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1月3日，国际人工智能领域最权威的学术组织 AAAI 揭晓 2024 年度 Fellows 评选结果，新增 12 位 Fellow。

其中，清华大学计算机系教授朱军因“在机器学习理论与实践方面做出的重大贡献”而成功入选，成为本年度入选的唯一华人学者。

朱军是清华大学计算机系教授、人工智能研究院副院长，瑞莱智慧联合创始人兼首席科学家，曾任卡内基梅隆大学兼职教授。2001—2009 年获清华大学学士和博士学位，2011 年回清华任教。朱军教授曾获科学探索奖、中国计算机学会自然科学一等奖、吴文俊人工智能自然科学一等奖、ICLR 杰出论文奖等 。

AAAI Fellow 是该学会给予会员的最高荣誉，仅颁给对人工智能领域做出非同寻常的卓越贡献者，由于评判严格，历届入选者均为 AI 领域公认权威学者，因此也被誉为“国际人工智能领域的名人堂”。

朱军教授所提出的正则化贝叶斯理论，被认为是跳脱过去260余多年历史的经典贝叶斯“非先验即似然”框架，为贝叶斯推理提供第三维自由度，并带来了应用价值上的全新发展方向。在正则化贝叶斯框架下，朱军所提出的贝叶斯模型的最大间隔学习理论以及高效算法，将过去20多年来相互分离的两大方向进行了有机融合。

朱军还曾带领团队研制“珠算”深度概率编程库、“天授”强化学习库和 Ares 对抗攻防平台，在相关领域具有深远的影响。他带领团队研制的扩散模型高效算法获得 ICLR 2022 国际会议杰出论文奖，并被 DALL・E2、Stable Diffusion 等明星项目采用。

“珠算”是最早的系统支持贝叶斯深度学习的开源库之一，推动了深度学习与贝叶斯两者之间的有机融合。基于一系列的技术，朱军团队成功孵化了国家级专精特新“小巨人”——瑞莱智慧。

瑞莱智慧在政务、金融、能源、制造、互联网等领域已有落地，为合作伙伴提供人脸识别系统安全、自动驾驶系统安全、深度合成和伪造检测、隐私保护计算、AI攻防靶场等全套产品和解决方案。

朱军教授除了在人工智能方面取得了上述成绩之外，关于AI的很多热点问题，他在不同场合都有过相关表述，下面我们就为大家总结了朱军教授对于AI世界五大热点问题的看法。

他说：“当前人工智能的“意识”表现并不太明确，因为我们无法准确地定义和衡量意识。因此，观察语言模型的表现时，我们会发现大模型还是会出现事实性错误等问题。尽管有些错误内容读起来也很流畅，但仔细看的话，会发现它们其实不符合事实或逻辑。这是模型表现出的许多问题之一，即它所具有的意识的具体程度还没有被完全定量评价。”

他说：“想要达到人类真正的交流水平是很难的。比如即使我们人面对面聊天或使用相同的语言进行对话，也很难真正理解对方的情绪或心理活动，因为每个个体对相同输入的反应是千差万别的。现在我们采用的这些大模型，实质上是对这个过程进行建模，但所有的建模都需要简化和理想化的假设。这些假设是否适用于每个人，或者能否很好地符合每个个体的实际情况，这都存在疑问。我们很难用一个简单的模型来精准表达每个人的复杂情感。”

他说：“对于不确定性的问题，比如神经网络，我们发现在很多情况下，它的预测会过于自信和乐观。例如针对一些结果的输出，本来是一种模糊或者不确定的预测，但它会过于自信地告诉你预测结果，我们将其称为“过度自信”。

对于这种现象或问题，使用贝叶斯方法的深度学习技术可以更好地刻画不确定性。主要可以从多个方面考虑，例如对于输入端可能存在的不确定因素以及模型端可能存在的不确定因素，给出更符合实际情况的置信度。相比神经网络，贝叶斯的这种方法更可靠。”

他认为以大脑为参照，人是多模态感知的系统，天然希望能够处理多模态数据。其次，很多复杂工程问题中，也会遇到图像、文本、语音，甚至是触觉等等各种模态的数据，所以从应用和理论上都需要关注多模态模型的发展，可能这些是未来更强的技术基座形态。“目前来看，文本的进展是相对最成熟的，其它模态也是快速发展的过程中，图像、语音、视频、3D，甚至包括分子结构等等，大家都在尝试训练和拥抱这种大规模预训练模型。”

他认为AIGC特别是ChatGPT出现以后，安全问题越来越严重。大模型本身可能会对Prompt Injection（一种攻击技术）攻击风险，加入少量编辑就会被误导，同时也存在数据泄露的风险，ChatGPT会把很多隐私数据上传。现在还出现了用AIGC技术来提升诈骗手段，通过虚假内容来实现黑产攻击，包括代码生成实现网络攻击。而且生成的虚假内容本身是不良的，存在误导性和欺骗性。

附后：

除了朱军教授以外，本次其他2024 年 AAAI Fellows 如下：

Anima Anandkumar ，加州理工、NVIDIA

入选理由：对机器学习的重大贡献，包括用于科学机器学习的神经算子和用于概率模型的张量方法。

Claire Cardie ，康奈尔大学

入选理由：对共指消解（co-reference resolution）、信息和意见提取以及自然语言处理中的机器学习方法做出了重大贡献。

Nitesh Chawla ，圣母大学

入选理由：在从不平衡数据中学习、图形学习以及人工智能的跨学科应用方面做出重要贡献。

Cristina Conati ，不列颠哥伦比亚大学

入选理由：对以人为本的人工智能和人工智能驱动的个性化做出了重大贡献，特别是在智能辅导系统和可视化方面。

Jennifer Dy ，东北大学（美国）

入选理由：对无监督和可解释的机器学习、推进人工智能以应对医疗保健挑战以及为人工智能社区提供服务做出了重大贡献。

Ariel Felner， 本·古里安大学

入选理由：对启发式搜索做出了许多重大贡献。

Kristian Kersting， 达姆施塔特工业大学

入选理由：对统计关系人工智能和神经符号学习的基础和应用做出了重大贡献。

Mausam， 印度理工学院

入选理由：对 NLP、规划和人类计算的贡献以及在人工智能领域的领导力。

Ariel Procaccia， 哈佛大学

入选理由：对人工智能和社会的贡献，包括经济范式的基础工作以及对治理和群体决策的实际影响。

Brian Scassellati ，耶鲁大学

入选理由：对人机交互以及使用机器人提供认知和社会支持做出了重大贡献。

Kilian Weinberger， 康奈尔大学

入选理由：对机器学习和深度学习研究的贡献。

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