去年秋季，哥伦比亚大学工程学院与某机构宣布共同成立哥伦比亚AI技术中心（CAIT）。随后，CAIT发布了校内研究项目提案征集以及博士生奖学金提名申请。时隔四个月，CAIT公布了首批获得资助的教师研究项目以及两位获得奖学金的博士生。
CAIT主任、哥伦比亚大学工程学院高级执行副院长Richard Dicker讲座教授、同时兼任某中心学者的张世富（Shih-Fu Chang）表示：“CAIT的目标是建立一个具有广泛社会影响力的世界级知识发现与人才培养中心。我们资助的博士生研究以及首批研究项目，正是CAIT所支持的变革性研究及跨学科解决方案的体现。”
某中心Alexa AI自然理解副总裁、CAIT联络人Prem Natarajan表示：“看到CAIT在启动后如此迅速地获得巨大发展势头，令人兴奋。博士生以及五个研究项目所进行的研究，支持着我们应对AI领域最严峻挑战、普及创新成果、并投资于未来AI领导者的目标。”
博士生奖学金获得者
奖学金授予了运筹学博士生Noemie Perivier以及计算机视觉与多模态学习博士生Mia Chiquier。
Perivier在导师、哥伦比亚大学工程学院工业工程与运筹学副教授Vineet Goyal的指导下，研究不确定性下的序贯决策以及数据丰富环境中的在线算法设计，其研究可应用于收益管理问题。Chiquier在导师、哥伦比亚大学工程学院计算机科学助理教授Carl Vondrick的指导下，致力于开发一个整合声音与视觉的计算框架，希望通过更综合地理解智能体来改进机器感知系统。
获得支持的研究项目
获得支持的五个首批研究项目包括：
机器学习中的公平性与激励机制（哥伦比亚大学工程学院计算机科学教授Christos Papadimitriou和Tim Roughgarden）：研究者将运用机器学习、算法和社会科学技术，通过分析和实验探索如何应用机器学习的巨大能力使其更加公平。问题包括：能否通过合成公平性批评训练深度网络更公平地处理数据？能否自动发现对亚人群的不公平对待？如何预测和缓解分类器可能对人们产生的负面影响（即人们为“欺骗”分类器而改变行为）？以及用户与在线软件平台互动中所涉及的激励和学习行为的本质是什么？
多地点、多产品系统的库存控制（哥伦比亚大学商学院管理学教授Awi Federgruen、专业实践副教授Charles Daniel Guetta，以及哥伦比亚大学工程学院工业工程与运筹学Tang Family教授Garud Iyengar）：该研究将基于长期的研究积累，进行扩展以应对21世纪零售和履约面临的全新复杂挑战。
利用语音和语言识别家庭护理中有住院和急诊风险的患者（哥伦比亚大学工程学院电气工程专业实践教授Zoran Kostic、哥伦比亚大学护理学院Elizabeth Standish Gill护理学教授Maxim Topaz以及Maryam Zolnoori）：这是探索医护人员与患者之间日常语言交流这一新兴且先前研究不足的数据流的初步研究。研究将结合语音识别、机器学习和自然语言处理技术来实现目标。
用于个性化决策的反事实强化学习（哥伦比亚大学工程学院计算机科学副教授Elias Bareinboim）：该项目旨在通过因果视角开发新的机制，以推动个性化策略学习领域的最新进展。
极高抽象度文本摘要（哥伦比亚大学工程学院计算机科学Henry and Gertrude Rothschild教授Kathleen McKeown）：大多数现有的文本摘要研究集中于新闻文章，而许多其他类型文本的摘要语言可能与原文差异巨大。研究者计划开发方法以实现三种形式的抽象：释义、压缩和融合，旨在可控制的生成范式下进行工作。
除了提供研究和博士生奖学金支持外，CAIT还将启动系列研讨会和年度研究论坛。有关CAIT活动和重点研究领域的更多信息，可在其网站上获取。
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