“我们很自满能够创造人工智能领域的年轻新星，并承认和促进他们的宝贵贡献。
当今快速发展的人工智能领域，供应了更好的开拓工具和有利的环境，年轻的专业人士和研究职员很幸运能够成为人工智能黄金时期的一部分。
”IEEE Intelligent Systems 杂志主编（临时）桑·穆鲁吉桑 （San Murugesan）对媒体表示。

“他们有独特的机会，通过将他们的努力引向对全人类都有好处的主要领域，来产生故意义的影响。
他们该当利用他们的技能和专业知识来实现更大的利益，并将人工智能的未来塑造得更好。
” 他补充说道。

本次 AI's 10 to Watch 名单（按官网公布顺序）包括美国伊利诺伊大学厄巴纳-喷鼻香槟分校（University of Illinois at Urbana-Champaign，简称 UIUC）打算机科学系的助理教授李博、澳大利亚悉尼大学高等讲师及阿联酋穆罕默德·本·扎耶德人工智能大学机器学习系客座副教授刘同亮、哈尔滨工业大学打算机科学与技能学院院长及教授聂礼强、新加坡科技与设计大学打算机科学系助理教授苏简亚波里亚（Soujanya Poria）、谷歌（美国）高等研究员 Deqing Sun、美国加州大学洛杉矶分校打算机科学系副教授孙怡舟、美国密歇根州立大学的校级教授汤继良、美国得克萨斯大学奥斯汀分校电子和打算机工程助理教授汪张扬（Atlas Wang）、澳大利亚昆士兰大学副教授阴红志。

据理解，从 2006 年开始，IEEE Intelligent Systems 杂志设立 AI's 10 to Watch，旨在环球范围内每两年评比出 10 位从事人工智能领域研究的精彩青年学者。

图 | 李博（来源：李博个人主页）

个中，李博团队专注于供应具有理论保障的可信机器学习系统的研究，包括鲁棒性、隐私性、泛化性和公正性等。

根据官方网站公示，李博通过将领域知识和逻辑推理能力集成到数据驱动的统计机器学习模型，来提高有担保的学习鲁棒性。
并且，她已经为高维数据设计了可扩展的隐私保护数据天生框架。
她的研究为机器学习系统的可信度供应了严格的担保。
值得关注的是，该技能已在干系的工业运用中被利用。

在这之前，李博凭借在对抗机器学习方面的研究，成为 2020 年《麻省理工科技评论》“35 岁以下科技创新 35 人”（MITTR 35）环球入选者之一。
她的入选情由为：通过设计新方法来“愚弄” AI，进而使 AI 变得更安全。

此外，她最近得到的奖项还包括 2022 年斯隆研究奖、IJCAI 大司帐算机与思维奖（IJCAI Computers and Thought Award）、UIUC 院研究卓越奖、C.W. Gear 精彩低级西席奖。
除了学术界的名誉，她还得到了来自 Meta、亚马逊、英特尔等大型科技公司颁发的奖项。
并且，她的成果多次得到顶级会议的最佳论文奖。

最近，李博团队收成了系列成果。
例如，他们做了一系列学习推理框架，为纯数据驱动模型支持知识的逻辑推理组件。
这样可以明确地将领域知识或者人类指令集成到模型中[1]。
“我们的 NeurIPS 论文学习推理首先供应了这样的框架，并提出了如何给该框架供应鲁棒性验证的方法。
”李博说。

在后续的 ICML（国际机器学习大会， International Conference on Machine Learning）研究中，她和团队证明了这样的框架一定比单独的一个模型（比如全连接神经网络）更鲁棒[2]。

近期，李博团队在 IEEE 安全和隐私会议（IEEE Symposium on Security and Privacy，简称 IEEES&P）上报告了一套关于认证鲁棒性方法的分类系统，并供应了统一工具箱来轻松地实现不同的证明和鲁邦演习的方法。
此外，他们还供应了排行榜，以方便利用者比较不同的方法等。

李博认为，可信机器学习供应理论上的保障非常主要，否则如果之后履历主义上的鲁棒性或者确实性，人们就无法阻挡新的自适应攻击者。
其团队目前专注于自动驾驶和大模型的可信学习，目标是为自动驾驶和大模型供应标准化的可信验证。

例如，在该团队最近的一项研究中，对付 GPT-4 和 GPT-3.5 从鲁棒性、分布外样本（out-of-distribution，ODE）、隐私、人工智能伦理、公正性、刻板印象偏见平分歧角度进行可信度评估。
此前，他们之前还做了一系列关于自动驾驶测试的安全关键场景天生的事情，希望能对自动驾驶安全提高有所帮助。

未来，李博和团队将连续致力于办理机器学习模型的可信问题，并为其供应理论保障。
“这个中紧张的寻衅有如何给不同机器学习模型和运用定义理论保障，并使得其理论保障可扩展并运用于不同真实场景中。
”她表示。

参考资料：https://www.computer.org/publications/tech-news/insider/2022-ais-top-10-to-watch

1.https://arxiv.org/abs/2003.00120

2.https://arxiv.org/abs/2106.06235

3.https://arxiv.org/abs/2009.04131