Chercheur principal au laboratoire de New York de Microsoft Research et professeur au département des sciences de l'information de l'Université Cornell. Il est également associé de faculté au Berkman Klein Center for Internet & Society de l'Université de Harvard.Ses recherches explorent les problèmes éthiques et politiques de l'intelligence artificielle, en particulier l'équité dans l'apprentissage automatique, les méthodes permettant de responsabiliser la prise de décision automatisée et les implications en matière de confidentialité. d'inférence. Il a cofondé l'atelier annuel sur l'équité, la responsabilité et la transparence dans l'apprentissage automatique (FAT / ML) et a ensuite établi la conférence ACM sur l'équité, la responsabilité et la transparence (FAccT).

Très tôt, l'objectif du professeur Jürgen Schmidhuber est de construire une intelligence artificielle capable de s'améliorer elle même et plus intelligente que lui, puis de partir à la retraite. Les réseaux neuronaux d'apprentissage profond de son laboratoire, ont révolutionné l'apprentissage automatique et l'IA. Il a aidé à améliorer la reconnaissance vocale sur tous les téléphones Android.Il a aussi contribuer à rendre plus efficace la traduction automatique via Google Translate et Facebook, Siri et Quicktype d'Apple sur tous les iPhones,ainsi qu' Alexa d'Amazon. Son équipe a été la première à remporter des concours officiels de vision par ordinateur grâce à des réseaux neuronaux profonds, avec des performances surhumaines. En 2012, ils ont eu le premier réseau de neurone profond qui à remporter un concours d'imagerie médicale. Il a introduit des réseaux de neurones adverses non supervisés qui se combattent dans un jeu minimax pour atteindre une curiosité artificielle. Il vise maintenant à créer la première IA pratique à usage général. L'expert IA Gary Marcus dit que grâce à Jürgen la communauté commence à accorder plus d'attention aux approches neurosymboliques de l'IA

Niloufar Salehi est professeur adjoint à la School of Information de l'UC, Berkeley. Ses intérêts de recherche sont l'informatique sociale, l'action collective à médiation technologique, le travail numérique et le travail coopératif assisté par ordinateur. Son travail a été publié et a reçu des prix lié à l' interaction homme-machine, y compris CHI et CSCW. En construisant des systèmes sociaux informatiques en collaboration avec des communautés existantes, des expériences contrôlées et des travaux ethnographiques sur le terrain, ses recherches contribuent à la conception de configurations sociales alternatives en ligne.

Tom est le chef du bureau de San Francisco du MIT Technology Review. Avant son poste actuel chez WIRED, il était journaliste technologique chez New Scientist. Il suis de tres pres les evenements qui agitent l'actualité des GAFA notamment autour des questions éthiques.