2人でMOOCプラットフォームを構築し、2013年にタイム誌の「世界で最も影響力のある100人」に共同で選出された。
  • Ian Goodfellow——スタンフォード大学の博士課程学生で、後にGANを発明。MilaのインタビューでGoodfellowは、Ngのスタンフォードにおけるロボティクスプロジェクトとコースが、AI研究への献身のきっかけだったと述べた。
  • Pieter Abbeel——博士課程学生で、後にUCバークレーのロボティクスと強化学習研究の第一人者となり、Covariantを共同設立。
  • Quoc V. Le——博士課程学生で、Google Brainに進み、seq2seqモデル、word2vec、そして大規模言語モデルへの貢献の開発を主導。
  • Geoffrey Hinton——知的先駆者。彼のトロント大学での読書会はNgの大学院生の多くに影響を与えた。百度での全盛期におけるNgの深層学習推進は、Hinton自身のトロントからGoogleへの移行と並行して行われた。
  • 百度の経営陣（Robin Li）——Robin Liの下で、Ngは中国で最初の主要な産業用AI研究プログラムの一つを構築するためのリソースと権限を与えられた。これは外国人科学者にとって異例の組織的支援のレベルだった。

個人的なスタイル

Ngは非常に明快な教育者である。多くの研究者が論文を通じてコミュニケーションすることを好むのに対し、彼は一貫して教育構造——コース、専門講座、ニュースレター、無料ガイド——を主要なアウトプット形式として選択してきた。それぞれを一度限りの成果物ではなく、反復すべきプロダクトとして扱っている。AIリスクに関する彼の公の立場は体系的かつ一貫している。彼は実存的リスクの枠組みの最も著名な批評家の一人であり、「キラーロボット」への懸念は、AIが短期的に生み出す具体的な労働市場の課題から注意をそらすものだと主張する。また、オープンソースのAIモデルを標的にする規制提案は、有益なアプリケーションを生み出す可能性が最も高い研究者や小企業に害を及ぼすと述べている。彼はAIを「新しい電気」と表現し、AI教育へのアクセスを基本的な公平性の問題と捉えている。そのキャリアの選択——無料コース配信から無料ガイド出版、数十万人に届くニュースレターまで——は、単なるブランディング戦略ではなく、アクセス拡大という立場への真摯なコミットメントを反映している。

参考文献