作者｜黃楠
AI 科技評論消息，2023年 AAAI Fellow 入選名單已出爐，此次新增11位 Fellow，表彰他們在數(shù)據(jù)挖掘、并行計算、機器學習等方面的所作出的貢獻。其中，共兩位華人學者入選，分別是西北工業(yè)大學的李學龍、清華大學的唐杰。AAAI 是國際人工智能領(lǐng)域的權(quán)威學術(shù)組織，F(xiàn)ellow 是該學會給予會員的最高榮譽，僅頒給對人工智能做出「非同尋常的卓越貢獻者」。由于評判極嚴格，歷屆 AAAI Fellow 入選者均為人工智能領(lǐng)域公認的著名學者，每年嚴格限制 5-10 位入選，因此被譽為“國際人工智能領(lǐng)域的名人堂”。
李學龍
李學龍，現(xiàn)任西北工業(yè)大學教授，光電與智能研究院（iOPEN）院長、首席科學家。此前，他曾任中國科學院西安光學精密機械研究所研究員，光學影像分析與學習中心（OPTIMAL）主任，瞬態(tài)光學與光子技術(shù)國家重點實驗室副主任，中國科學院光譜成像技術(shù)重點實驗室副主任。在國內(nèi)的眾多計算機視覺研究學者中，李學龍是少數(shù)同時關(guān)注視覺圖像數(shù)據(jù)的“處理”（智能）與“獲取”（光電）的學者之一，其涉獵領(lǐng)域廣泛，開拓了多模態(tài)認知計算與臨地安防等多個有廣泛應(yīng)用場景的前沿交叉學科，同時當選了人工智能領(lǐng)域與光電智能領(lǐng)域多個學會的Fellow。除了AAAI Fellow，他還入選了AAAS Fellow、OSA Fellow、SPIE Fellow、IEEE Fellow、ACM Fellow、IAPR Fellow、IET/IEE Fellow等等，并是首位當選國際人工智能協(xié)會（AAAI）執(zhí)委的大陸學者。值得一提的是，南京大學周志華是第一位人工智能領(lǐng)域三大主要學會 IAPR、ACM與AAAI Fellow的大陸學者，而李學龍是第二位。更多關(guān)于李學龍的學術(shù)研究生涯與研究了解，可以關(guān)注AI科技評論往期報道：個人主頁：https://teacher.nwpu.edu.cn/2018010290.html唐杰
唐杰，清華大學計算機系教授，北京智源人工智能研究院副院長，他是ACM/IEEE Fellow，研究興趣包括通用人工智能、數(shù)據(jù)挖掘、社交網(wǎng)絡(luò)、機器學習和知識圖譜，谷歌學術(shù)引用量已達到2.6萬次，曾獲 ACM SIGKDD Test-of-Time Award（十年最佳論文），北京市科技進步一等獎、人工智能學會一等獎、KDD 杰出貢獻獎。此前，唐杰主持研發(fā)了超大規(guī)模預訓練模型悟道，參數(shù)規(guī)模超過1.75萬億，他還研發(fā)了研究者社會網(wǎng)絡(luò)挖掘系統(tǒng) AMiner，吸引全球220個國家 / 地區(qū)2000多萬用戶，擔任國際期刊 IEEE T. on Big Data、AI OPEN 主編以及 WWW’23 大會主席、WWW’21、CIKM’16、WSDM’15 的 PC Chair。個人主頁：http://keg.cs.tsinghua.edu.cn/jietang/
Kristian Hammond
Kristian Hammond，美國西北大學計算機科學教授，本碩博就讀于耶魯大學，他的研究領(lǐng)域包括自然語言生成、計算機與新聞、倫理和人工智能等，谷歌學術(shù)引用量已經(jīng)達到1.22萬次。他也是 Narrative Science 公司的聯(lián)合創(chuàng)始人，該公司致力于利用人工智能和新聞學將信息從原始數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)化為自然語言，是一家初創(chuàng)公司。個人主頁：https://www.mccormick.northwestern.edu/research-faculty/directory/profiles/hammond-kristian.htmlVipin Kumar
Vipin Kumar ，他是 AAAS/ACM/IEEE/SIAM Fellow，明尼蘇達大學教授，目前擔任計算機科學與工程系的 William Norris Endowed 主席。1977年，Vipin Kumar 獲得印度魯爾基理工學院（前身為魯爾基大學）電子與通信工程學士學位后，又于1979年在荷蘭埃因霍溫飛利浦國際研究所獲得電子工程碩士學位，之后他赴美深造，在1982年拿到了馬里蘭大學帕克分校計算機科學博士學位。Vipin Kumar 的研究方向包括數(shù)據(jù)挖掘、高性能計算、并行計算和機器學習等，谷歌學術(shù)被引用量超過12.7萬次，他的研究，對用于評估并行算法可擴展性的等效率度量概念的開發(fā)、用于稀疏矩陣分解、以及圖分區(qū)的高效并行算法和軟件等都做出了重要貢獻。個人主頁：https://www-users.cse.umn.edu/~kumar001/Deborah McGuinness
Deborah McGuinness，目前就職于倫斯勒理工學院（RPI），是計算機、認知和網(wǎng)絡(luò)科學、工業(yè)和系統(tǒng)工程的教授，她也在 Tetherless World Constellation 擔任捐贈主席，該機構(gòu)是 RPI 內(nèi)的一個多學科研究機構(gòu)，專注于研究萬維網(wǎng)的理論、方法和應(yīng)用。1980年，Deborah McGuinness 在杜克大學獲得學士學位，1981年獲得加州大學伯克利分校的計算機科學碩士學位；1997年，她在羅格斯大學獲得計算機科學博士學位，論文課題為“Explaining Reasoning in Description Logics”。她的專業(yè)領(lǐng)域包括跨學科數(shù)據(jù)集成、人工智能，特別是知識表示和推理、描述邏輯、語義網(wǎng)等領(lǐng)域。當前，Deborah McGuinness 的谷歌學術(shù)被引用量已超過5.1萬次。個人主頁：https://scholar.google.co.jp/citations?user=PLJ0L4QAAAAJ&hl=zh-CN&oi=aoRisto Miikkulainen
Risto Miikkulainen，IEEE Fellow，他目前就職于德克薩斯大學奧斯汀分校，是計算機科學教授，同時他也是 Cognizant AI Lab 進化智能副總裁。1986年，他先后在赫爾辛基理工大學（現(xiàn)為阿爾托大學）獲得工程學碩士學位和博士學位；1990年，又獲得加州大學洛杉磯分校計算機科學博士學位。Risto Miikkulainen 的研究重點是神經(jīng)進化的方法和應(yīng)用，以及自然語言處理和視覺的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型，當前他的谷歌學術(shù)引用量已超過2.5萬次。個人主頁：https://www.cs.utexas.edu/users/risto/Ana Paiva
Ana Paiva 是里斯本大學計算機科學與工程系的教授，同時她也是GAIPS（Group on Artificial Intelligence for People and Society）的協(xié)調(diào)員。Ana Paiva 的研究興趣包括自治代理和多代理系統(tǒng)、情感計算、虛擬代理和人機交互領(lǐng)域。Ana Paiva 認為，要實現(xiàn)智能機器，則必須建立機制并開發(fā)賦予機器“社會能力”的技術(shù)，因此在多年以來，她展開的大部分研究都集中在代理的情感和社會方面，以及它們?nèi)绾螢閷崿F(xiàn)社交智能機器做出貢獻。個人主頁：https://ana-paiva.com/Ronald Parr
Ronald Parr，杜克大學計算機科學系的教授。1990年，他在普林斯頓大學獲得學士學位后，又于1998年獲得了加州大學伯克利分校的計算機科學博士學位。畢業(yè)后，Ronald Parr 前往斯坦福大學做了兩年博士后研究員。Ronald Parr 于2003年被選為斯隆研究員，隨后又在2006年獲得了 NSF CAREER 獎，并在 DARPA 的計算機科學研究組 (CSSG) 任職。Ronald Parr 的研究方向包括強化學習、機器學習等，當前谷歌學術(shù)引用量已超過1萬次。個人主頁：https://users.cs.duke.edu/~parr/Matthias Scheutz
Matthias Scheutz，塔夫茨大學計算機科學與認知科學教授，人機交互實驗室主任和人機交互學位項目主任。他于1995年獲得奧地利維也納大學博士，之后又在1999年拿到了美國印第安納大學博士。Matthias Scheutz 的研究領(lǐng)域包括人工智能、人工生命、認知建模、認知科學基礎(chǔ)、人機交互、多尺度基于代理的模型、自然語言理解等，當前谷歌學術(shù)被引用量已達到1萬余次。個人主頁：https://hrilab.tufts.edu/people/matthias.phpCsaba Szepesvàri
Csaba Szepesvàri 是阿爾伯塔大學計算機科學系教授，加拿大 CIFAR AI Chair，在強化學習與人工智能實驗室擔任首席研究員。2017年，他加入 DeepMind 公司，任基礎(chǔ)團隊高級研究科學家兼團隊負責人。他的研究方向包括機器學習、強化學習、在線學習等，當前谷歌學術(shù)被引用量已達到2.6萬次。個人主頁：https://sites.ualberta.ca/~szepesva/Kiri Wagstaff
Kiri Wagstaff 的研究背景跨越計算機科學、行星科學和地質(zhì)學三大學科：1997獲得猶他大學計算機科學學士學位，后又在2000年和2002年，于康奈爾大學計算機科學系獲得碩士和博士學位；2008年，她前往南加州大學攻讀地質(zhì)科學碩士，又于2017年獲得了圣何塞州立大學圖書館與信息科學碩士。她對這些領(lǐng)域之間的接口問題，例如使用行星數(shù)據(jù)（軌道和原位）研究科學問題的自動化方法（人工智能、機器學習）等非常感興趣。2003年至2022年期間，Kiri Wagstaff 曾就職于加利福尼亞州帕薩迪納的噴氣推進實驗室，擔任機器學習和儀器自主小組的研究員，研究機器學習可用于增加太空任務(wù)自主性的方法。個人主頁：https://www.wkiri.com/雷峰網(wǎng)(公眾號：雷峰網(wǎng))
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