五位获得国际认可的研究人员被任命为第一位图灵人工智能（AI）世界领先研究员。
新研究员将在AI面临的最大挑战上进行开创性的工作，他们是：
- 剑桥大学Zoubin Ghahramani教授
- 曼彻斯特大学Samuel Kaski教授
- 爱丁堡大学米雷拉·拉帕塔教授
- 牛津大学菲利普·托尔教授
- 牛津大学迈克尔·伍尔德里奇教授。
这些奖学金以人工智能先驱阿兰·图灵（Alan Turing）命名，是英国致力于进一步加强其在该领域全球领导者地位的一部分。
在竞争激烈的国际环境中留住并吸引一些最优秀的国际研究人才，将提高英国在人工智能领域的竞争优势和能力。
变革性影响
研究员的研究将通过解决该领域的一些基本挑战，对国际人工智能研究和创新格局产生变革性影响。
它还可以在以下领域产生重大社会影响：
- 个性化医疗决策
- 合成生物学与药物设计
- 财务建模
- 自动驾驶车辆。
关于同伴
剑桥大学Zoubin Ghahramani教授
Ghahramani教授是：
- 谷歌高级主管和杰出研究员
- 优步前首席科学家
- 皇家学会会员。
他将在继续在谷歌工作的同时，共同持有奖学金。
他旨在开发所需的新算法和应用程序，以解决支持语音识别和自动车辆等技术的人工智能系统所面临的局限性。
这包括确保他们能够更好地适应新数据，并将数据驱动的机器学习方法应用于模拟器以了解复杂系统。
曼彻斯特大学Samuel Kaski教授
卡斯基教授的联合立场是：
- Christabel Pankhurst卫生技术研究所研究主任
- 阿尔托大学芬兰人工智能中心主任。
通过他的研究金，Kaski教授旨在克服当前人工智能系统的一个基本限制，即它们需要详细说明目标才能提供帮助。
在困难的设计和决策任务中，例如药物设计，我们通常无法做到这一点，因为预期的结果不确定且不断演变。
这些新工具将用于帮助药物设计，并改进个性化医疗中的诊断和治疗决策。
爱丁堡大学米雷拉·拉帕塔教授
拉帕塔教授：
- 是爱丁堡皇家学会会员
- 是英国自然语言处理博士培训研究与创新中心（UKRI）主任
- 获得英国皇家学会沃尔夫森功绩奖
- 是凯伦·斯帕克·琼斯奖的第一位获奖者。
拉帕塔教授的目标是开发一个受人脑启发的人工智能系统，该系统能够进行高级推理，并能够从大量不同的数据集中得出结论。
这将解决当前人工智能系统在整合来自不同来源的大量信息方面无法与人脑的复杂程度相匹配的局限性。
牛津大学菲利普·托尔教授
托尔教授是：
- 皇家学会和皇家工程学院院士
- 分拆公司Oxsight和AIstetic的创始人。
他的目标是使深层神经网络更加稳健。
深度网络广泛应用于从欺诈检测到自动驾驶汽车的应用中，但也存在令人惊讶的漏洞。
托尔教授将通过其奖学金创建一个新的卓越中心。该中心将使深度学习变得可靠、稳健、可部署，并能够有效处理将提供给他们的大量数据。
牛津大学迈克尔·伍尔德里奇教授
伍尔德里奇教授是：
- 牛津大学计算机科学系主任
- 阿兰·图灵研究所人工智能联合项目总监
- 英国计算机学会Lovelace奖章获得者
- 四个人工智能和计算协会的会员。
Wooldridge教授将与行业合作伙伴合作：
- 埃森哲全球解决方案
- 脸谱网
- 摩根大通
- 牛津资产管理
- 施伦贝格尔
- 沃达丰。
他旨在改进基于代理的人工智能模型，这些模型越来越多地用于金融建模和物流等部门。
伍尔德里奇教授的团队此前曾使用基于代理的模型来理解全球市场灾难性崩盘的原因，即所谓的“闪电崩盘”，他们将在该项目中继续这项工作。
全球竞争优势
商务部长夸西·夸滕表示：
作为人工智能之父阿兰·图灵（Alan Turing）的故乡，英国在人工智能领域拥有全球竞争优势，图灵人工智能世界领先研究员奖学金（Turing AI World Leading Research Fellowships）将确保我们继续吸引和留住世界上最有才华的人工智能创新者。
凭借1800万英镑的资金，这五位杰出的研究人员将利用人工智能解决我们这个时代的巨大社会挑战，从个性化医疗到自动驾驶汽车，这些挑战可以改善我们的生活和工作方式，同时巩固英国作为全球科学超级大国的地位。
政府首席科学顾问Patrick Vallance爵士表示：
这五位获得国际认可的研究人员被任命为第一位图灵人工智能世界领先研究员，这将有助于我们吸引全球顶尖人才，并确保英国在人工智能研究和创新方面保持领先地位。
这一专业知识将提高英国在人工智能方面的能力，并使我们能够面对更大、更复杂的挑战。
UKRI向研究员提供了1800万英镑的投资支持。
行业合作
除此之外，包括IBM、阿斯利康和脸书在内的39个不同的合作伙伴正在为研究员的研究项目贡献价值1570万英镑的资金。
研究金由UKRI的工程和物理科学研究委员会（EPSRC）提供。
EPSRC执行主席林恩·格拉登教授表示：
图灵人工智能世界领先研究员奖学金（Turing AI World-Leading Researcher Fellowships）认可国际领先的人工智能研究人员，并提供必要的支持，以应对人工智能研究中的一些最大挑战和机遇。
这些奖学金使英国能够吸引顶级国际人才来到英国，并留住我们自己的世界领导者。吸引和留住顶尖人才对于保持英国在人工智能研究和创新领域的领先地位至关重要。
创新战略
此前，政府上周公布了创新战略。
该战略为英国确定了七项战略技术，以优先考虑和建立现有研发优势，包括英国具有全球竞争优势的人工智能。
人工智能是增加经济财富和改变社会的重要全球机遇，许多其他国家在研究方面投入了大量资金。
全球机会
今天的声明是通过图灵人工智能研究金对人工智能研究领导者4600万英镑投资的一部分。
这些奖学金以及更广泛的投资，旨在巩固英国在人工智能领域的领先地位，并提升英国作为学习、投资或工作人工智能的好地方的声誉。
投资包括：
奖学金投资
图灵人工智能研究金投资由以下各方合作提供：
- 英国皇家研究院
- AI办公室
- 阿兰·图灵研究所，国家数据科学和人工智能研究所。
艾伦·图灵研究所所长阿德里安·史密斯爵士教授说：
受阿兰·图灵（Alan Turing）遗产的启发，英国已经吸引了许多最具国际知名度的人工智能人才，这些研究金将进一步帮助我们的一些最聪明的头脑，跨越一系列学科，确保人工智能研究继续产生积极和变革的影响。
更多信息
图灵人工智能世界领先研究员
剑桥大学Zoubin Ghahramani项目：推进现代数据驱动的稳健人工智能
UKRI支持：260万英镑
现代人工智能以从大量数据中学习并支持以下技术的方法为主：
它们也是人工智能最近取得突破的基础，例如可以在国际象棋、围棋和扑克中击败人类的游戏系统。
它们是科学、工程和医学的实际进步的基础，例如用于分析基因组数据和医学图像的自动化工具。
限制的数量
尽管取得了重大进展，但这些系统仍面临一些限制。
其中包括：
- 对大量附加的、无用的信息处理不当
- 不确定性和不断变化的环境
- 他们结合符号和统计推理能力的差距
- 许多学习阶段缺乏自动化。
Ghahramani教授旨在开发新的算法和应用程序来解决这些局限性。
调整和报告
例如，通过确保人工智能系统能够更好地适应新数据，并在无法找到正确结论时进行报告，而不是继续使用错误的结论。
他致力于开发更好的工具来自动化机器学习系统的构建和维护过程，并将数据驱动的机器学习方法应用于模拟器。模拟器广泛用于科学和工程中复杂系统的建模和理解。
他致力于使用通过研究所开发的工具来解决复杂系统建模和优化中的问题，这些复杂系统包含许多相互依赖的组件，例如电网效率和运输系统。
项目合作伙伴：
- Graphcore公司
- 因弗尼亚实验室
- 拖拉机有限公司
- Wayve科技有限公司。
项目合作伙伴捐款总额：145万英镑
曼彻斯特大学Samuel Kaski教授：人类-人工智能研究团队，在实验设计和决策中指导人工智能
UKRI支持：440万英镑
机器学习是一种人工智能，它可以从数据中自动学习问题的解决方案，并有望解决许多挑战。
这包括医疗保健，人工智能可以通过研究医疗记录和其他数据来检测与疾病和健康状况相关的模式。
然而，机器学习仍然受到这样一个事实的限制，即我们需要设定适当的目标和奖励来告诉人工智能系统哪些结果是需要的。
预期成果
当我们仅部分了解目标时，这是很困难的，就像科学研究开始时的情况一样。
Kaski教授旨在开发机器学习系统的新方法，以帮助人类解决以下问题：
- 设计性实验
- 解释结果的含义
- 决定下一步测量什么
- 最终达成可信的问题解决方案。
这一新方法将应用于三个挑战：
- 个性化医疗中的诊断和治疗决策
- 合成生物学和药物设计中科学实验的指导
- 设计和使用数字孪生兄弟来设计物理系统和过程。
新方法和工具
例如，在药物设计中，如果我们能够为候选分子指定精确的目标函数，那么当前最先进的工具能够生成候选分子。
然而，这对人类来说很难做到，如果我们的规范不完善，智能系统将非常聪明地产生我们不想要的结果。
这就是拟议的新方法和工具将有所帮助的地方。
曼彻斯特大学（The University of Manchester）将与阿兰·图灵研究所（The Alan Turing Institute）以及来自行业和医疗行业的许多合作伙伴合作，建立人工智能卓越中心。该中心将与最好的国家和国际人工智能研究人员网络建立强有力的联系。
项目合作伙伴：
- 阿尔托大学
- Apis检测技术有限公司
- 阿斯利康
- 代尔夫特理工大学
- Etsimo Healthcare Oy公司
- Gendius有限公司
- 大伦敦管理局
- 曼彻斯特健康创新
- 国际商用机器公司
- 京都大学
- 光谱分析
- 伯明翰大学
- 剑桥大学
- 多伦多大学
- 零碳农场有限公司
- 大曼彻斯特联合管理局
- NHS通过Pankhurst Institute。
项目合作伙伴捐款总额：640万英镑
爱丁堡大学米雷拉·拉帕塔教授：团队，教授机器像人类一样推理
UKRI支持：390万英镑
旨在模仿人脑处理信息和做出决策的深度学习取得了进展，在以下方面取得了进步：
然而，使用深度学习的人工智能系统在推理方面仍然存在缺陷，即获取信息片段，将其组合并使用它们得出逻辑结论或设计新信息。
视觉和文本信息
计算机系统可以从视觉和文本信息中得出结论。
然而，人脑在关联和整合来自不同来源的信息以及利用以往经验将其转移到根本不同的挑战方面要复杂得多。
当前的人工智能系统在暴露于训练信息之外的数据时会失败。
误导性关联
他们只坚持表面的和潜在的误导性联系，而不是学习真正的因果关系。
他们也无法进行抽象的推理，也无法让我们充分了解他们是如何得出具体结论的。
高级推理
拉帕塔教授的目标是受人脑的启发，开发能够进行高级推理的神经网络。
构成这些网络的专业组件将具有不同的优势，这将确保他们具有更全面的推理能力，能够：
- 从大量不同的数据中得出结论
- 应对变化
- 具有创造性
- 解释他们的预测和决定。
项目合作伙伴：
- ARM有限公司
- 英国广播公司
- 大英图书馆
- 谷歌DeepMind英国
- 戴森有限公司
- 华为
- 国际商用机器公司
- Naver Labs欧洲
- RAS Technologies GMBH公司
- 苏格兰和南方能源SSE plc
- Brainnwave有限公司
- 壁镜
- 剑桥亚马逊研究中心。
项目合作伙伴捐款总额：420万英镑
牛津大学菲利普·托尔教授：稳健、高效和值得信赖的学习
UKRI支持：300万英镑
深层神经网络模仿人类的智能，能够从海量数据中学习。
它们有广泛的应用，从欺诈检测和视觉识别到自动驾驶汽车，但它们的局限性越来越明显。
其中包括对抗性示例的漏洞，在这些示例中，数据的呈现意图是导致AI模型出错。
对信息进行分类
在安全关键型应用程序（如自动驾驶车辆或医疗诊断）中，这会导致AI模型对信息进行错误分类。
例如，最近的研究表明，自动驾驶汽车的神经网络可以被地面上的标记物愚弄而转向相反的车道。
托尔教授将通过他的奖学金创建一个新的卓越中心。该中心将使深度学习变得可靠、稳健、可部署，并能够有效处理将提供给他们的大量数据。
项目合作伙伴：
- 五个人工智能
- 脸书（国际）
- 备注控股
- 地平线机器人。
合作伙伴项目捐款总额：190万英镑
牛津大学迈克尔·伍尔德里奇教授：大型智能体对撞机，大规模稳健的基于智能体的建模
UKRI支持：350万英镑
基于代理的模型越来越多地用于金融建模、物流和供应链管理等领域。
它们由自主决策AI“代理”构建而成，为许多系统建模提供了一种新颖的方式。
然而，目前基于代理的建模方法有许多局限性，包括缺乏合适的建模语言，以及无法验证其预测。
克服挑战
伍尔德里奇教授旨在开展克服这些挑战所需的基础科学研究。
他将使用最先进的人工智能和机器学习技术大规模开发、填充、校准和验证基于代理的模型。
他将与主要行业合作伙伴合作，在一系列真实案例研究中测试和完善技术。他将把基于代理的建模从一个临时的、试错的过程转变为一个可靠的、可靠的规程。
项目合作伙伴：
项目合作伙伴捐款总额：60000英镑
顶部图片：图片来源：MF3d/GettyImages
