哥伦比亚AI技术中心公布四项教师研究获奖项目
第三轮年度奖项旨在表彰在人工智能领域探索一系列挑战的创新研究。
2023年7月25日
哥伦比亚工程学院与某中心宣布了哥伦比亚人工智能技术中心的四项新教师研究奖项。最新一轮的项目将探索人工智能领域的一系列挑战，具体包括算法公平性、互联网上艺术图像的统一解释方法、可扩展的差分隐私数据市场系统的开发，以及该中心首个专注于人机交互的奖项。
该中心于2020年9月启动，是哥伦比亚大学与某中心之间的战略合作，旨在推动人工智能的前沿发展。除了支持研究外，该中心还为博士奖学金、系列研讨会和年度研究座谈会提供资金。
获得支持的四个教师研究项目如下：
通过因果视角实现算法公平 - 计算机科学副教授 Elias Bareinboim
"尽管人们对透明度和公平性问题日益关注，且这项任务涉及高度复杂性，但对这类人工智能系统的基本属性仍然缺乏足够的理解，"Bareinboim 在他的摘要中写道。"为了帮助AI设计者开发合乎道德且公平的系统，我们将基于因果推断的最新进展，建立一个原则性和通用的因果框架，以捕捉和区分可能同时存在的不同因果机制。除了为公平性分析提供因果形式化外，我们还将研究所提出的精细因果公平性度量的可容许条件、可分解性和效力。这将使我们能够通过现实世界决策环境中常见的不同潜在因果机制，定量地解释所观察到的决策总差异。"
面部表情机器人 - 机械工程系创新教授 Hod Lipson
"人机交互的非语言部分未能跟上语言模型的持续进步步伐，"Lipson 的摘要解释道。"先进的语言内容与贫乏的非语言能力之间日益扩大的鸿沟，将阻碍人工智能在充分参与人类互动方面发挥其潜力。这项研究试点项目的目标是探索能使机器人开始学习微妙但关键的面部表情物理表达艺术的架构。" Lipson 的实验室开发了一个包含 26 个软性执行器的软性动画面部平台，其中大部分位于嘴唇和眼睛等关键表情区域。"我们旨在研究两个关键的沟通路径，"Lipson写道。"第一是根据对话语境学习要做出什么样的面部表情，第二是学习如何在给定的软性面部上物理表达这些表情。"
描述和解读艺术作品的神经网络方法 - 某机构学者兼计算机科学教授 Kathleen McKeown
"互联网上艺术的普遍性要求有更好的方法来组织和理解视觉艺术，"McKeown 在她的摘要中表示。"我们提议对表示和描述这些艺术图像的统一方法进行研究。我们建议首先研究大型预训练视觉和语言模型所产生的表示，以了解它们编码的美学信息种类。" 这些信息包括色彩、形式、风格、情感和主题。McKeown 提议进行一项难度更大的后续研究，即生成描述性和解释性标题。"我们相信这项研究有潜力推动社会公益和商业价值，在扩大视障人士获取途径的同时，为一系列商业场景提供更好的工具，"McKeown写道。
DataEx：面向现代数据用户的数据市场系统 - 计算机科学副教授 Eugene Wu
"我们提议开发一个可扩展的差分隐私数据市场系统，并在哥伦比亚大学校园内部署一个版本，"Wu 在他的摘要中写道。"该数据市场系统允许任何拥有机器学习任务的人以差分隐私的方式上传他们的训练数据集，并搜索其他可用于增强其训练数据以产生更高精度模型的数据集。同时，数据提供者可以上传其数据集的差分隐私摘要，由平台进行索引。" 差分隐私是数据隐私的黄金标准，保证了个体的匿名性。Wu 的系统将允许共享敏感信息，而不会包含个人身份信息。"在哥伦比亚大学的部署中，哥伦比亚大学的研究人员和团队将能够注册他们拥有的可用数据，并从整个大学的集体能力中受益，"Wu写道。
Wu 的项目由某机构学者、宾夕法尼亚大学计算机与信息科学系教授 Michael Kearns 协助。Wu 和 Kearns 之间的合作展示了某机构学术圈与新兴研究人员之间的交叉融合，这是该中心自成立以来的目标。
