机器学习横扫谷歌教授科研奖 AI趋势可见一斑

2017-03-03 00:15 出处:其他 作者:佚名 责任编辑:qianyuhang

  【PConline 杂谈】近日,谷歌公布了2016年谷歌教授科研奖获得者名单。从2005年起,谷歌每年都会为在世界各地做出杰出贡献的学者、教授授予奖金,以鼓励他们在计算机科学领域的探索和进步。每年全球都会有成千名研究人员向谷歌申请该奖项,但只有15%最终可以获此殊荣。

  谷歌教授科研奖覆盖包括算法及优化、计算神经科学、制冷及电力、地理学及地图、人机互动、信息检索和实时内容、机器学习和数据挖掘、机器感知、机器翻译、移动领域、计算机网络的设计、自然语言处理、物理界面及沉浸式体验、隐私性、量子与计算、软件工程及程序语言、语音、结构化数据,提取,语义图片和数据库管理、(软硬件)系统、虚拟现实等共计21个领域。

 

  谷歌教授研究奖设立之初所覆盖的范围,除了计算机科学,还有教育和社会这两项。经过了12年的发展,获奖者则几乎全部来自于计算机科学。据谷歌研究院消息,谷歌今年共为922名高校教授获此奖项,奖金总额高达15万美元。那么下面让我们来看一下在机器学习和数据挖掘领域获奖人员部分简介

  Daniel Roy

  多伦多大学计算机科学助理教授,多伦多斯卡伯勒大学计算机与数学科学助理教授。研究课题有条件概率的可计算性、神经网络矩阵分解问题、产品形式可交换特征概率函数的表征、扩展可允许程序及其非标准贝叶斯风险问题等。共发布学术论文31篇,进行技术型报告9场。

  Francesco Orabona

  石溪大学助理教授。获奖成就为在非凸函数的无参数随机随机最小化问题上的研究。目前的研究方向有无参数机器学习,尤其对在线学习,域适应、批量/随机凸优化等问题感兴趣。发表论文12篇,获得国际学术会议最佳论文2篇(ICIAP2015,CVPR2005),在国际竞赛中多次获一等奖(“Mathesis” mathematical contest1991,LEGO World Cup1992)。

Francesco Orabona(右)Shimon Whiteson(左)

  Shimon Whiteson
 
  英国牛津大学计算机科学系助理教授。主要研究方向是对能使计算系统获取和执行职能任务的算法进行设计、分析和评估,和把理论框架应用在机器人和搜索引擎最优化等实际领域中。Shimon Whiteson同时也在工业界和政府机构担任人工智能和机器学习顾问。发表杂志文章、会议论文、讲习班及短篇论文、技术报告等共计93篇。

  Ilias Diakonikolas

  南加州大学助理教授、南加州大学Andrew and Erna Viterbi Early Career 主席。研究方向有算法、学习、统计和应用可行性。研究的主要目的是探索统计效率和计算效率之间的平衡性,以及ML基础问题中的鲁棒性(robustness)现象。获得的奖金处谷歌教授研究奖外,还有NSF 职业奖金,斯隆研究奖金、Marie Curie职业整合补助金,以及EPSRC补助金。为COLT 2017, ICALP 2016, STOC 2015, ICALP 2014, ESA 2014的项目委员会成员。发表研究成果共计56篇,国际学术会议最佳论文2篇(IJCAR'08,CADE'12 )。

  Josef Urban

  捷克信息学、机器人及控制论研究院(CIIRC)高级研究员。主要研究方向为大型语义特定知识库的自动推理(也称强人工智能),涉及自动演绎推理、归纳推理等内容;另外,也参与数学形式化及计算机验证问题的研究。发表项目论文共计20篇。

  Martin Jaggi

  瑞士洛桑联邦理工学院终身助理教授。2016年主要研究成果为原始对偶率及认证(Primal-Dual Rates and Certificates)。他的长期主要研究方向为机器学习和数据分析优化问题,分类,回归,矩阵分解,稀疏和结构化预测等问题。发表论文期刊及学术会议论文13篇。

  Mehryar Mohri

  纽约大学Courant数学科学研究所计算机科学与数学教授。主要研究方向有机器学习、理论和算法、语音处理、加权自动机理论和算法、串或序列算法、自然语言处理、计算生物学等。发表论文共计206篇。

  Tamara Broderick   

  麻省理工职业发展助理教授。主要研究方向是贝叶斯推理、强调可扩展、非参数的图形模型和无监督学习。这也是该领域唯一一位获奖女教授。发布论文,技术报告等共计40篇。

  Tim Roughgarden

  斯坦福大学计算机科学教授、管理科学与工程教授。主要研究领域有算法的设计、分析、应用以及局限性。博弈论和微观经济学,尤其是将其应用于网络和竞价领域。2016年共发表论文12篇,涉及算法博弈理论、竞价及机制设计、成本分享机制、从数据中习得竞价等多个领域。

  Nathan Srebro

  芝加哥丰田技术学院副教授,芝加哥大学计算机科学兼职副教授。发表论文共147篇。

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  Vibhanshu Abhishek

  卡耐基梅隆大学信息系统助理教授。感兴趣的研究主题包括电子商务、全渠道零售/广告,移动健康和高科技产业。他教授的课程有《数字营销分析》、《破坏性技术管理》等。

  往届中国获奖者

  除此之外,在2014年和2015年,分别有两位中国学者获此奖项。他们分别是苁京生和谢涛。

  苁京生

  获2015年谷歌教授科研奖,获奖类别为系统科学(硬件和软件)。现为洛杉矶加大(UCLA)电脑系华裔校长讲席教授。他的研究领域包括电子设计自动化、高能效计算与应用、大数据的可定制计算以及高度可扩展算法。他在上述领域已经主导了50多个项目,发表了400多篇论文。其中10篇获得最佳论文奖。

  谢涛

  获2014年谷歌教授研究奖。现为美国伊利诺伊大学香槟分校(UIUC)计算机科学系副教授、威利特学院学者。在软件工程,特别是自动化软件工程取得多项开创性成果,尤其在软件测试和软件工程数据挖掘有突出的贡献,为该领域国际著名专家。近10年来发表逾200篇论文,其中在旗帜和顶级国际期刊和国际会议共发表逾50篇论文。获得国际学术会议最佳论文3篇(ICSE 2013 SEIP,USENIX LISA 2010,ASE 2009),最佳论文提名3篇(ASE 2009, ASE 2006, ASE 2003)。在美国主持科研项目包括逾20项联邦政府科研项目和工业界科研项目。 

 

  和2015年相比,今年增加的评奖领域有算法及优化、制冷及电力、物理界面及沉浸式体验、量子与计算、虚拟现实等,和现在科技的发展趋势一致。今年与机器学习相关的申请占总数的20%,同比增长12%。机器学习是人工智能研究的核心问题之一,也是当前人工智能研究的一个热门方向,其应用遍及人工智能的各个领域,它主要使用归纳、综合而不是演绎。机器学习获奖者的显著增加,笔者认为这无疑是在推动人工智能的发展。而且机器学习也是今年获得奖金最多的领域,另外三个获奖金最多的领域分别是机器感知,计算机网络设计及系统。

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