“35岁以下科技创新人”榜单公布！13位人工智能新星入选

药明康德/编译（来源：《麻省理工科技评论》）

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昨日，全球知名的《麻省理工科技评论》公布了年度全球“35岁以下科技创新35人”榜单（35 Innovators Under 35），共有13名人工智能领域的年轻领袖入选该重磅榜单。让我们一起来看看，这些未来之星们都在人工智能领域取得了什么样优异的成绩吧！

图片来源：《麻省理工科技评论》官网截图

Alice Zhang，29岁   Verge Genomics

“她使用机器学习的方法寻找帕金森病和阿兹海默病的新疗法。”——《麻省理工科技评论》

以阿兹海默病和帕金森病为代表的神经退行性疾病是老龄化社会不得不面对的一大健康危机。对于这些疾病，我们目前还缺乏有效的治疗方案。Alice Zhang的团队则期望利用人工智能工具，在大量数据中寻找到潜在的治疗分子。“在癌症领域，计算生物学已经带来了大量洞见，” Alice Zhang说道：“但大脑领域要落后10年。”在Verge Genomics，研究人员们正在挖掘和疾病有关的基因调控网络，寻找潜在的关键基因，以及有可能影响这些基因活性的分子。在“渐冻人症”的模型里，Verge Genomics的7款分子已能在体外实验中减缓患者的细胞死亡。

Ashutosh Saxena，34岁   Brain of Things

“当他的智能音箱没有达到预期的效果时，他自己创建了一个更好的系统。”——《麻省理工科技评论》

Ashutosh Saxena是Brain of Things的联合创始人兼首席执行官。该公司开发了一个名为Caspar的AI智能系统，利用算法来分析家庭成员的数据，从而逐渐适应用户的习惯和喜好，让家庭生活智能化。“你再也不用时刻想着，自己的快递有没有被送到家，”Saxena表示：“Caspar系统会在收到快递时自动通知你，同时还可以根据你的个人喜好来改变家中的环境和设施等。”Caspar系统收集到的原始数据会自动在本地存储，而不会上传至云端，这样一来可以保障和我们日常生活密切相关的数据安全性。

Brenden Lake，31岁   纽约大学

“让机器像人一样快速而灵活地学习。”——《麻省理工科技评论》

让机器以人类的方式进行学习，这一点在AI领域非常重要，因为在很多时候我们无法对大数据进行训练。Brenden Lake开发出了一个AI程序，可以让机器像人类一样，在看到一个示例后就立刻识别出某种新样式的手写字母。和大部分训练人工智能的方法不同的是，Brenden Lake并没有使用大量字母作为训练数据集，而是试图让AI通过学习书写字母的动作和笔画的连接方式等信息，来了解手写字母的原理。Brenden Lake说道：“在实际应用机器人的时候，我们无法将所有的信息都提前输入到机器人的程序之中，因为有太多未知的情况可能发生。因此，真正的智能机器人必须学会像人类一样，不断地学习新知识和新概念。”

Chelsea Finn，25岁   伯克利人工智能实验室

“她开发的机器人动作能够像孩子一样，通过观察和模仿大人的动作来进行学习。”——《麻省理工科技评论》

Chelsea Finn致力于开发一种机器人，并不需要大量的数据作为基础，而是只需要观看一个人类操纵物体的视频，就可以学会同样的操作。“机器人系统的功能在很多方面都还处于起步阶段，”她说：“目前的首要目标是要让机器人获得一定的常识。”Chelsea Finn的最终研究目标是创造出拥有通用技能的机器人，可以通过观察来进行学习。

John Schulman，30岁   OpenAI

“让AI变得更智能和更先进，先从游戏《刺猬索尼克》开始。”——《麻省理工科技评论》

John Schulman是OpenAI的研究科学家，他的主要研究领域为强化学习，尤其是在元学习方面。他对一款名为《刺猬索尼克》的游戏非常感兴趣，并认为这款游戏可以对新型机器学习算法如何在新环境下进行学习提供一个测试平台。这些算法在完成之后，可以用来提高机器人的运动能力。他希望，那些使用强化学习的算法和机器人可以一直尝试新事物和新环境，从而解决遇到的问题。

Jonas Cleveland，31岁   COSY Robotics

“他正在创造新的购物机器人。”——《麻省理工科技评论》

Jonas Corteland的主要研究领域为计算机感知、机器学习、人工智能及移动机器人等。他所在的Cognitive Operational Systems公司（简称COSY）是宾夕法尼亚大学GRASP实验室的一个衍生公司，专注于在计算机视觉、感知及人工智能等产业提供解决方案。其核心技术可以让机器人来往于商店的不同楼层之间，完成管理库存和保证促销活动进行等操作。

Joy Buolamwini，28岁   MIT媒体实验室 & 算法正义联盟（Algorithmic Justice League）

“当发现人工智能无法对她进行面部识别，她开始自己动手改变现状。”——《麻省理工科技评论》

在大学时代， Joy Buolamwini发现现有的面部识别分析系统的数据主要由白人和男性组成，而这些系统在识别肤色较深的女性面孔时，居然有高达35%的错误率。在意识到这一点之后，她便随后成立了算法正义联盟（Algorithmic Justice League），致力于开发具有社会影响力的技术和算法，来对抗机器学习中出现的偏见。Joy Buolamwini表示：“我们必须对先进的科技进行持续检查，以防出现令人意向不到的失败。”

Julian Schrittwieser，25岁   DeepMind

“AlphaGo 打败了世界上最强的职业围棋选手，而他开发出的AI程序能够打败AlphaGo。”——《麻省理工科技评论》

AlphaGo的名字相信大家已经耳熟能详。这个由Google旗下人工智能公司DeepMind开发出来的人工智能程序，在2016年的3月份打败了世界围棋冠军李世石。Julian Schrittwieser就是这个程序的开发者之一。而在这之后，Julian Schrittwieser又开发出了AlphaGo Zero，这款人工智能程序以100比0的比分完胜AlphaGo。他表示，推动具有普适性特征的算法，可以成为DeepMind构建独立于人类直觉之外的智能机器的关键，而这可能会导致医药和材料科学等相关领域中，由AI驱动的全方位创新。

Marzyeh Ghassemi，33岁   多伦多大学

“她使用人工智能，整理乱麻般的医疗数据。”——《麻省理工科技评论》

Marzyeh Ghassemi在攻读博士学位的时候与医院有过合作，她意识到医疗体系的一大问题在于信息过载。因此，她设计了一款人工智能程序，试图从杂乱无章的医疗数据中找到洞见，预测患者的健康。这并不是容易的事。要知道，医疗数据并没有被很好的结构化，而且不同医生对于诊断和治疗方案，可能会有不同的看法，这些都增加了人工智能程序的开发难度。而Marzyeh Ghassemi的团队克服了这些挑战，并取得了积极的初步成果。如今，他们已经能准确地预测患者的住院时间，或是死亡几率。将来，Marzyeh Ghassemi计划在当地的医院进一步测试她的算法。

Manan Suri，31岁   德里印度理工学院

“他开发的电脑芯片可以模拟人脑的工作过程。”——《麻省理工科技评论》

Manan Suri是德里印度理工学院的电子工程系助理教授。他的研究兴趣包括非挥发性记忆技术、非常规计算（机器学习/神经形态）以及半导体设备等。他利用一种名为新兴非易失性存储器（eNVM）技术中的随机性特性，创造了一种可以模拟大脑中的神经元及突触的芯片。他成立了一家名为Cyran AI Solutions的新锐公司，在eNVM研究的基础上，研发神经形态和网络安全的硬件设施。

Mustafa Suleyman，33岁   DeepMind

“他用人工智能来减轻人类所受的痛苦。”——《麻省理工科技评论》

Mustafa Suleyman是Google旗下人工智能公司DeepMind的联合创始人，致力于用人工智能技术，让世界变得更美好。在2016年2月他成立了DeepMind Health，利用人工智能技术来对疾病进行诊断，其中包括对眼部疾病及乳腺照片的分析和诊断。他表示：“对于科技公司来讲，最重要的是要问自己这样一个问题：我们如何塑造代表我们道德观念的算法？”

Shinjini Kundu，27岁   卡耐基梅隆大学

“医学影像充满细节，难以解读。她的程序能找到人类看不到的细节。”——《麻省理工科技评论》

医学影像是疾病诊断的重要工具，它让我们能看到通常肉眼看不见的东西。但人类的解读能力，已逐渐跟不上医学影像技术的发展速度。当这些影像涵盖了大量细节，想要解读这些信息，就变得越发困难。近年来，人工智能技术在图像解读领域取得了难以置信的突破。同样是利用人工智能系统，Shinjini Kundu开发了一款程序，能有效找到医学影像中，人眼所无法发现的细节。“如果我们能检测出这些‘看不见’的细节，就有望更早对疾病做出诊断，” Shinjini Kundu说道：“诊断时，症状可能还没有发展。” 《麻省理工科技评论》指出，这项发明能帮助人类提早数月，甚至数年发现疾病。而且在疾病诊断方面，人工智能有望成为人类的老师，教会我们如何识别疾病。

印奇，30岁   旷视科技

“他的人脸识别平台改变了中国的商业模式。”——《麻省理工科技评论》

印奇是旷视科技公司的联合创始人和首席执行官。旷视以深度学习和物联传感技术为核心，立足于自有原创深度学习算法引擎 Brain++，深耕金融安全，城市安防，手机 AR，商业物联，工业机器人五大核心行业，致力于为企业级用户提供全球领先的人工智能产品和行业解决方案。该公司的核心技术名为Face++，这个面部识别平台将领先的、基于深度学习的计算机视觉技术开放给开发者。旷视科技公司已经得到了中国政府和投资公司的大力支持，已于2017年11月完成了4.6亿人民币的C轮融资。

我们再次祝贺这些青年才俊入选“35 岁以下科技创新35人”榜单，也期待这些明日之星能为我们带来更多创新的人工智能新发现。

注：本文图片均来自入选者公司、学校、或个人主页。点击文末“阅读原文”，即可访问完整榜单。

参考资料：

[1] 35 Innovators Under 35 2018

[2] 祝贺！10位生物医药新星入选“35岁以下科技创新人”榜单

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