แลร์รี่ เฮ็ค
เกิด	แลร์รี่ พอล เฮ็ค เมืองแฮฟร์ รัฐมอนแทนาสหรัฐอเมริกา
อัลมา มัธยฐาน	สถาบันเทคโนโลยีจอร์เจียมหาวิทยาลัยเท็กซัสเทค
เส้นทางอาชีพด้านวิทยาศาสตร์
สถาบันต่างๆ	Viv Samsung Google Microsoft Yahoo! Nuance Communications Stanford Research Institute
วิทยานิพนธ์	แนวทางการใช้ปริภูมิย่อยในการออกแบบระบบการจดจำรูปแบบอัตโนมัติสำหรับการตรวจสอบระบบกลไก(1991)
อาจารย์ที่ปรึกษาปริญญาเอก	ศาสตราจารย์เจมส์ เอช. แมคเคลแลน

แลร์รี พอล เฮ็คดำรงตำแหน่งประธานด้านแนวคิดการคำนวณขั้นสูง (Rhesa Screven Farmer, Jr.) นักวิชาการผู้ทรงคุณวุฒิของ Georgia Research Alliance ผู้อำนวยการร่วมของศูนย์การเรียนรู้ของเครื่องจักร (Machine Learning Center) และศาสตราจารย์ประจำสถาบันเทคโนโลยีจอร์เจีย (Georgia Institute of Technology ) อาชีพของเขากว้างขวางครอบคลุมหลายสาขาย่อยของปัญญาประดิษฐ์ รวมถึงปัญญาประดิษฐ์เชิงสนทนาการรู้จำเสียงพูดและการรู้จำผู้พูดการประมวลผลภาษาธรรมชาติการค้นหาบนเว็บการโฆษณาออนไลน์และเสียงเขาเป็นที่รู้จักกันดีที่สุดจากบทบาทผู้ร่วมก่อตั้ง ผู้ช่วยส่วนตัว Cortana ของ Microsoft และผลงานในช่วงแรกๆ ของเขาในด้านการเรียนรู้เชิงลึกสำหรับการประมวลผลเสียงพูด

Larry Heck เกิดที่Havre รัฐมอนแทนาหลังจากได้รับปริญญาตรีวิทยาศาสตรบัณฑิตสาขาวิศวกรรมไฟฟ้าจากมหาวิทยาลัย Texas Techเขาได้รับการตอบรับเข้าศึกษาต่อในระดับบัณฑิตศึกษาที่Georgia Institute of Technologyในปี 1986 Heck ได้รับปริญญาโทสาขาวิศวกรรมไฟฟ้าในปี 1989 และปริญญาเอกในปี 1991 ภายใต้การดูแลของศาสตราจารย์James H. McClellan ^{[ 1 ]}

ตั้งแต่ปี 1992 ถึงปี 1998 เขาเป็นวิศวกรวิจัยอาวุโสที่SRI Internationalในห้องปฏิบัติการเทคโนโลยีด้านเสียงและเรดาร์ (ARTL) และห้องปฏิบัติการเทคโนโลยีและวิจัยด้านการพูด (STAR) และในปี 1998 ได้เข้าร่วมงานกับNuance Communicationsโดยดำรงตำแหน่งรองประธานฝ่ายวิจัยและพัฒนา

เฮ็คได้รับการสนับสนุนทางการเงินจาก NSAและDARPAของรัฐบาลสหรัฐฯตั้งแต่ปี 1995-1998 และเป็นผู้นำทีม SRI ซึ่งเป็นทีมแรกที่ประสบความสำเร็จในการสร้าง เทคโนโลยี การเรียนรู้เชิงลึกโครงข่ายประสาทเทียม (DNN) ขนาดใหญ่ ในด้านการประมวลผลเสียงพูด^{[ 2 ]} เทคโนโลยีการเรียนรู้เชิงลึกนี้ถูกนำมาใช้เพื่อชนะการประเมินการจดจำผู้พูดของสถาบันมาตรฐานและเทคโนโลยีแห่งชาติในปี 1998 ^{[ 3 ]}วิธีการนี้ฝึกโครงข่ายประสาทเทียมแบบ 5 ชั้น โดยใช้สองชั้นแรกเป็นตัวสกัดคุณลักษณะ (ที่เรียนรู้) เพื่อทำให้การฝึก DNN มีเสถียรภาพ จึงใช้วิธีการปรับน้ำหนักให้เป็นมาตรฐาน^{[ 4 ]} (ซึ่งต่อมาถูกค้นพบอีกครั้งในปี 2010 โดย Xavier และคณะ) เฮ็คได้นำ DNN นี้ไปใช้งานในปี 1999 กับNuance Communicationsที่ Home Shopping Network ซึ่งถือเป็นการประยุกต์ใช้การเรียนรู้เชิงลึกในอุตสาหกรรมครั้งแรกที่มีข้อมูลเสียงของผู้ตรวจสอบ Nuance มากกว่า 100,000 ราย^{[ 5 ]}

ตั้งแต่ปี 2005 ถึง 2008 เขาเป็นรองประธานฝ่ายคุณภาพการค้นหาและโฆษณาของYahoo!ในปี 2008 เฮ็คและรอน แบรชแมนได้รวมฝ่ายคุณภาพการค้นหาและโฆษณาเข้ากับ ฝ่ายวิจัยของ Yahoo!เพื่อก่อตั้งYahoo! Labs

ตั้งแต่ปี 2009 เขาเป็นหัวหน้านักวิทยาศาสตร์ด้านผลิตภัณฑ์เสียงพูดของMicrosoftในบทบาทนี้ เขาได้กำหนดวิสัยทัศน์ พันธกิจ และแผนระยะยาว และจ้างทีมเริ่มต้นเพื่อสร้างCortana ผู้ช่วยส่วนตัว ดิจิทัล ของ Microsoft ^{[ 6 ]} Heck ได้รับการแต่งตั้งให้เป็นวิศวกรผู้ทรงคุณวุฒิของ Microsoft ในปี 2012 และเข้าร่วม Microsoft Research ในปีเดียวกันนั้น

ในปี 2014 เขาเข้าร่วมงานกับGoogleในตำแหน่งนักวิทยาศาสตร์วิจัยหลัก โดยก่อตั้ง ทีมปัญญาประดิษฐ์เชิงสนทนาที่ใช้ การเรียนรู้เชิงลึก "Deep Dialogue" ทีมนี้ทำงานวิจัยขั้นสูงสำหรับGoogle Assistant

ในปี 2017 เฮ็คเข้าร่วมงานกับซัมซุงในตำแหน่งรองประธานอาวุโสและหัวหน้าร่วมฝ่ายวิจัย AI ระดับโลก ในปี 2019 เขาได้ดำรงตำแหน่งหัวหน้าฝ่ายBixby (ผู้ช่วยเสมือน)ในอเมริกาเหนือ และซีอีโอของViv Labsซึ่งเป็นบริษัทในเครืออิสระของซัมซุงในปีเดียวกันนั้น เฮ็คได้เป็นผู้นำในการนำ LLM ที่ใช้ Transformer ไปใช้งานในวงกว้างเป็นครั้งแรกๆ ในฐานะส่วนหนึ่งของการเปิดตัว Bixby Categories ในงานSamsung Developer Conference ปี 2019

ในปี 2021 เฮ็คได้กลับมาดำรงตำแหน่งศาสตราจารย์ ที่ สถาบันเทคโนโลยีจอร์เจีย อีกครั้ง

Larry Heck ได้รับการแต่งตั้งเป็นFellow ของ Institute of Electrical and Electronics Engineers (IEEE) ในปี 2016 ^{[ 7 ]}สำหรับความเป็นผู้นำในการประยุกต์ใช้การเรียนรู้ของเครื่องกับการประมวลผลภาษาพูดและข้อความ

เฮ็คได้รับการแต่งตั้งเป็นสมาชิกกิตติมศักดิ์ของสถาบันนักประดิษฐ์แห่งชาติ (NAI) ในปี 2024

เฮ็คได้รับรางวัลศิษย์เก่าดีเด่นด้านวิศวกรรมศาสตร์ประจำปี 2017 จากสถาบันเทคโนโลยีจอร์เจียและในปีเดียวกันนั้น เขายังได้รับรางวัลวิศวกรดีเด่นจากวิทยาลัยวิศวกรรมศาสตร์วิทา เคร มหาวิทยาลัยเท็กซัสเทค อีกด้วย

Larry Heck มีผลงานวิจัยยอดเยี่ยมหลายชิ้น รวมถึงรางวัล IEEE Signal Processing Society (SPS) Best Paper Award ประจำปี 2020 จากบทความเรื่อง “Using Recurrent Neural Networks for Slot Filling in Spoken Language Understanding” ซึ่งตีพิมพ์ในวารสาร IEEE/ACM Transactions on Audio, Speech, and Language Processing ในเดือนมีนาคม 2015 และรางวัล ACM Conference on Information and Knowledge Management (CIKM) Test of Time Award ประจำปี 2020 จากบทความเรื่อง “Learning Deep Structured Semantic Models for Web Search using Clickthrough Data”