纽约大学三大校园集结,共促人工智能研究合作

serendipity

1月16日至17日,来自纽约、上海、阿布扎比三大门户校园的三十余位教授齐聚纽约大学阿布扎比校园,参加第二届“灵感碰撞·科研汇流”大会。

本届大会聚焦于巩固既有合作、拓展新的跨学科伙伴关系,重点围绕人工智能及其新兴应用展开。上海纽约大学计算机科学、数据科学与工程学部主任Nasir Memon在开幕致辞中谈到,去年首届会议以来,许多交流已逐步落地为实质性合作。“我们看到不少对话真正转化成了合作,多个项目也已经在推进当中,”他说,“希望大家今年能延续这种势头,走出熟悉的圈子,多结识新的同行,并带着几项可落实的下一步计划回到各自校园。”

Dean Sinanoglu and Dean Memon addressing at the event
上海纽约大学计算机科学、数据科学与工程学部主任Nasir Memon(左)和纽约大学阿布扎比教职工发展副院长Ozgur Sinanoglu

 

纽约大学阿布扎比教职工发展副院长Ozgur Sinanoglu指出,培养青年教师仍是大会的核心目标之一。他强调,处于职业生涯初期的学者尤其需要尽早建立跨校园、跨学科的连接。“今年我们有意邀请了更多青年教师,也吸纳了计算机科学与数据科学之外的学者参与,”他说,“这样的组合不仅让现场更有活力,也为真正意义上的跨学科合作创造了更多可能。”

大会延续设置“科研极速配”环节,以促进高效、聚焦的学术对话。参会者每10分钟轮换交流对象,在短时间内介绍研究方向、交换观点,并探讨潜在合作切入点。

Researchers met each other through “Scientist speed dating” session
“科研极速配”环节中,与会学者围绕研究方向进行交流

 

首日的密集讨论促成参会者形成六个主题小组,每组均由至少两个校园的学者组成。议题涵盖人机交互中的安全与保障、对抗性人工智能、文本扩散模型、高效视觉—动作机器人,以及人工智能辅助城市规划等方向。各小组在讨论基础上形成项目构想,并在次日进行方案展示,同时着手起草白皮书,梳理研究方向、潜在应用与可能的经费资源。

纽约大学阿布扎比校园计算机工程学教授Muhammad Shafique曾参与首届大会。他表示,此类聚会能有效推动合作从“相互了解”走向“共同建设”。“每次参会我都会带走新的启发,以及更明确的后续行动,”他说,并对今年可能孵化出的成果充满期待。Shafique还分享了上一届大会促成的合作案例,包括跨校园本科生毕业设计项目、联合招聘学生科研助理、博士后交流,以及正在提案中的“AI4Healthcare”人工智能医疗中心等。

今年,一支跨校园团队围绕“对抗性与滥用型智能体”的共同兴趣组建,成员包括Shafique教授、上海纽约大学交互媒体与商学助理教授Helena Rong、纽约大学坦登工程学院计算机科学与工程学助理教授Rosanna Bellini,以及纽约大学阿布扎比校园计算机工程学助理教授Sandra Siby

Faculty from each campus presenting on research initiatives
从左至右:Rosanna Bellini 、Helena Rong和Sandra Siby

 

Siby也曾参与首届大会,她认为今年的讨论更深入、推进也更快。“今年的交流更聚焦,也让我们找到了一条更具前景的项目方向,”她说,“三个校园的学者聚在一起,能更快匹配到合适的合作伙伴,并迅速进入实质性推进。”

Rong的研究聚焦科技与社会的交叉领域。她表示,团队跨学科背景的碰撞令人振奋。“计算机科学领域正在越来越多地讨论社会技术系统——不仅关注技术本身,也关注社会如何与我们构建的技术发生交互,”她说,“这正是我能发挥作用的地方:把社会科学与设计视角带入讨论,让技术创新与真实社会语境更紧密地连接起来。”

Bellini则强调了纽约大学全球网络在合作推进中的现实优势。“我们从一开始就共享同一套制度与学术语境,这会显著降低协作摩擦,”她说,“在同一个体系下,研究兴趣更容易顺畅地转化为具体行动。”

上海纽约大学计算机科学助理教授申华参加了另一主题小组讨论。她指出,大会的价值不仅在于扩大交流面,也在于让不同校园的经验在同一问题框架下相互校准。“不同校园会带来不同的经验与视角,”她说,“当这些视角放在一起,我们会更自然地思考:哪些想法能在纽约、阿布扎比和上海都成立?这会推动我们设计出更具普适性、也更能连接全球网络的项目。”

presenting
三座校园的学者展示研究项目构想

 

在闭幕致辞中,Memon鼓励与会者将大会上建立的联系延续下去。“跨地域合作能把不同专长有效组合起来,营造更丰富的研究环境,同时也为学生与青年学者创造跨国界参与科研的机会,”他说,“接下来要做的,就是保持对话,把最有潜力的想法转化为长期、可持续的合作。”

与会者感言

本次活动中,我结识了许多优秀的同行,也从计算机科学的视角深入了解了机器学习领域的最新研究与教学动态。这些交流对我个人的教研工作很有启发。

——上海纽约大学2017届校友

纽约大学阿布扎比校园交互媒体访问助理教授Jack B. Du

“科研极速配”环节要求参与者在有限时间内,向初次见面的同行清晰阐述自己的研究。这对青年教师来说是一种很有益的锻炼——尤其是当对方来自计算机科学以外的领域时。我们需要用通俗易懂的语言,让不同学术背景的学者能够理解并产生兴趣,这种能力在实践中很重要。

——上海纽约大学计算机科学助理教授陆昱成

“科研极速配”环节氛围自由,大家一起头脑风暴,特别能激发想法。我在这里接触到了一些以往较少涉猎的领域,短短几个小时,就和几位同行一起,初步构思出了一个项目框架。

——纽约大学阿布扎比校园社会研究与公共政策及计算社会科学助理教授Ben Rosche

我发现了一些真正可以合作的交叉点。有些研究想法如果能转化到艺术与设计领域,会很有意义,这让我非常期待接下来能进一步探索。

——上海纽约大学交互媒体艺术学艺术助理教授Gottfried Haider