近日，摩根大通（J.P.Morgan Chase & Co.）公布了 2022 年獲得其 AI 博士生獎學(xué)金的學(xué)生名單。據(jù)摩根大通官網(wǎng)顯示，今年一共有 11 位博士生獲獎，比去年（15位）少了 4 位，入選華人博士生共 4 名，超過 1/3。據(jù)摩根大通人工智能研究的主管 Manuela Veloso 介紹，他們設(shè)立該獎項是為了認(rèn)可與鼓勵下一代的前沿 AI 研究人員，激勵他們?nèi)〉糜绊懻麄€行業(yè)的研究突破。入選博士生每人可獲得 10 萬美元的獎金用于發(fā)展科研。該獎項設(shè)立于 2019 年，目前已有 53 名博士生獲獎，其中獲獎華人共有 15 名。以下是今年獲得摩根大通博士生獎學(xué)金的華人學(xué)生簡介：Yanyi Liu 的本科畢業(yè)于清華大學(xué)姚班2015級（計科50），目前博士就讀于康奈爾大學(xué)科技校區(qū)，博士導(dǎo)師為 Rafael Pass 與 Elaine Shi（現(xiàn)就職于CMU）。他的研究方向是開發(fā)能夠保護互聯(lián)網(wǎng)通訊真實性與機密性的最佳加密原語安全結(jié)構(gòu)，目前的主要研究課題是通過科爾莫戈羅夫復(fù)雜度（Kolmogorov complexity）探索將單向函數(shù)應(yīng)用于最壞情況下的硬度假設(shè)的可能性。此外，他還研究在現(xiàn)實生活中應(yīng)用的安全計算協(xié)議。博士期間，他與 Rafael Pass 共同發(fā)表的“On the Possibility of Basing Cryptography on EXP ≠ BPP”一文獲得 CRYPTO'21（密碼學(xué)方向的學(xué)術(shù)會議）的最佳論文獎，并被收錄于密碼學(xué)頂刊《Journal of Cryptology》。他們的工作解決了簡單假設(shè) EXP 不等于 BPP（使用隨機性不能以指數(shù)方式加速計算）是否足以獲得牢不可破的加密方案的問題，并表明，當(dāng)且僅當(dāng)不存在可以計算大多數(shù)字符串的 Levin-Kolmogorov 復(fù)雜度且不會犯太多錯誤的有效算法時，不可破解的加密是可能的。Yuhang Song 的本科畢業(yè)于北京航空航天大學(xué)電子信息工程系，目前是牛津大學(xué)計算機科學(xué)和納菲爾德臨床神經(jīng)科學(xué)專業(yè)的四年級在讀博士生，隸屬于智能系統(tǒng)組和腦決策網(wǎng)絡(luò)模型組，博士導(dǎo)師為 Thomas Lukasiewicz 與 Rafal Bogacz。他主要研究如何破譯和提取生物神經(jīng)系統(tǒng)的學(xué)習(xí)原理，并將其逆向工程為算法與專用硬件。這一方向的研究有兩大意義：一方面是讓我們更接近真正的人工智能；另一方面是提高我們對大腦的理解，從而更好地理解與治療與學(xué)習(xí)/神經(jīng)系統(tǒng)相關(guān)的疾病。讀博期間，他已在 AI 頂會與權(quán)威期刊上發(fā)表了 13 篇學(xué)術(shù)論文。個人主頁：https://www.cs.ox.ac.uk/people/yuhang.song/Zexuan Zhong 在2017年本科畢業(yè)于北京大學(xué)，2019年碩士畢業(yè)于伊利諾伊大學(xué)厄巴納-香檳分校（UIUC），碩士導(dǎo)師為知名學(xué)者謝濤。目前博士就讀于普林斯頓大學(xué)計算機系，博士導(dǎo)師為 NLP 青年新星、2021年新晉斯隆獎得主陳丹琦。他的研究內(nèi)容是自然語言處理與機器學(xué)習(xí)，致力于構(gòu)建能夠理解人類語言、并以自然語言與人類進行交流的人工智能系統(tǒng)。目前，他的主要研究課題是從非結(jié)構(gòu)化文本和預(yù)訓(xùn)練語言中提取事實知識，并利用提取的知識來解決現(xiàn)實世界的任務(wù)。截至目前，他已在 AI 頂會發(fā)表了 8 篇學(xué)術(shù)論文。2019年，他還獲得西貝爾獎學(xué)金。此外，他還是一名競賽常勝選手，曾獲得2012年中國NOI金牌、2013年ACM/ICPC亞洲賽區(qū)金牌、2017年與2018年ACM/ICPC美國芝加哥賽區(qū)金牌、入選2019年ACM/ICPC全球決賽。個人主頁：https://www.cs.princeton.edu/~zzhong/Jay Wang 在2019年本科畢業(yè)于威斯康星大學(xué)麥迪遜分校，本科期間學(xué)習(xí)計算機科學(xué)、統(tǒng)計學(xué)和數(shù)學(xué)，目前博士就讀于佐治亞理工學(xué)院，博士導(dǎo)師為 Polo Chau。他的研究內(nèi)容主要是通過設(shè)計和開發(fā)新穎的交互界面，使人們可以輕松愉快地與機器學(xué)習(xí)系統(tǒng)進行大規(guī)模交互，從而讓 AI 變得更加普惠、可解釋與負(fù)責(zé)任。博士期間，他的工作取得了卓越的成果：開源工具 CNN Explainer 有超過 10 萬名訪問者，直接改變了 AI 教育；GAM Changer 使用戶能夠編輯 AI 模型來反映他們的知識與價值觀，獲得 NeurIPS 2021 中 Research2Clinics（用于醫(yī)療的研究）論壇的最佳論文。參考鏈接：
https://www.jpmorgan.com/technology/artificial-intelligence/research-awards/phd-fellowship
https://www.cs.cornell.edu/information/news/newsitem11792/rafael-pass-and-yanyi-liu-win-best-paper-award-crypto-21
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