北京智源人工智能研究院启动「智源学者计划」,首批智源学者候选人名单公布

4月16日,北京智源人工智能研究院(Beijing Academy of Artificial Intelligence,BAAI,2018年11月成立)在北京会议中心召开了「智源学者计划暨联合实验室发布会」,首批智源学者候选人名单公布,每人每年至少可获50万元资助。

4月16日,北京智源人工智能研究院(Beijing Academy of Artificial Intelligence,BAAI,2018年11月成立)在北京会议中心召开了「智源学者计划暨联合实验室发布会」。

北京智源人工智能研究院是在科技部和北京市委市政府的指导和支持下,由北京市科委和海淀区政府推动成立,依托北京大学、清华大学、中国科学院、百度小米、字节跳动、美团点评、旷视科技等北京人工智能领域优势单位共建的新型研发机构;重点开展四项任务:引进培育高端人才、共建联合实验室、建设人工智能社区、加强产学研合作。

研究院实行理事会领导下的院长负责制,原微软亚太研发集团首席技术官、源码资本投资合伙人张宏江担任首届理事长,北京大学计算机系主任黄铁军担任首任院长。

智源研究院是北京智源行动计划的一部分。北京智源行动计划是在科技部和北京市政府的指导和支持下,由企业、高校、院所等共同提出,是北京服务人工智能发展的顶层设计。

据北京市科委副主任张光连所言,北京市科委在2018和2019年两年为智源研究院提供了3.4亿元的资金支持。今后,北京市科委还将支持智源研究院积极争取国家科技部等部门支持,承接国家科技创新 2030 —「新一代人工智能」重大项目等任务。

「不光是给钱,我们还给人。」张光连说,「把我们的(曹)处长不干行政职务了,派到这儿当副院长,全职打破铁饭碗,到瓷饭碗这儿来工作,全身心投入。」

智源研究院的愿景目标是:按照国家新一代人工智能发展规划总体部署,支持科学家勇闯人工智能科技前沿“无人区”,推动人工智能理论、方法、工具、系统等方面取得变革性、颠覆性突破,引领人工智能学科前沿和技术创新方向,推动北京成为全球人工智能学术思想、基础理论、顶尖人才、企业创新和发展政策的源头,支撑人工智能产业发展,促进人工智能深度应用,改变人类社会生活。

要实现这样一个目标,关键在于人才。

「『智源学者计划』的目标就是要找到最好的人,给他自由支配的经费,提供他需要的资源,支持开展人工智能领域特定方向上的重大基础问题研究,或者开展前沿问题的自由探索。」黄铁军院长在介绍中说。

「智源学者计划」将依托北京大学、清华大学、中科院等优势高校院所,以及旷视等骨干企业研究院,对智源科学家首席(CS)、智源研究项目经理(PM)、智源研究员(PI)和智源青年科学家四类人才进行重点支持。

1. 智源首席科学家(Chief Scientist 简称:CS)

(1)支持对象:工作在科研一线,具有强原始创新能力,在重大科技项目攻关、工程项目实施中,创造性地解决了人工智能重点领域的关键难题的领军人才。

(2)选拔方式:由智源专家委员会定向邀请。

(3)工作职责:负责把握学术方向,并对方向进行规划、确定领域项目。

2. 智源研究项目经理(Project Manager 简称:PM)

(1)支持对象:兼备学术方向技术能力和管理才能的复合型人才。

(2)选拔方式:由智源首席研究员(PI)推荐。

(3)工作职责:对项目进行管理,定期与智源首席研究员(PI)、智源研究院、智源首席科学家(CS)进行沟通。

3. 智源研究员(Principle Investigator 简称:PI)

(1)支持对象:在人工智能基础理论原始创新上有所突破,对学科发展发挥了重要带动作用的研究人员。

(2)选拔方式:由智源首席科学家(CS)推荐。

(3)工作职责:组织及开展学术科研。

4. 智源青年科学家

(1)支持对象:38岁以下,有着广阔学术视野、创新思维以及突出发展潜力的青年科学家。

(2)选拔方式:由智源研究院面向北京人工智能领域优势高校院所及企业开展定向征集。

(3)工作职责:根据个人擅长领域或研究兴趣方向,开展AI领域内的开放性探索。

经过提名、初评、审议等流程,已经遴选出首批智源学者候选人,共21人,并即将启动公示程序。(公示信息将通过北京智源人工智能研究院网站及公众号对外公布。)

会上,北京市科委副主任张光连宣读了首批智源学者候选人名单:

人工智能数理基础重大方向首席科学家:
中国科学院院士、北京大学数学科学院张文平教授;

智源研究项目经理:
北京大学夏壁灿教授;

人工智能数理基础重大研究方向智源研究员:共10位,他们分别是:
北京大学 董彬副教授、李铁军教授、林伟研究员、文再文副教授、杨超教授、张志华教授;
清华大学 邓柯副教授、史作强副教授;
中科院数学系统科学研究院 戴彧红研究员、明平兵研究员。

首批青年科学家候选人,共9名,其中,数理基础方向5名,机器学习方向4名,他们分别是
北京大学 特聘研究员 朱占星
北京大学 副研究员 章斯鑫
北京大学 应用物理与计算数学研究所 副研究员 王涵
北京大学 副教授 邵嗣烘
清华大学 助理教授 林乾
清华大学 助理教授 黄高
清华大学 长聘副教授 崔鹏
清华大学 长聘副教授 唐平中
旷视科技研究院 模型研究组负责人 张祥雨博士(年仅28岁,是首批青年科学家候选人中最年轻的)

据悉,首批智源学者将致力于打破基于计算机实验和神经科学人工智能的惯用建模范式,以可解释性的新型人工智能模型、新型的机器学习算法、深度学习的基础研究为研究内容,解决人工智能面临的可计算性、可解释性、泛化性、稳定性等基础理论问题,建立以数学与统计理论为第一原理的新一代人工智能方法论。

这21位智源学者候选人的信息将在智源研究院官网进行公布,一个月的公示期后,若无意外,智源研究院将与他们签订聘任协议。

届时,智源研究院将直接向他们支付费用,「不用走单位的人事体制,直接研究院我们负责任。」黄院长说,「我们看重他是一个有潜力的人,我们就直接给他,大概就是不低于50万的每年的支持力度(每个人)。」

这些智源学者不需要在智源研究院办公,还在原单位继续从事学术研究,成果也全部属于其所在单位,「研究院不拥有也不期望去获得任何知识产权」,「因为他做的是人工智能,是符合国家的战略方向,是符合北京市的方向,所以我们给他支持。」黄院长说。

此外,这些智源学者在科研工作中所需要的经费,也会获得研究院支持。黄院长表示,只要不用到违规,怎么用,完全由自己决定。

黄院长还表示,智源学者的申报不是每年只有一次,而是不分批次,只要是符合要求的人才,通过申报程序,可以随时进入研究院支持的范围。

黄铁军表示,今年将计划遴选智源学者100人,大概覆盖5到7个重大方向,其中,青年科学家30-50人。2020年和2021年再分别增加100人,智源学者总体规模保持在300人左右。

「我们这一次所谓第一批(9位科学家),树立了基础和机器学习两个方向,组织方向过程中发现(这不是我们的全部),只是跟这两个方向相关。人工智能面比这个宽的多,所以后续大家推荐青年科学家的时候,可以放开去想,并不是说一定跟他们9位研究方向去比,这个不用比。」黄铁军在论坛环节补充道,

「北京的人工智能真正未来的标志性突破,我们真的希望不拘一格来支持,甚至于本科生。我觉得是这样。包括咱们现在的青年科学家,发现那种苗子的时候,一样的,我们该需要支持,就给他支持。」

同时,智源研究院秉承着宁缺毋滥的原则,坚持高标准,智源研究院副院长刘江补充道。

据悉,首批青年科学家推选工作开展以来,清华、北京各单位专家共计推选了54名候选人,参加答辩42人,经专家评审,最终选出了9名。

会上,北京智源人工智能研究院还宣布,与旷视科技成立首个智源联合实验室——「北京智源—旷视智能模型设计与图像感知联合实验室」,并举行了揭牌仪式。旷视首席科学家孙剑博士对联合实验室的目标、特色以及拟开展的数据集建设、AI竞赛等工作规划进行了介绍。

附9位智源青年科学家候选人简介:

1.  北京大学 特聘研究员 朱占星:深度学习的泛化性和鲁棒性方面取得了高水平成果,曾获国际计算机安全领域顶级会议CCS2018最佳论文提名。

2.  北京大学 副研究员 章斯鑫:建立了深度学习小波分析的联系,论文曾发表在国际机器学习和应用数学顶级期刊上。

3.  北京应用物理与计算数学研究所 副研究员 王涵:在分子动力学的数值分析方面取得突出成果,在《物理评论快报(Physical Review Letters)》等国际顶级学术期刊上发表文章30余篇。

4.  北京大学 副教授 邵嗣烘:23岁即获中国计算数学学会优秀青年论文一等奖,在计算量子力学前沿做出了重要贡献。

5.  清华大学 助理教授 林乾:在高维数据和复杂模型的统计分析理论方面取得了高水平的研究成果,是相关领域杰出的青年学者。

6.  清华大学 助理教授 黄高:提出了随机深度网络、自适应推理神经网络深度学习算法模型,曾获得2017年国际计算机视觉模式识别会议(CVPR)最佳论文奖。

7.  旷视科技研究院 模型研究组负责人 张祥雨博士:是多个高影响力卷积神经网络模型的主要研发者之一,曾获2016年国际计算机视觉模式识别会议(CVPR)最佳论文奖、国际顶级计算机视觉竞赛多项冠军。

8.  清华大学 长聘副教授 崔鹏:在网络表示学习和社会感知的多媒体计算方面取得一系列创新成果,获得国家自然科学二等奖一项和省部级一等奖三项,入选中组部万人计划青年拔尖人才,荣获中国计算机学会青年科学家奖和国际计算机协会中国新星奖。

9. 清华大学 长聘副教授 唐平中:致力于人工智能博弈论的交叉研究,设计人工智能与优化算法,大幅度提升了互联网公司核心经济指标。

产业AI人才智源学者计划北京智源人工智能研究院
相关数据
Microsoft机构

微软是美国一家跨国计算机科技公司,以研发、制造、授权和提供广泛的计算机软件服务为主。总部位于美国华盛顿州的雷德蒙德,最为著名和畅销的产品为Microsoft Windows操作系统和Microsoft Office办公室软件,以及Xbox的游戏业务。微软是美国《财富》杂志2015年评选的世界500强企业排行榜中的第95名。

https://www.microsoft.com/en-us/about
张宏江人物

张宏江,生于湖北武汉,11岁时随家人移居河南叶县。1982年毕业于郑州大学无线电系。后来取得丹麦科技大学电子工程博士学位。2006年任微软亚太研发集团首席技术官、微软亚洲工程院院长,2011年10月至2016年12月任金山软件CEO。他被认为是计算机视频检索研究领域的“开山鼻祖”。

孙剑人物

孙剑,男,前微软亚研院首席研究员,现任北京旷视科技有限公司(Face++)首席科学家、旷视研究院院长 。自2002年以来在CVPR, ICCV, SIGGRAPH, PAMI等顶级学术会议和期刊上发表学术论文100余篇,两次获得CVPR最佳论文奖(2009, 2016)。孙剑博士带领的团队于2015年获得图像识别国际大赛五项冠军 (ImageNet分类,检测和定位,MS COCO 检测和分割) ,其团队开发出来的“深度残差网络”和“基于区域的快速物体检测”技术已经被广泛应用在学术和工业界。

深度学习技术

深度学习(deep learning)是机器学习的分支,是一种试图使用包含复杂结构或由多重非线性变换构成的多个处理层对数据进行高层抽象的算法。 深度学习是机器学习中一种基于对数据进行表征学习的算法,至今已有数种深度学习框架,如卷积神经网络和深度置信网络和递归神经网络等已被应用在计算机视觉、语音识别、自然语言处理、音频识别与生物信息学等领域并获取了极好的效果。

机器学习技术

机器学习是人工智能的一个分支,是一门多领域交叉学科,涉及概率论、统计学、逼近论、凸分析、计算复杂性理论等多门学科。机器学习理论主要是设计和分析一些让计算机可以自动“学习”的算法。因为学习算法中涉及了大量的统计学理论,机器学习与推断统计学联系尤为密切,也被称为统计学习理论。算法设计方面,机器学习理论关注可以实现的,行之有效的学习算法。

感知技术

知觉或感知是外界刺激作用于感官时,脑对外界的整体的看法和理解,为我们对外界的感官信息进行组织和解释。在认知科学中,也可看作一组程序,包括获取信息、理解信息、筛选信息、组织信息。与感觉不同,知觉反映的是由对象的各样属性及关系构成的整体。

人工智能技术

在学术研究领域,人工智能通常指能够感知周围环境并采取行动以实现最优的可能结果的智能体(intelligent agent)

神经科学技术

神经科学,又称神经生物学,是专门研究神经系统的结构、功能、发育、演化、遗传学、生物化学、生理学、药理学及病理学的一门科学。对行为及学习的研究都是神经科学的分支。 对人脑研究是个跨领域的范畴,当中涉及分子层面、细胞层面、神经小组、大型神经系统,如视觉神经系统、脑干、脑皮层。

规划技术

人工智能领域的「规划」通常是指智能体执行的任务/动作的自动规划和调度,其目的是进行资源的优化。常见的规划方法包括经典规划(Classical Planning)、分层任务网络(HTN)和 logistics 规划。

模式识别技术

模式识别(英语:Pattern recognition),就是通过计算机用数学技术方法来研究模式的自动处理和判读。 我们把环境与客体统称为“模式”。 随着计算机技术的发展,人类有可能研究复杂的信息处理过程。 信息处理过程的一个重要形式是生命体对环境及客体的识别。其概念与数据挖掘、机器学习类似。

小波分析技术

小波分析(英语:wavelet analysis)或小波变换(英语:wavelet transform)是指用有限长或快速衰减的、称为“母小波”(mother wavelet)的振荡波形来表示信号。该波形被缩放和平移以匹配输入的信号。

计算机视觉技术

计算机视觉(CV)是指机器感知环境的能力。这一技术类别中的经典任务有图像形成、图像处理、图像提取和图像的三维推理。目标识别和面部识别也是很重要的研究领域。

神经网络技术

(人工)神经网络是一种起源于 20 世纪 50 年代的监督式机器学习模型,那时候研究者构想了「感知器(perceptron)」的想法。这一领域的研究者通常被称为「联结主义者(Connectionist)」,因为这种模型模拟了人脑的功能。神经网络模型通常是通过反向传播算法应用梯度下降训练的。目前神经网络有两大主要类型,它们都是前馈神经网络:卷积神经网络(CNN)和循环神经网络(RNN),其中 RNN 又包含长短期记忆(LSTM)、门控循环单元(GRU)等等。深度学习是一种主要应用于神经网络帮助其取得更好结果的技术。尽管神经网络主要用于监督学习,但也有一些为无监督学习设计的变体,比如自动编码器和生成对抗网络(GAN)。

卷积神经网络技术

卷积神经网路(Convolutional Neural Network, CNN)是一种前馈神经网络,它的人工神经元可以响应一部分覆盖范围内的周围单元,对于大型图像处理有出色表现。卷积神经网路由一个或多个卷积层和顶端的全连通层(对应经典的神经网路)组成,同时也包括关联权重和池化层(pooling layer)。这一结构使得卷积神经网路能够利用输入数据的二维结构。与其他深度学习结构相比,卷积神经网路在图像和语音识别方面能够给出更好的结果。这一模型也可以使用反向传播算法进行训练。相比较其他深度、前馈神经网路,卷积神经网路需要考量的参数更少,使之成为一种颇具吸引力的深度学习结构。 卷积网络是一种专门用于处理具有已知的、网格状拓扑的数据的神经网络。例如时间序列数据,它可以被认为是以一定时间间隔采样的一维网格,又如图像数据,其可以被认为是二维像素网格。

博弈论技术

博弈论,又译为对策论,或者赛局理论,应用数学的一个分支,1944年冯·诺伊曼与奥斯卡·摩根斯特恩合著《博弈论与经济行为》,标志着现代系统博弈理论的的初步形成,因此他被称为“博弈论之父”。博弈论被认为是20世纪经济学最伟大的成果之一

百度机构

百度是全球最大的中文搜索引擎,是一家互联网综合信息服务公司,更是全球领先的人工智能平台型公司。2000年1月1日创立于中关村,公司创始人李彦宏拥有“超链分析”技术专利,也使中国成为美国、俄罗斯、和韩国之外,全球仅有的4个拥有搜索引擎核心技术的国家之一。

https://www.baidu.com/
旷视科技机构

北京旷视科技有限公司是一家行业领先的人工智能公司,在深度学习方面拥有核心竞争力。旷视向客户提供包括先进算法、平台软件、应用软件及内嵌人工智能功能的物联网设备的全栈式解决方案,并在多个行业取得领先地位。2017年和2019年,旷视跻身《麻省理工科技评论》发布的两项「50大最聪明公司」榜单中。 旷视是全球为数不多的拥有自主研发深度学习框架的公司之一,旷视自研的深度学习框架MegEngine作为旷视人工智能算法平台Brain++的核心组件,为算法训练、部署及模型改进过程提供重要支持。 旷视总部位于北京,拥有 2,000 多名员工,并在北京、上海、南京、成都等地都设有研发中心。旷视的典型客户包括金融科技公司、银行、智能手机公司、第三方系统集成商、物业管理者、学校、物流公司及制造商等。

https://www.megvii.com/
小米集团机构

小米公司正式成立于2010年4月,是一家专注于智能手机自主研发的移动互联网公司,定位于高性能发烧手机。小米手机、MIUI、米聊是小米公司旗下三大核心业务。“为发烧而生”是小米的产品理念。小米公司首创了用互联网模式开发手机操作系统、发烧友参与开发改进的模式。2018年7月,工业和信息化部向与中国联合网络通信集团有限公司首批签约的15家企业发放了经营许可证,批准其经营移动通信转售业务,其中包括:小米科技有限责任公司。 2018年7月9日,正式登陆香港交易所主板 。

https://www.mi.com/
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