نعوم براون

ويكي
, , , ,
1

باحث علمي في OpenAI وأحد المساهمين الأساسيين في نماذج الاستدلال من سلسلة o، الذي أنتج برنامجه البحثي الذي دام عقدًا من الزمن حول الاستدلال الاستراتيجي في ظل المعلومات غير الكاملة ثلاثة إنجازات خارقة للذكاء الاصطناعي — Libratus وPluribus وCICERO — عبر البوكر ولعبة الإستراتيجية Diplomacy، قبل أن يتقارب مع مشكلة الاستدلال في نماذج اللغة الكبيرة.

نبذة شخصية

المجال التفاصيل
الاسم الكامل نوام براون
تاريخ الميلاد غير متاح للعموم
الجنسية أمريكي
المؤسسة الحالية OpenAI
الدور الحالي باحث علمي
مجالات البحث الاستدلال، التعلم المعزز، اللعب الذاتي، الذكاء الاصطناعي متعدد الوكلاء، الألعاب ذات المعلومات غير الكاملة، نظرية الألعاب الحاسوبية
أطروحة الدكتوراه إيجاد التوازن في الألعاب الخصومية الكبيرة ذات المعلومات غير الكاملة (جامعة كارنيجي ميلون، 2020)
مشرف الدكتوراه توماس ساندولم
الموقع الشخصي noambrown.com
إكس / تويتر @polynoamial
جيت هاب noambrown
جوجل سكولار RLDbLcUAAAAJ

نظرة عامة

نوام براون هو باحث علمي في OpenAI وأحد أهم الشخصيات في التاريخ الحديث للذكاء الاصطناعي والألعاب. انطلاقًا من أساس نظري موحد — إيجاد التوازن والبحث في بيئات المعلومات غير الكاملة — شارك في إنشاء ثلاثة أنظمة، يمثل كل منها إنجازًا فريدًا من نوعه: Libratus (2017)، أول ذكاء اصطناعي يهزم نخبة المحترفين البشر في لعبة تكساس هولدم غير المحدودة (heads-up no-limit Texas Hold’em)؛ وPluribus (2019)، الأول الذي يهزم أفضل اللاعبين في البوكر متعدد اللاعبين (ستة لاعبين)، مع نشر النتائج على غلاف Science؛ وCICERO (2022)، أول ذكاء اصطناعي يحقق أداءً بشريًا في لعبة الإستراتيجية التي تعتمد على اللغة الطبيعية Diplomacy، ونشر في Science. بعد انضمامه إلى OpenAI في عام 2023، أصبح براون مساهمًا أساسيًا في نماذج الاستدلال من سلسلة o (o1, o3)، مطبقًا نفس الرؤية القائلة بأن الأداء يتوسع مع قوة حوسبة إضافية في وقت الاستدلال — المستقاة مباشرة من أبحاثه في الألعاب — على نماذج اللغة الكبيرة. حصل على ثلاث جوائز لأطروحته من جامعة كارنيجي ميلون، وميدالية مارفن مينسكي، وجائزة أفضل ورقة بحثية في NeurIPS، وتم اختياره كأحد المبتكرين الخمسة والثلاثين تحت سن 35 من مجلة MIT Technology Review.

النشأة والتعليم

تخرج براون من جامعة روتجرز بدرجة بكالوريوس في الرياضيات وعلوم الكمبيوتر مع مرتبة الشرف العليا، 2005–2008، حيث كان عضوًا في برنامج الشرف لكلية روتجرز. أثناء وبعد روتجرز مباشرة، عمل مهندسًا للتداول الخوارزمي في مجموعة MJM Trading في نيويورك (2006–2010)، وهو أساس مبكر في اتخاذ القرارات الكمية في ظل عدم اليقين والذي شكل اهتماماته البحثية اللاحقة. من 2010 إلى 2012 عمل في مجلس الاحتياطي الفيدرالي في قسم الأسواق المالية الدولية، باحثًا في التداول الخوارزمي في الأسواق المالية.

التحق بـ جامعة كارنيجي ميلون في 2012، وأكمل درجة الماجستير في الروبوتات (2012–2014) والدكتوراه في علوم الكمبيوتر (2014–2020)، وكلاهما بإشراف توماس ساندولم. طورت أطروحته للدكتوراه، إيجاد التوازن في الألعاب الخصومية الكبيرة ذات المعلومات غير الكاملة، مجموعة من التطورات الخوارزمية — بما في ذلك متغيرات أسرع لتقليل الندم المضاد للواقع (CFR)، وحل الألعاب الفرعية الآمن والمتداخل، والبحث محدود العمق — والتي مكنت معًا، لأول مرة، الذكاء الاصطناعي من هزيمة نخبة المحترفين البشر في لعبة البوكر كاملة النطاق. حصلت الأطروحة على جائزة أطروحة الدكتوراه المتميزة من كلية علوم الكمبيوتر بجامعة كارنيجي ميلون، وجائزة أطروحة AAAI ACM-SIGAI، وجائزة أطروحة IFAAMAS Victor Lesser المتميزة.

المسيرة المهنية

مجموعة MJM Trading — مهندس تداول خوارزمي (2006–2010)

عمل في التداول الخوارزمي في نيويورك، مطورًا استراتيجيات كمية، واكتسب خبرة مبكرة في اتخاذ القرارات في ظل عدم اليقين في الأسواق المالية الخصومية.

مجلس الاحتياطي الفيدرالي — مساعد باحث (2010–2012)

أجرى أبحاثًا في قسم الأسواق المالية الدولية، لدراسة التداول الخوارزمي والبنية الدقيقة للسوق المالي. كما نظم تواصلًا من خلال FedEd، حيث درّس الثقافة المالية والسياسة النقدية لطلاب المدارس الثانوية في منطقة واشنطن العاصمة.

جامعة كارنيجي ميلون — مساعد باحث، دكتوراه (2012–2020)

تحت إشراف توماس ساندولم، بنى براون سلسلة من أنظمة الذكاء الاصطناعي للعب البوكر ذات قدرة متزايدة — Tartanian7 (بطل AAAI 2015)، Claudico، Baby Tartanian8 (بطل 2016)، وأخيرًا Libratus وPluribus. جعلته انتصاراته السنوية في مسابقة البوكر الحاسوبية والمسابقتان المباشرتان الرائدتان ضد اللاعبين المحترفين (يناير 2017 لـLibratus، يوليو 2019 لـPluribus) الشخصية المركزية في حل لغز البوكر كتحدٍ كبير للذكاء الاصطناعي. كما أكمل تدريبًا صيفيًا بحثيًا في DeepMind في لندن عام 2017.

Facebook AI Research (FAIR / Meta) — باحث علمي (2018–2023)

انضم إلى FAIR في نيويورك أثناء إكمال درجة الدكتوراه، ثم واصل العمل بدوام كامل. في FAIR، وسع براون أبحاثه في الألعاب ذات المعلومات غير الكاملة من بيئات ثنائية اللاعبين ذات المحصلة الصفرية نحو الألعاب التعاونية والمختلطة الحوافز. شارك في تطوير سلسلة من أنظمة الذكاء الاصطناعي للعبة Diplomacy، وبلغت ذروتها في CICERO — أول ذكاء اصطناعي يحقق أداءً بشريًا في Diplomacy، وهي لعبة تتطلب التخطيط الاستراتيجي والتواصل باللغة الطبيعية لتشكيل التحالفات والتفاوض والخداع. نُشر CICERO في Science في نوفمبر 2022 كورقة بحثية مشتركة لفريق أبحاث الذكاء الاصطناعي الأساسي في Meta للعبة Diplomacy. كما شارك في تطوير ReBeL (NeurIPS 2020)، وهو إطار عام يجمع بين التعلم المعزز العميق والبحث للألعاب ذات المعلومات غير الكاملة.

OpenAI — باحث علمي (2023–حتى الآن)

انضم إلى OpenAI في سان فرانسيسكو في 2023 للعمل على الاستدلال والتعلم المعزز واللعب الذاتي والذكاء الاصطناعي متعدد الوكلاء. أصبح براون مساهمًا أساسيًا في نماذج الاستدلال من سلسلة o، أولها — o1 (الاسم الرمزي „Strawberry„) — تم إطلاقه للعموم في سبتمبر 2024. أكد مشاركته علنًا على X عند الإطلاق، ومنذ ذلك الحين قدم أعمال سلسلة o في أماكن منها معهد سيمونز في بيركلي، ومعهد كيمبنر بجامعة هارفارد، وسلسلة محاضرات Katayanagi المتميزة بجامعة كارنيجي ميلون، وجامعة سنغافورة الوطنية. الفكرة الأساسية التي تقوم عليها سلسلة o — وهي أن أداء نماذج اللغة الكبيرة في مهام الاستدلال المعقدة يتوسع بشكل يمكن التنبؤ به مع المزيد من قوة حوسبة التعلم المعزز والمزيد من قوة حوسبة وقت الاستدلال — هي امتداد مباشر للرؤية التي كان براون قد أظهرها عبر أعماله في الألعاب.

المساهمات الرئيسية

  • Libratus (براون وساندولم؛ Science, 2017) — أول ذكاء اصطناعي يهزم نخبة المحترفين البشر في لعبة تكساس هولدم غير المحدودة (heads-up no-limit Texas Hold’em)، وفاز بهامش يزيد عن 14.7 رهان كبير لكل 100 يد عبر 120,000 يد ضد أربعة من أفضل المحترفين في يناير 2017. مبني على حل الألعاب الفرعية الآمن والمتداخل وخوارزميات CFR المحسّنة. فاز بجائزة HPCWire لأفضل استخدام للذكاء الاصطناعي؛ وتم اختياره كأحد 12 مرشحًا نهائيًا لجائزة Science لأفضل إنجاز علمي للعام 2017. حصل على ميدالية مارفن مينسكي للإنجازات المتميزة في الذكاء الاصطناعي.

  • Pluribus (براون وساندولم؛ Science, 2019، مقالة الغلاف) — أول ذكاء اصطناعي يهزم نخبة المحترفين البشر في لعبة تكساس هولدم غير المحدودة لستة لاعبين، محققًا أداءً خارقًا ضد مجموعة تضم خمسة من أفضل اللاعبين في العالم في وقت واحد. أدخل البحث محدود العمق (depth-limited lookahead) للألعاب متعددة اللاعبين ذات المعلومات غير الكاملة. نُشر على غلاف Science وتم اختياره كـوصيف لجائزة Science لأفضل إنجاز علمي للعام 2019 (واحد من تسعة). تم اختيارها كواحدة من أفضل 10 إنجازات علمية لعام 2019 من Science.

  • CICERO (فريق FAIR للعبة Diplomacy التابع لـMeta بما في ذلك براون كباحث علمي رئيسي؛ Science, 2022) — أول ذكاء اصطناعي يحقق أداءً بشريًا في لعبة اللوحة Diplomacy، والتي تتطلب التفاوض باللغة الطبيعية وبناء التحالفات والخداع الاستراتيجي عبر لاعبين متعددين. جمع CICERO بين نموذج لغة للتواصل والتفكير الاستراتيجي عبر بحث التوازن، واحتل المرتبة الأعلى 10% من اللاعبين البشر في الألعاب عبر الإنترنت ضد خصوم بشر غير مدركين لهويته.

  • حل الألعاب الفرعية الآمن والمتداخل للألعاب ذات المعلومات غير الكاملة (براون وساندولم؛ NeurIPS 2017) — جائزة أفضل ورقة بحثية في NeurIPS 2017. قدم تقنية حل الألعاب الفرعية التي كانت مكونًا أساسيًا في كل من Libratus وPluribus، مما مكن التخطيط في الوقت الفعلي والمرتكز نظريًا في الألعاب الكبيرة ذات المعلومات غير الكاملة.

  • تقليل الندم المضاد للواقع العميق (براون، ليرير، غروس، ساندولم؛ ICML 2019) — وسع تقليل الندم المضاد للواقع إلى تقريب دالة الشبكة العصبية العميقة، مما مكن CFR من التوسع خارج أشجار الألعاب المعدودة صراحةً وجعله قابلًا للتطبيق على أكبر متغيرات البوكر وما بعدها.

  • ReBeL: الجمع بين التعلم المعزز العميق والبحث للألعاب ذات المعلومات غير الكاملة (براون، باختين، ليرير، غونغ؛ NeurIPS 2020) — خوارزمية عامة تجمع بين التعلم المعزز العميق والبحث الشجري في كل من وقت التدريب ووقت الاختبار للألعاب ذات المعلومات غير الكاملة، مما يسد الفجوة بين نموذج ألعاب المعلومات الكاملة (على غرار AlphaZero) وبيئة المعلومات غير الكاملة.

  • نماذج الاستدلال من سلسلة o في OpenAI (o1, o3) (OpenAI؛ 2024–حتى الآن) — مساهم أساسي في سلسلة o من OpenAI، وهي أول نماذج لغة كبيرة يتم تدريبها عبر التعلم المعزز لتوليد سلسلة أفكار مخفية قبل الرد. سجل o1 (الذي تم إطلاقه في سبتمبر 2024) 83% في الامتحان التأهيلي للأولمبياد الدولي للرياضيات (مقابل 13% لـGPT-4o)، وتجاوز دقة مستوى الدكتوراه البشرية في معايير العلوم، وأسس توسع قوة حوسبة وقت الاستدلال كنموذج جديد لتحسين قدرة الذكاء الاصطناعي — وهو سليل فكري مباشر لعمل براون حول البحث في وقت الاختبار في الألعاب.

الجوائز والتكريمات

  • جائزة أطروحة AAAI ACM-SIGAI (2020) — لأفضل أطروحة في الذكاء الاصطناعي
  • جائزة أطروحة IFAAMAS Victor Lesser المتميزة (2020) — أفضل أطروحة في الأنظمة متعددة الوكلاء
  • جائزة أطروحة الدكتوراه المتميزة من كلية علوم الكمبيوتر بجامعة كارنيجي ميلون (2020)
  • ميدالية مارفن مينسكي للإنجازات المتميزة في الذكاء الاصطناعي (2019) — مقدمة من IJCAI عن Libratus
  • 35 مبتكرًا تحت سن 35 من مجلة MIT Technology Review (2019)
  • وصيف جائزة أفضل إنجاز علمي من مجلة Science (2019) — Pluribus، واحد من تسعة أوصياء
  • ذكر شرفي للورقة المتميزة من AAAI (2019) — واحدة من أربع أوراق حصلت على اعتراف خاص من 7,095 ورقة مقدمة
  • جائزة أفضل ورقة بحثية من NeurIPS (2017) — عن ورقة „حل الألعاب الفرعية الآمن والمتداخل للألعاب ذات المعلومات غير الكاملة„، واحدة من ثلاث أوراق فازت بالجائزة من 3,240 ورقة مقدمة
  • جائزة ألين نيويل للتميز البحثي (2017) — كلية علوم الكمبيوتر بجامعة كارنيجي ميلون
  • مرشح نهائي لجائزة أفضل إنجاز علمي من مجلة Science (2017) — Libratus، واحد من 12 مرشحًا
  • زمالة الذكاء الاصطناعي من Open Philanthropy (2018) — واحد من سبعة مستلمين
  • زمالة مختبر الذكاء الاصطناعي من تينسنت (2018) — واحد من خمسة مستلمين
  • مسابقة البوكر الحاسوبية السنوية — المركز الأول، لعبة تكساس هولدم غير المحدودة (2014, 2016)
  • جائزة أفضل استخدام للذكاء الاصطناعي من HPCWire — عن Libratus (2017, 2018)

العلاقات الرئيسية

  • توماس ساندولم — مشرف الدكتوراه في جامعة كارنيجي ميلون والمشارك في إنشاء Libratus وPluribus؛ أستاذ جامعي أنخيل جوردان لعلوم الكمبيوتر في جامعة كارنيجي ميلون والرئيس التنفيذي لشركة Strategy Robot, Inc. التعاون الأساسي الذي أنتج منهجية براون الأساسية في حل الألعاب ذات المعلومات غير الكاملة.

  • آدم ليرير — المتعاون الأساسي في FAIR على خط أبحاث Diplomacy، بما في ذلك CICERO وReBeL؛ شارك في تأليف أوراق متعددة في NeurIPS وICLR وICML مع براون عبر الأعوام 2018–2023.

  • أنطون باختين — القائد المشارك في عمل CICER O وDiplomacy في FAIR؛ مؤلف مشارك في ورقة Science لعام 2022 وأوراق مؤتمرات ذات صلة متعددة.

  • جاكوب فورستر — متعاون في FAIR في مشاكل Hanabi وDiplomacy ذات الصلة؛ مؤلف مشارك في عدة أوراق حول الألعاب التعاونية ذات المعلومات غير الكاملة.

  • هينغيوان هو — متعاون متكرر في FAIR في التنسيق بين الإنسان والذكاء الاصطناعي وHanabi؛ مؤلف مشارك في أوراق متعددة تبحث في التمييز بين السياسات المثلى للعب الذاتي والسياسات المتوافقة مع البشر.

  • غابرييل فارينا — متعاون في نظرية إيجاد التوازن (ICML 2019 مع ساندولم؛ ICLR 2023 ذكر شرفي لأفضل ورقة)؛ يمثل الخيط النظري لنظرية الألعاب في عمل براون.

الأسلوب الشخصي

تتميز مسيرة براون البحثية بسؤال واحد يتعمق باستمرار: كيف تجعل الذكاء الاصطناعي يفكر استراتيجيًا في بيئات تكون فيها المعلومات مخفية ووكلاء آخرون يحاولون بنشاط استغلالك؟ كل مشروع رئيسي — البوكر، Diplomacy، استدلال نماذج اللغة الكبيرة — هو مجال جديد يتم فيه اختبار هذا السؤال على نطاق متزايد من الصعوبة والتعقيد. لقد كان صريحًا بشكل غير معتاد في المحاضرات والمنشورات العامة حول الاستمرارية الفكرية التي تربط بين أبحاث الألعاب ونماذج الاستدلال، مجادلًا بأن ظاهرة التوسع مع قوة حوسبة الاستدلال التي تم اكتشافها في البوكر (المزيد من البحث = قرارات أفضل) هي نفس الظاهرة التي تُلاحظ الآن في نماذج الاستدلال ذات السلسلة الفكرية. على إكس (@polynoamial — لعبة كلمات على „متعدد الحدود„)، ينشر بشكل جوهري حول المعايير، سلوكيات التوسع، المسارات المهنية البحثية، والآثار العملية لتقدم الذكاء الاصطناعي، بأسلوب مباشر ومرتكز على الأدلة التجريبية. استمر في تدريس نظرية الألعاب لطلاب المدارس الثانوية الموهوبين من خلال برنامج علماء الشباب في روتجرز كل صيف منذ عام 2009، مما يعكس اهتمامًا طويل الأمد بالتواصل المجتمعي يسبق شهرته البحثية.

المراجع