李飛飛曾入選的AI2050最新名單出爐，清華校友等25位Fellow上榜
由Google前CEO斯密特家族出資的慈善基金「Schmidt Sciences」近日公佈了2024年度AI2050人選，25名人選將共享1200萬美元，用於AI的跨學科研究。繼李飛飛入選高級研究員之後，華人多受青睞，此次共有6名華人當選早期職業Fellow。
AI2050 Fellow名單正式公佈了！
每年AI2050皆會提名5位高級Fellow，以及15位早期職業Fellow。特殊情況下，可以增加名額。
今年，一共評選了25人，其中，5位高級Fellow，還有20位早期職業Fellow。
他們將獲得高達1200萬美元的研究資助。
高級Fellow根據現有貢獻選拔，採用封閉式提名，無需申請。早期職業Fellow需要擔任博士後或預聘研究職位。
值得一提的是，今年上榜名單中，一共有6位華人學者當選。他們有的專攻AI安全，有的開發人機高效協作的AI，還有的專注於AI材料的發現等。
或許很多人對這個名單有些陌生，AI2050是由前GoogleCEO艾力·施密特在2022年最正選起的一個基金項目。
AI2050項目提供了一個獨特的視角，邀請人們去暢想2050年的世界。
該項目為資深研究人員和早期職業學者，將提供兩年的資助，以應對AI領域的各種全球性挑戰。
接下來，我們一起看看今年入選Fellow的所有名單。
5位高級Fellow
David Autor
重大難題：解決了AI及其相關技術帶來的經濟挑戰與機遇。
David Autor是麻省理工學院經濟學系的Daniel（1972）和Gail Rubinfeld教授，同時擔任NBER勞動研究項目和麻省理工學院「塑造未來工作」計劃的聯合主任。
因學術貢獻和教學成就，他獲得了眾多獎項，包括國家科學基金會CAREER獎、Alfred P. Sloan獎、Sherwin Rosen勞動經濟學領域傑出貢獻獎、2019 年Andrew Carnegie獎、2021 年進步社會獎章、麻省理工學院 MacVicar 教員獎等。
2023年，他當選為NOMIS傑出科學家，這一榮譽在所有科學領域中僅有兩位研究者獲得。
AI2050項目：
這項研究將基於人類專業知識經濟學，系統化一套新穎的見解，闡明新工具如何與人類能力相互作用，從而塑造就業和收入。這項工作將對企業家、技術專家和政策製定者具有可訪問性和實用性，幫助他們預見並塑造機器能力與人類專業知識的共同演進。
Yejin Choi
重大難題：解決了隨著AI及AGI能力的不斷增強所帶來的安全性和可控性、與人類價值觀的對齊以及兼容性方面的挑戰。
Yejin Choi即將在史丹福大學擔任教授和高級研究員，同時也是馬克阿瑟獎學金獲得者。此前，曾任華盛頓大學Paul G. Allen計算機科學與工程學院的Wissner-Slivka教授。
她在康奈爾大學獲得計算機科學博士學位，並在南韓首爾大學獲得計算機科學與工程學士學位。
她的研究涵蓋NLP和AI領域的多個課題，包括常識知識與推理、神經語言生成與反生成、基於視覺和經驗的語言落地，以及面向社會公益的AI。
學術成就方面，她在ACL 2021和CVPR 2021上共同獲得了兩項時間檢驗獎，並在ACL、EMNLP、NAACL、ICML、NeurIPS和AAAI等頂會上獲得了8項最佳論文獎或傑出論文獎。
她還於2018年榮獲Borg早期職業獎（BECA），於2017年贏得首屆Alexa Prize Challenge冠軍，並在2016年入選IEEE AI’s 10 to Watch。
AI2050項目：
項目提出了一項雄心勃勃的研究計劃，旨在通過五個協同研究方向來解決AI系統的根本性局限：（1）多元化的理論框架，（2）多元化的基準和評測指標，（3）多元化的對齊方法，（4）ValueGenome 作為一個多樣化人類價值觀的目錄，（5）可解釋的反思過程。
Carla Gomes
重大難題：通過讓AI解決人類面臨的一個或多個重大挑戰和機遇，做出了具有顛覆性意義的貢獻。
Carla Gomes是康奈爾大學計算與信息科學的Ron和Antonia Nielsen教授，同時擔任計算可持續性研究所所長，並共同領導科學AI研究所。
她在愛丁堡大學獲得AI博士學位，目前是AAAI、ACM和AAAs的Fellow。
她的研究主要集中在大規模知識表徵、推理、機器學習、決策製定和優化等AI領域的議題。
她是新興領域「計算可持續性」的開創者之一——利用AI和計算方法應對環境、經濟和社會的關鍵挑戰，引領我們邁向可持續的未來。
2021年，因對AI的高影響力貢獻，包括在約束推理、優化，以及將推理與學習相結合等方面的創新，以及創立計算可持續性領域，而獲得了AAAI Feigenbaum獎。
2022年，因在跨學科研究方面的貢獻，將計算機科學與其他領域相結合，而獲得了AAAI Allen Newell獎。
AI2050項目：
項目聚焦於可持續性挑戰，例如聯合國提出的「30×30生物多樣性保護目標」、在分子層面對生化多樣性進行表徵，以及在滿足能源需求的同時重新思考全球水電擴張方式，從而儘可能降低對人類與自然的不利影響。
她的研究通過結合數據驅動與知識驅動的AI方法，突破了當前AI/ML在科學探索和決策製定中的局限性，將基於第一性原理的推理與深度學習及帕累托優化協同運用於高維度推理與決策過程。借由這些創新的AI方法，她為可持續性的實踐方式帶來了深遠的變革。
Roger Grosse
重大難題：解決了AI所面臨的安全性和可靠性、魯棒性、性能和輸出等挑戰，以及其他可能對公眾造成傷害或削弱信任的缺陷，尤其是在社會風險和潛在危害較高的應用和場景中。
Roger Grosse是多倫多大學計算機科學副教授，Schwartz-Reisman技術與社會講席教授，Vector Institute的創始成員，以及Anthropic對捷高學團隊的技術成員。
他的研究重點是，基於對深度學習的理解來提升AI系統的安全和對齊。
他曾獲得Sloan研究獎、加拿大CIFAR AI講席和加拿大研究講席。
AI2050項目：
項目將重點攻克建立安全論證所需的兩大算法挑戰：首先，確定模型在某一訓練階段後，都有哪些屬性發生了變化；其次，找到或估計出模型發生罕見行為（如實施惡意計劃）的概率。
Michael Wooldridge
重大難題：解決了當前AI在科學和技術上的局限性以及關鍵難題，這些問題對於實現AI的進一步突破至關重要，進而開發出更強大、更有用的AI，能夠實現包括AGI在內令人期待和有益的可能性。
Michael Wooldridge是牛津大學計算機科學教授，已發表超過450篇科學文章，並出版了9本書（已被翻譯成7種語言）。
他是ACM、AAAI和EurAI的Fellow，同時也是歐洲科學院的成員。
他於2014年至2016年，擔任EurAI主席；2015年至2017年，擔任IJCAI主席；目前是《Artificial Intelligence》期刊的聯合主編。
他曾獲得英國計算機學會的Lovelace獎章（2020年）、AAAI的Patrick Henry Winston傑出教育家獎（2021 年），以及EurAI的傑出服務獎（2023年）。
AI2050項目：
項目將把LLM技術引入智能體，使其功能更為強大，應用前景更加廣泛。
20位早期職業Fellow
接下來，在20位早期職業Fellow中，我們主要介紹6位獲選的華人學者，並將所有名單列出。
Simon Shaolei Du（杜少雷）
重大難題：解決了在AI不斷強大並最終抵達AGI的過程中，安全與控制、人類對齊以及兼容性等方面的挑戰。
Simon S. Du是華盛頓大學Paul G. Allen計算機科學與工程學院的助理教授。
他在卡內基梅隆大學獲得機器學習博士學位，師從Aarti Singh和Barnabás Póczos。並曾在普林斯頓高等研究院擔任博士後研究員，師從Sanjeev Arora。
目前，他的研究重點是多智能體強化學習，以及基礎模型的數據選擇算法。
他的研究獲得了諸多認可，包括Sloan研究獎、三星年度AI研究員獎、英特爾新星教師獎、NSF CAREER獎、英偉達先鋒獎，以及卡內基梅隆大學傑出論文獎提名等。
他在學術上的貢獻包括：首次證明了梯度下降法在優化深度神經網絡中的全局收斂性；解決了強化學習中的樣本複雜度問題；以及明確了在大狀態空間進行強化學習所需的充要條件。
AI2050項目：
項目致力於研發能與人類高效協作的AI系統。隨著AI日漸融入我們的日常生活，這一點已成為了關鍵的挑戰。其研究重點在於構建理論基礎並設計全新算法，從而使AI能夠在多種情境下與人類無縫協作。並最終打造出能在實際應用場景中與人類深度協同的AI系統，為未來更具實用價值的AI技術奠定基礎。
Pang Wei Koh
重大難題：解決了AI所面臨的安全性和可靠性、魯棒性、性能和輸出等挑戰，以及其他可能對公眾造成傷害或削弱信任的缺陷，尤其是在社會風險和潛在危害較高的應用和場景中。
Pang Wei Koh是華盛頓大學Allen計算機科學與工程學院的助理教授，同時也AI2的客座研究科學家，以及新加坡AI客座教授。
他在史丹福大學獲得了計算機科學博士和學士學位。在攻讀博士之前，他是Coursera的創始團隊成員之一，並擔任合作夥伴關係總監。
目前，他的研究興趣是可靠機器學習系統的理論與實踐研究。
他的研究成果不僅獲得了ICML和KDD的最佳論文獎，而且還發表在了Nature和Cell等頂級期刊上。
此外，他還榮獲了MIT科技評論「亞太區35歲以下創新者」獎。
AI2050項目：
項目將通過減少模型對難以理解的參數內部運作的依賴，開發出更值得信賴的模型，從而讓模型能直接獲取並利用相關數據源進行推理
他將開發新的方法來構建模型：當需要回答例如醫學方面的問題時，模型會首先檢索權威期刊中經過同行評審的醫學論文，整合這些信息，然後給出帶有清晰引用來源的答案。
Yuanyuan Shi
重大難題：通過讓AI解決人類面臨的一個或多個重大挑戰和機遇，做出了具有顛覆性意義的貢獻。
Yuanyuan Shi是加州大學聖地亞哥分校電氣與計算機工程系的助理教授。
她於2020年獲得華盛頓大學電氣與計算機工程（ECE）博士學位以及ECE和統計學碩士學位。2020年至2021年，在加州理工學院計算與數學科學系從事博士後研究。
她的研究興趣包括機器學習、動態系統和控制，以及在可持續能源系統的應用。
她曾獲得多項榮譽，包括麻省理工學院的EECS新星獎、2020年華盛頓大學清潔能源研究所的科學成就獎、2023年的Hellman獎學金，以及PSCC的最佳論文獎和ACM e-Energy會議的最佳論文入圍獎。
AI2050項目：
項目的目標是研究神經算子學習在大規模偏微分方程（PDE）系統控制中的基礎，並確保其安全性和穩定性。她將驗證所提出的基於AI的PDE控制框架，在實際辦公建築中進行室內氣候建模和控制，以平衡病原體暴露、居住舒適度和碳排放。
Bijun Tang
重大難題：通過讓AI解決人類面臨的一個或多個重大挑戰和機遇，做出了具有顛覆性意義的貢獻。
Bijun Tang博士目前是新加坡南洋理工大學材料科學與工程學院（MSE）的校長博士後研究員。
她分別於2017年和2021年在南洋理工大學材料科學與工程學院獲得一等榮譽學士學位和博士學位。2023年，她作為訪問科學家加入賴斯大學，與Pulickel Ajayan教授合作。
她的研究興趣主要在於新型二維材料的合成與工程，以及利用機器學習進行智能材料開發。
她在頂級期刊上發表了30多篇經同行評審的論文，包括Nature、Nat. Mater. Electron.、Nat. Nat. Commu.、Adv. Mater.、Mater. Today等，H指數為18，總引用次數超過了1400。
她獲得的榮譽包括南洋理工大學新銳科學家獎（2024年）、福布斯亞洲30位30歲以下精英獎（2023年）、南洋理工大學校長博士後獎學金（2022年）、南洋理工大學研究生院跨學科研究獎（2021年），以及工程、科學和技術領域女性發展基金（2021年）。
此外，她還是《International Journal of AI for Materials and Design》期刊的青年編委。
AI2050項目：
2DMatAgent項目旨在開發一個由AI驅動的平台，以加速二維材料的發現和開發，這對推動納米電子學、能源存儲和醫療保健的發展至關重要。
傳統的材料開發方法既緩慢又耗費資源，通常需要數十年時間。而2DMatAgent可自主設計、驗證和優化二維材料，將這一時間大幅縮短至數天。
通過整合大規模多模態模型、推理和工具自動化等先進AI技術，該項目將增強各領域和各行業研究人員的能力，推動科學進步，並在可持續能源、電子技術及其他關鍵領域實現突破性進展。
Eric Wong
重大難題：解決了AI所面臨的安全性和可靠性、魯棒性、性能和輸出等挑戰，以及其他可能對公眾造成傷害或削弱信任的缺陷，尤其是在社會風險和潛在危害較高的應用和場景中。
Eric Wong是賓夕法尼亞大學計算機與信息科學系的助理教授。
他在卡內基梅隆大學獲得了機器學習博士學位，並曾在麻省理工學院從事博士後研究。
他的研究聚焦於可靠機器學習系統的基礎：理解、調試並確保數據驅動模型的行為。在實踐中，他的研究幫助科學家和醫生利用AI模型進行學習並推動新發現。
他曾榮獲Siebel獎學金、SCS論文獎（榮譽提名）和亞馬遜研究獎，並獲得了JCNLP-AACL的領域主席獎和NeurIPS ML與安全研討會的最佳答辯獎。
AI2050項目：
研究致力於開發魯棒的機器學習方法，確保生成式AI安全且能保護隱私，從而防止這些模型被濫用，並確保生成式AI遵守相關法律法規。
Chaowei Xiao
重大難題：解決了AI所面臨的安全性和可靠性、魯棒性、性能和輸出等挑戰，以及其他可能對公眾造成傷害或削弱信任的缺陷，尤其是在社會風險和潛在危害較高的應用和場景中。
Chaowei Xiao是威斯康辛大學麥基迪遜分校的助理教授（自2023年8月起任職）。
在此之前，他在英偉達擔任了兩年全職研究科學家，並在亞利桑那州立大學呆過一段時間。
他的研究主要集中在機器學習和安全的交叉領域，目標是構建安全可靠的機器學習系統。
他曾獲得ACM哥頓巴爾特別獎，並在USENIX Security、MobiCOM和ESWN等會議上多次獲得最佳論文獎。
Chaowei Xiao對大模型的安全性與保障非常感興趣，並研究LLM在不同應用領域中的潛在應用。
他本科畢業於清華大學，並在密歇根大學安娜堡分校獲得博士學位。
AI2050項目：
項目旨在推進我們對現代人工智能模型和系統的安全挑戰的理解。該項目側重於開發前沿的紅隊工具，以自動發現和評估人工智能系統中的漏洞，並評估現代人工智能技術帶來的有害後果。此外，他還將探索增強人工智能系統安全性的原則性方法，確保這些系統更加安全、穩健，並符合社會價值觀。
其他Fellow還有：
– Sara Beery， 麻省理工學院助理教授
– Sarah Dean，康奈爾大學助理教授
– Tim Dettmers，卡內基梅隆大學助理教授
– Gabriele Farina，麻省理工學院助理教授
– Anjalie Field，約翰霍普金斯大學助理教授
– Marzyeh Ghassemi，麻省理工學院助理教授
– Yoon Kim，麻省理工學院助理教授
– Aviral Kumar，卡內基梅隆大學助理教授
– Raphaël Millière，麥哥瑞大學助理教授
– Antonio Orvieto，馬基斯·普朗克智能系統研究所ELLIS研究組組長
– Parthe Pandit，印度理工學院孟買分校助理教授
– David Rolnick，Mila-魁北克AI研究所助理教授
– Florian Shkurti，多倫多大學助理教授
– Ellen Vitercik，史丹福大學助理教授
前GoogleCEO發起，暢想2050年的世界
2022年，前GoogleCEO艾力·施密特宣佈正式成立AI2025，首批砸下1.25億美元，專為AI研究提供支持。
他在當時表示，這是為了確保AI能夠真正造福社會的一種方式。
根據官網信息， 施密特科學基金會致力於為所有人創造一個健康、有韌性和安全的世界。
優先資助在五個重點領域開展研究，以期產生革命性的影響：
– AI與先進計算
– 天體物理學和太空
– 生物科學
– 氣候
– 科學系統
官網中，列出了所有「問題清單」。隨著社會對AI應用的不斷髮展，這份清單將經常更新。
目前更新截止到2023年6月。
其中，有一些與開發AI安全系統、以及推進AGI等現實目標。
從2022年開始，到現在一共評選了三屆。
前兩屆的名單中，一些享有盛譽的研究者紛紛當選，比如AI教母李飛飛、開創AI液態神經網，並創立初創Liquid AI的Daniela Rus等等。
他們的研究涉及範圍之廣，有利用AI破解粒子物理學奧秘，有利用 AI 改變非洲的藥物發現、降低孕產婦死亡率……
第三屆AI2050評選上的25位Fellow將加入由71名研究人員組成的AI2050社區。
參考資料：
Schmidt Sciences to Award $12 Million to Advance Research on Beneficial AI
本文來自微信公眾號「新智元」，作者：JHY，36氪經授權發佈。
