名单正式公布！
每年都会提名 5 名高级候选人和 15 名早期职业候选人。特殊情况下，可适当增加配额。
今年，共有25人入选，其中5名大四学生和20名青年候选人。
他们将获得高达 1200 万美元的研究经费。
高级候选人是根据现有贡献、采用封闭式提名方式选出的，无需申请。早期职业需要博士后或预聘研究职位。
值得一提的是，今年的榜单上共有6位中国学者。其中一些专注于人工智能安全，一些开发人工智能以实现高效的人机协作，还有一些专注于人工智能材料的发现。
或许很多人对这份名单感到陌生。
该项目提供了独特的视角，邀请人们想象 2050 年的世界。
该计划将为高级研究人员和早期职业学者提供两年的资助，以应对人工智能领域的各种全球挑战。
接下来，让我们来盘点一下今年的所有入选者。
5名高级
大卫·奥特尔
主要问题：应对人工智能及相关技术带来的经济挑战和机遇。
David Autor（1972 年）是麻省理工学院经济系的盖尔教授，也是 NBER 劳工研究项目和麻省理工学院“塑造工作的未来”计划的联合主任。
他因其学术贡献和教学成果而获得众多奖项，包括美国国家科学基金会奖、P. 斯隆奖、劳动经济学领域杰出贡献罗森奖、2019 年奖、2021 年进步社会奖章和麻省理工学院教师奖等等。
2023 年，他当选为 NOMIS 杰出科学家，这一荣誉仅授予所有科学领域的两名研究人员。
项目：
这项研究将系统化一套基于人类专业知识经济学的新颖见解，阐明新工具如何与人类能力相互作用，从而塑造就业和收入。这项工作对于企业家、技术专家和政策制定者来说将是易于理解和有用的，帮助他们预见和塑造机器能力与人类专业知识的共同进化。
崔艺珍
主要问题：解决人工智能、通用人工智能能力不断增强带来的安全性、可控性、与人类价值的契合性、兼容性等方面的挑战。
Yejin Choi 将担任斯坦福大学教授和高级研究员，同时也是麦克阿瑟研究员。此前，他曾担任华盛顿大学保罗·G·艾伦计算机科学与工程学院的教授。
她在康奈尔大学获得计算机科学博士学位，在韩国首尔国立大学获得计算机科学与工程学士学位。
她的研究涵盖自然语言处理和人工智能领域的多个主题，包括常识知识和推理、神经语言生成和反生成、基于视觉和经验的语言实现以及社会福利领域的人工智能。
学术成就方面，在ACL 2021和CVPR 2021上联合获得两项Time Test ，并在ACL、EMNLP、NAACL、ICML、AAAI等顶级会议上获得8项最佳论文奖或优秀论文奖。
她还于 2018 年获得了博格早期职业奖（BECA），于 2017 年获得了首届 Alexa 奖，并于 2016 年入选 IEEE AI 10 to Watch。
项目：
该项目提出了一项雄心勃勃的研究计划，旨在通过五个合作研究方向解决人工智能系统的根本局限性：（1）多元化的理论框架，（2）多元化的基准和评估指标，（3））多元化的对齐方法，（ 4）作为不同人类价值观的目录，（5）作为一个可解释的反思过程。
卡拉·戈麦斯
主要问题：通过让人工智能解决人类面临的一个或多个主要挑战和机遇来做出颠覆性贡献。
卡拉·戈麦斯 (Carla Gomes) 是康奈尔大学计算与信息科学系罗恩教授，担任计算可持续性研究所所长，并共同领导科学人工智能研究所。
她在爱丁堡大学获得人工智能博士学位，目前是 AAAI、ACM 和 AAAs 的成员。
她的研究主要集中在人工智能领域的主题，如大规模知识表示、推理、机器学习、决策和优化。
她是“计算可持续性”新兴领域的先驱之一——利用人工智能和计算方法解决关键的环境、经济和社会挑战，引领我们走向可持续的未来。
2021 年，他因其对人工智能的高影响力贡献而获得 AAAI 奖，包括约束推理、优化、推理与学习相结合方面的创新，以及创建计算可持续性领域。
2022 年，他因将计算机科学与其他领域相结合的跨学科研究做出的贡献而获得 AAAI 艾伦奖。
项目：
项目重点关注可持续发展挑战，例如联合国的30×30生物多样性保护目标，在分子水平上描述生物多样性，以及重新思考全球水电扩张，同时满足能源需求，以最大限度地减少对人类和自然的不利影响。
她的研究通过结合数据驱动和知识驱动的人工智能方法，突破了当前人工智能/机器学习在科学探索和决策方面的局限性，并将基于第一性原理的推理与深度学习和帕累托优化协同应用。高维推理和决策过程。通过这些创新的人工智能方法，她给可持续发展的实践方式带来了深刻的改变。
罗杰
主要挑战：解决人工智能在安全可靠性、鲁棒性、性能和输出等方面面临的挑战，以及其他可能对公众造成伤害或侵蚀信任的缺陷，特别是在社会风险较高、潜在危害和场景的应用中。
Roger 是多伦多大学计算机科学副教授、技术与社会教授、 团队的创始成员和技术成员。
他的研究重点是基于对深度学习的理解来提高人工智能系统的安全性和一致性。
他曾获得斯隆研究奖、加拿大 CIFAR 人工智能主席和加拿大研究主席。
项目：
该项目将专注于克服建立安全论证所需的两个主要算法挑战：首先，确定模型的哪些属性在某个训练阶段后发生了变化；其次，寻找或估计模型罕见行为（例如实施恶意计划）的概率。
主要问题：解决人工智能当前的科学技术限制和关键问题。这些问题对于人工智能的进一步突破至关重要，进而开发出更强大、更有用的人工智能，可以实现包括通用人工智能在内的令人惊叹的事情。期待和回报的可能性。
是牛津大学计算机科学教授，发表了 450 多篇科学文章和 9 本书（已被翻译成 7 种语言）。
他是ACM、AAAI和EurAI的会员，也是欧洲科学院院士。
2014年至2016年担任EurAI主席； 2015年至2017年担任IJCAI主席；目前他是《》杂志的联合主编。
他曾获得英国计算机协会奖章（2020 年）、AAAI 亨利杰出教育家奖（2021 年）和 EurAI 杰出服务奖（2023 年）。
项目：
该项目将LLM技术引入到智能代理中，使其功能更加强大，具有更广阔的应用前景。
20 早期职业生涯
接下来，在20位早期职业候选人中，我们主要介绍6位入选的中国学者，并将其全部列出。
杜少雷 (Simon Du)
主要挑战：随着人工智能不断发展壮大并最终达到通用人工智能，解决安全和控制、人类协调和兼容性方面的挑战。
Simon S. Du 是华盛顿大学 Paul G. Allen 计算机科学与工程学院的助理教授。
他在卡内基梅隆大学获得机器学习博士学位，师从 Aarti Singh 和 ás Póczos。他还曾在普林斯顿高等研究院担任博士后研究员，师从阿罗拉。
目前，他的研究重点是多智能体强化学习和基础模型的数据选择算法。
他的研究获得了多项认可，包括斯隆研究奖、三星人工智能年度研究员奖、英特尔新星教师奖、美国国家科学基金会奖、 先锋奖和卡内基梅隆大学杰出论文奖提名。
他的学术贡献包括：首次证明了梯度下降法在优化深度神经网络中的全局收敛性；解决强化学习中的样本复杂度问题；并明确大状态空间中强化学习的充分要求。需要条件。
项目：
该项目致力于开发能够与人类高效协作的人工智能系统。随着人工智能越来越融入我们的日常生活，这已成为一个关键挑战。其研究重点是建立理论基础和设计新算法，以便人工智能能够在各种情况下与人类无缝协作。并最终打造出能够在实际应用场景中与人类深度协作的AI系统，为未来更具实用价值的AI技术奠定基础。
许彭伟
主要挑战：解决人工智能面临的安全可靠性、鲁棒性、性能和输出等挑战，以及其他可能对公众造成伤害或侵蚀信任的缺陷，特别是在社会风险较高、潜在危害和场景的应用中。
Pang Wei Koh 是华盛顿大学艾伦计算机科学与工程学院助理教授、AI2 客座研究科学家、新加坡 AI 客座教授。
他在斯坦福大学获得了计算机科学博士学位和学士学位。在攻读博士学位之前，他是创始团队成员并担任合作伙伴总监。
他目前的研究兴趣是可靠机器学习系统的理论和实践研究。
他的研究成果不仅获得了ICML和KDD的最佳论文奖，还发表在Cell、Cell等顶级期刊上。
此外，他还荣获《麻省理工科技评论》“亚太35岁以下创新者”奖。
项目：
该项目将通过减少对难以理解的参数内部运作的依赖来开发更值得信赖的模型，使它们能够直接访问和利用相关数据源进行推理。
他将开发建立模型的新方法：当需要回答一个问题时，例如在医学方面，模型将首先在权威期刊中搜索经过同行评审的医学论文，整合这些信息，然后得出答案明确引用来源。
施
主要问题：通过让人工智能解决人类面临的一个或多个主要挑战和机遇来做出颠覆性贡献。
施是加州大学圣地亚哥分校电气与计算机工程系助理教授。
她于 2020 年获得华盛顿大学电气与计算机工程 (ECE) 博士学位，以及 ECE 和统计学硕士学位。 2020年至2021年，他将在加州理工学院计算与数学科学系从事博士后研究。
她的研究兴趣包括机器学习、动态系统和控制以及可持续能源系统中的应用。
她曾获得多项荣誉，包括麻省理工学院的 EECS 新星奖、2020 年华盛顿大学清洁能源研究所的科学成就奖、2023 年的奖学金，以及 PSCC 的最佳论文奖和 ACM 电子会议最佳论文决赛入围奖。
项目：
该项目的目标是研究神经算子学习在大规模偏微分方程（PDE）系统控制中的基础，并确保其安全性和稳定性。她将验证拟议的基于人工智能的 PDE 控制框架，用于真实办公楼的室内气候建模和控制，以平衡病原体暴露、居住舒适度和碳排放。
唐碧君
主要问题：通过让人工智能解决人类面临的一个或多个主要挑战和机遇来做出颠覆性贡献。
唐碧君博士目前是新加坡南洋理工大学材料科学与工程学院（MSE）的校长博士后研究员。
她分别于2017年和2021年获得南洋理工大学材料科学与工程学院一级学士和博士学位。 2023年，她作为访问科学家加入莱斯大学，与教授一起工作。
她的研究兴趣集中在新型二维材料的合成和工程以及利用机器学习开发智能材料。
她在《Nat》等顶级期刊上发表了 30 多篇同行评审论文。马特，纳特。纳特。通讯，高级师父，师父。今天等，H指数18，总被引次数超过1400次。
她获得的荣誉包括南洋理工大学新兴科学家奖（2024年）、福布斯亚洲30位30岁以下精英奖（2023年）、南洋理工大学校长博士后奖学金（2022年）、南洋理工大学研究生院跨学科研究奖（2021年）以及工程界女性奖、科技发展基金（2021年）。
此外，她还是《of AI for and》杂志的青年编委。
项目：
该项目旨在开发一个人工智能驱动的平台，以加速二维材料的发现和开发，这对于推动纳米电子学、能源存储和医疗保健的进步至关重要。
传统的材料开发方法缓慢且资源密集，通常需要数十年的时间。独立设计、验证和优化 2D 材料的能力将这一时间显着缩短至几天。
通过集成大规模多模态模型、推理和工具自动化等先进人工智能技术，该项目将为跨领域和行业的研究人员赋能，推动科学进步，并在可持续能源、电子和其他关键领域取得突破性进展。
黄家伟
主要挑战：解决人工智能面临的安全可靠性、鲁棒性、性能和输出等挑战，以及其他可能对公众造成伤害或侵蚀信任的缺陷，特别是在社会风险较高、潜在危害和场景的应用中。
Eric Wong 是宾夕法尼亚大学计算机与信息科学系的助理教授。
他在卡内基梅隆大学获得机器学习博士学位，并在麻省理工学院担任博士后研究员。
他的研究重点是可靠的机器学习系统的基础：理解、调试和确保数据驱动模型的行为。在实践中，他的研究帮助科学家和医生使用人工智能模型来学习和推动新发现。
他曾获得奖学金、SCS 论文奖（荣誉奖）和亚马逊研究奖，并获得 JCNLP-AACL 的区域主席奖和 ML 和安全研讨会的最佳防御奖。
项目：
研究致力于开发强大的机器学习方法，以确保生成式人工智能的安全和隐私保护，从而防止这些模型的滥用，并确保生成式人工智能遵守相关法律法规。
肖
主要挑战：解决人工智能在安全可靠性、鲁棒性、性能和输出等方面面临的挑战，以及其他可能对公众造成伤害或侵蚀信任的缺陷，特别是在社会风险较高、潜在危害和场景的应用中。
肖是威斯康星大学麦迪逊分校的助理教授（自 2023 年 8 月起）。
在此之前，他在 担任了两年全职研究科学家，并在亚利桑那州立大学学习过。
他的研究重点是机器学习和安全的交叉点，目标是构建安全可靠的机器学习系统。
曾获得ACM戈登贝尔特别奖，并多次在、、、ESWN等会议上获得最佳论文奖。
肖对大型模型的安全性和保密性非常感兴趣，并研究了LLM在不同应用领域的潜在应用。
他在清华大学获得学士学位，在密歇根大学安娜堡分校获得博士学位。
项目：
该项目旨在增进我们对现代人工智能模型和系统的安全挑战的理解。该项目重点开发尖端的红队工具，以自动发现和评估人工智能系统中的漏洞，并评估现代人工智能技术的有害后果。此外，他还将探索增强人工智能系统安全性的原则性方法，以确保这些系统更加安全、稳健且符合社会价值观。
其他包括：
-Sara Beery，麻省理工学院助理教授
-Sarah Dean，康奈尔大学助理教授
- Tim，卡内基梅隆大学助理教授
- , 麻省理工学院助理教授
- Field，约翰·霍普金斯大学助理教授
- , 麻省理工学院助理教授
- Yoon Kim，麻省理工学院助理教授
-Kumar，卡内基梅隆大学助理教授
- Raphaël Millière，麦考瑞大学助理教授
- 马克斯·普朗克智能系统研究所 ELLIS 研究小组组长
-，印度理工学院孟买分校助理教授
- David，米拉-魁北克人工智能研究所助理教授
- , 多伦多大学助理教授
-艾伦，斯坦福大学助理教授
由谷歌前首席执行官发起，想象2050年的世界
2022年，谷歌前CEO埃里克·施密特宣布正式成立，斥资第一批1.25亿美元为AI研究提供支持。
他当时表示，这是确保人工智能真正造福社会的一种方式。
官网介绍，施密特科学基金会致力于为所有人创造一个健康、有弹性和安全的世界。
优先资助五个重点领域的研究，以产生变革性影响：
- 人工智能和先进计算
- 天体物理学和太空
- 生物科学
- 气候
- 科学体系
官方网站上列出了一份“问题清单”。随着社会不断发展人工智能应用，这个列表会经常更新。
当前更新截止日期为 2023 年 6 月。
其中，有一些涉及人工智能安全系统的开发和AGI的推广等现实目标。
从2022年开始，至今共进行了三届评选。
前两份榜单中，都有一些颇具声望的研究人员入选，比如AI教母李飞飞、创建AI液体神经网络、创立初创公司AI的罗斯等。
他们的研究涵盖了广泛的领域，包括利用人工智能破解粒子物理学的奥秘、利用人工智能改变非洲的药物发现、降低孕产妇死亡率……
第三次评选中选出的 25 名研究人员将加入由 71 名研究人员组成的社区。
参考：
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