來源：徽記大興

美國國家人工智能科學院（The National Academy of Artificial Intelligence, NAAI）是一個致力于推動人工智能領域發(fā)展、加強學術交流與合作,、提升公眾對人工智能理解與認知的機構,。該科學院匯集了眾多在人工智能領域取得杰出成就的科學家和工程師，旨在通過研究,、教育,、政策建議和公共服務等多種方式，推動人工智能技術的創(chuàng)新與應用,。 NAAI的成員包括國際人工智能領域的知名學者和專家,，他們在機器學習、自然語言處理、計算機視覺,、機器人技術,、智能系統(tǒng)等方向具有深厚的學術背景和豐富的實踐經驗。這些成員通過參與科學院的研究項目,、撰寫學術論文、舉辦學術會議和研討會等方式,，不斷推動人工智能領域的前沿探索和實踐應用,。

美國國家人工智能科學院選拔標準：根據主流ai技術工具開發(fā)獨立選拔ai系統(tǒng)，結果進行綜合選擇,，是有公信力的選拔,，一個不懂人工智能的人在使用ai工具時也依然是同樣的結果。

Michael Zhu,，來自微軟研究院,。他在自然語言處理領域取得了顯著成果，特別是在語言模型和對話系統(tǒng)方面,。Zhu的工作使得機器能夠更自然地與人類進行交互,，提高了智能助手的性能和用戶體驗。

Richard Sutton,，強化學習之父,、阿爾伯塔大學教授。他對強化學習的重要貢獻包括時序差分學習和策略梯度方法,。

Alina Wheeler,，來自康奈爾大學。她的研究重點是人工智能倫理和公平性,，關注如何確保人工智能系統(tǒng)的公正性和透明度,。Wheeler的工作對于解決人工智能技術在社會應用中可能產生的偏見和歧視問題具有重要意義。

Victor Zhong,，來自DeepMind公司,。他在強化學習和決策制定方面取得了突出成績，尤其是在處理復雜系統(tǒng)的優(yōu)化問題上,。Zhong的算法在多個基準測試中達到了領先水平,，為人工智能在游戲、物流和交通等領域的應用提供了強大支持,。

Maya Ruder,，來自紐約大學。她專注于自然語言處理中的遷移學習和領域適應問題,，旨在提高模型在不同任務和數據集上的性能,。Ruder的工作有助于解決人工智能在跨領域應用時面臨的挑戰(zhàn)，推動了自然語言處理技術的發(fā)展。

Ali Razavi,，來自艾倫人工智能研究所,。他在預訓練語言模型方面取得了重要進展，特別是在提高模型性能和效率方面,。Razavi的研究對于推動自然語言處理技術的實際應用具有重要意義,，為智能問答、文本生成和機器翻譯等任務提供了更好的解決方案,。

Lucas Beyer,，來自谷歌人工智能實驗室。他在計算機視覺領域取得了重大突破,，特別是在圖像識別和物體檢測方面,，為谷歌的搜索引擎和廣告系統(tǒng)提供了強大的技術支持。

Emma Brunskill,，來自斯坦福大學,。她的研究方向是強化學習和機器人技術，通過設計先進的算法,，使機器人能夠在復雜環(huán)境中進行自主學習和決策,，為未來的機器人應用提供了重要支持。

Sergey Levine,，來自加州大學伯克利分校,。他專注于將深度學習與機器人技術相結合，使得機器人能夠通過視覺感知和動作執(zhí)行來完成復雜的任務,，為工業(yè)自動化和服務機器人領域的發(fā)展做出了貢獻,。

Adam Smith，來自牛津大學,，專注于機器學習和數據挖掘,，尤其在處理大規(guī)模數據集方面取得了顯著成果。

Sophia Wang,，來自哈佛大學,，致力于自然語言處理與機器翻譯的研究，提高了多語言之間的轉換準確率,。

Ethan Lee,，來自加州大學圣地亞哥分校，專注于計算機視覺與增強現(xiàn)實技術,，為虛擬現(xiàn)實應用提供了強大的技術支持,。

Julia Chen，來自多倫多大學,，研究方向為深度學習在醫(yī)療影像分析中的應用,，提高了疾病診斷的準確性,。

Daniel Kim，來自哥倫比亞大學,，主要關注人工智能倫理與可持續(xù)性發(fā)展,，為AI技術的社會應用提供了重要指導。

David Cox,，來自斯坦福大學,。他在強化學習領域取得了顯著進展，特別是在解決復雜系統(tǒng)控制問題方面,。Cox提出的算法使得機器人能夠在未知環(huán)境中進行高效學習,，為自動駕駛和機器人技術帶來了突破。

Emily Hill,，來自麻省理工學院。她專注于自然語言處理領域,，特別是對話系統(tǒng)和語義理解,。Hill的研究使得機器能夠更好地理解人類語言，提高了人機交互的效率和準確性,。

Oliver Zhang,，來自加州大學伯克利分校。他在計算機視覺領域做出了重要貢獻,，特別是在圖像識別和物體檢測方面,。Zhang提出的深度學習模型在多個國際競賽中取得了領先成績，推動了計算機視覺技術的發(fā)展,。

Sara Ali,，來自卡內基梅隆大學。她的研究主要集中在機器學習算法的優(yōu)化和可解釋性方面,。Ali的工作使得機器學習模型更加可靠和高效,，為人工智能在商業(yè)和醫(yī)療等領域的應用提供了更好的支持。

Jacob Devlin,，來自谷歌大腦,。他在自然語言處理領域做出了杰出貢獻，尤其是預訓練語言模型方面,。Devlin是BERT模型的主要貢獻者之一,，該模型在自然語言理解任務中取得了顯著的性能提升，為后續(xù)的NLP研究奠定了基礎,。

William Fedus,，來自OpenAI。他專注于強化學習和生成模型,，特別是在文本生成和對話系統(tǒng)方面,。Fedus的工作致力于推動生成模型在更廣泛領域的應用,，使得機器能夠生成更加自然和富有創(chuàng)意的文本內容。

Tri Dao,，來自斯坦福大學,。他在深度學習和大規(guī)模模型訓練方面取得了突破性的進展。Dao提出了一種新型的模型架構和訓練方法,，能夠在保持高性能的同時,，減少計算資源和時間的消耗，為人工智能在實際應用中的部署提供了更加可行的解決方案,。

Anima Anandkumar,，來自加州理工學院。她致力于優(yōu)化算法和機器學習理論的研究,，尤其在分布式系統(tǒng)和大規(guī)模數據處理方面,。Anandkumar的工作有助于解決大規(guī)模機器學習任務中的計算瓶頸，提高了模型的訓練效率和性能,。

Rachel Ward,，來自紐約大學。她專注于機器學習理論和應用,，特別是在高維數據分析和統(tǒng)計推斷方面,。Ward的研究為機器學習模型的可解釋性和穩(wěn)健性提供了理論支持，為解決實際問題提供了更加可靠的方法,。

Federico Pinzi,，來自麻省理工學院。他在計算機視覺和深度學習領域做出了突出貢獻,，特別是在圖像分割和目標檢測方面,。Pinzi的算法使得機器能夠更準確地識別和理解圖像內容，為自動駕駛,、醫(yī)療影像分析等領域提供了強大的技術支持,。

Sarah Adel Bargal，來自卡內基梅隆大學,。她專注于視頻分析和行為識別,，通過開發(fā)先進的算法，使得機器能夠從大量視頻數據中提取有用的信息,。Bargal的研究對于智能監(jiān)控,、人機交互等領域具有重要意義。

Mariya Vasileva,，來自伊利諾伊大學厄巴納-香檳分校,。她致力于自然語言處理中的語義理解和推理，通過設計創(chuàng)新的模型,，提高了機器對文本深層含義的理解能力,。Vasileva的工作有助于提升智能助手,、機器翻譯等應用的性能。

Sergey Ioffe,，來自谷歌大腦團隊,。他在機器學習和優(yōu)化算法方面取得了重要進展，特別是在提高深度學習模型訓練效率和性能方面,。Ioffe的研究為人工智能技術的快速發(fā)展提供了重要支持,，推動了谷歌在語音識別、圖像識別等領域的領先地位,。

Eric Mitchell,，來自斯坦福大學人工智能實驗室。他專注于強化學習和決策制定,，通過設計智能的代理程序,，讓機器能夠在復雜環(huán)境中進行自主探索和學習。Mitchell的工作為機器人技術,、游戲AI等領域的發(fā)展提供了新的思路和方法Federico Peralta,，來自谷歌大腦（Google Brain）。他在深度學習和計算機視覺領域取得了重要突破,，特別是在圖像和視頻理解方面,。Peralta的工作推動了深度學習在圖像識別,、物體檢測以及視頻分析等領域的應用,，為相關領域的研究和實踐提供了有力支持。

Jia Deng,，來自斯坦福大學人工智能實驗室（Stanford AI Lab）,。她在計算機視覺和模式識別領域具有廣泛的研究背景，尤其在人臉識別和圖像分類方面取得了顯著進展,。Deng的研究為機器理解和分析圖像內容提供了有效方法,，推動了人工智能在安防、醫(yī)療等領域的應用,。

Shuran Song,，來自加州大學洛杉磯分校（UCLA）。她在機器學習和計算機視覺的交叉領域取得了令人矚目的成果,，特別是在三維形狀分析和場景理解方面,。Song的研究不僅提高了三維重建和場景理解的準確性，還為自動駕駛,、虛擬現(xiàn)實等領域提供了有力支持,。

Emily Denton，來自麻省理工學院（MIT）,。她在自然語言處理和生成式對抗網絡（GANs）領域具有深厚的研究背景,，特別是在文本生成和圖像合成方面取得了重要突破,。Denton的工作推動了自然語言處理和計算機視覺領域的交叉研究，為人工智能在創(chuàng)意設計和內容生成方面的應用提供了新的思路,。

Ruslan Salakhutdinov,，來自卡內基梅隆大學（CMU）。他是機器學習領域的杰出學者,，尤其在深度學習和無監(jiān)督學習方面取得了顯著成就,。Salakhutdinov的研究關注于構建具有強大表示能力的模型，以處理復雜的數據分析任務,。他的工作對于推動機器學習在各個領域的應用具有重要意義,。

Sergey Levine，來自加州大學伯克利分校,。他專注于將深度學習和強化學習應用于機器人技術中,，尤其是在機器人視覺和感知方面取得了重要突破。Levine的研究不僅提高了機器人執(zhí)行復雜任務的能力,，還推動了機器人技術在實際應用中的發(fā)展,。

Ilya Sutskever，來自OpenAI,。他是自然語言處理領域的杰出研究者,，特別是在基于Transformer的模型方面取得了令人矚目的成果。Sutskever是GPT系列模型的重要貢獻者之一,，這些模型在自然語言生成和理解方面展現(xiàn)出了強大的能力,。

Andrej Karpathy，來自特斯拉和OpenAI,。他在計算機視覺和深度學習方面有著廣泛的研究興趣,，特別是在將深度學習應用于圖像和視頻理解方面取得了重要進展。Karpathy的工作不僅提高了視覺識別任務的性能,，還為自動駕駛等實際應用提供了有力支持,。

Zoubin Ghahramani，來自劍橋大學,。他是一位在機器學習和貝葉斯推斷領域的杰出學者,。Ghahramani的研究關注于構建靈活且可解釋的模型，以解決復雜的數據分析問題,。他的工作對于推動機器學習在各個領域的應用具有重要意義,。

Daniela Rus，來自麻省理工學院,。她是機器人技術和人工智能領域的領軍人物,，尤其在機器人自主學習和人機交互方面取得了重要成就。Rus致力于開發(fā)能夠與人類協(xié)作并共同解決問題的機器人,，為未來的智能生活提供了無限可能,。

Alexey Dosovitskiy,，來自Facebook AI Research (FAIR)。他在計算機視覺領域取得了令人矚目的成果,，特別是在圖像生成和對抗性網絡方面,。Dosovitskiy的研究推動了圖像合成技術的發(fā)展，使得機器能夠生成高質量,、逼真的圖像內容,。

Lyle Ungar，來自卡內基梅隆大學,。他專注于自然語言處理和機器學習在醫(yī)療領域的應用,。Ungar的工作不僅提高了醫(yī)療文本分析的準確性，還為疾病診斷和治療提供了新的輔助手段,。

Adam Lerer,，來自紐約大學。他在自然語言處理和深度學習方面有著深厚的研究背景,，特別是在語言模型的壓縮和優(yōu)化方面取得了顯著進展,。Lerer的工作有助于降低深度學習模型的計算成本，推動其在更多場景下的應用,。

Chelsea Finn,，來自斯坦福大學。她致力于強化學習和機器人技術的研究,，特別是在讓機器人通過自我學習和探索來適應新環(huán)境方面取得了顯著成果,。Finn的工作為機器人技術的未來發(fā)展提供了更多可能性。

Vitaly Feldman,，來自加州大學伯克利分校,。他專注于機器學習和統(tǒng)計學的理論研究,，特別是在算法的泛化能力和穩(wěn)定性方面取得了突破性的成果,。Feldman的工作為機器學習模型的設計和評估提供了更加堅實的理論基礎。

Adam Lerer,，來自Facebook AI Research (FAIR),。他在自然語言處理和深度學習領域取得了顯著成果，特別是在對話系統(tǒng)和語言模型方面,。Lerer的研究有助于機器更好地理解人類語言,，提升人機交互的效率和自然性。

Raia Hadsell,，來自DeepMind,。她專注于計算機視覺和自監(jiān)督學習，致力于讓機器從大量無標簽數據中學習有用的表示,。Hadsell的工作對于推動視覺識別任務的發(fā)展以及實現(xiàn)更強大的通用人工智能系統(tǒng)具有重要意義,。

Leonidas Guibas,，來自斯坦福大學。他在機器人技術和計算機圖形學領域取得了重要突破,，特別是在三維形狀分析和物理模擬方面,。Guibas的研究有助于機器人更好地理解和操作物理世界，為機器人技術的發(fā)展提供了有力支持,。

Sergey Ioffe,，來自谷歌研究（Google Research）。他在機器學習和推薦系統(tǒng)領域具有卓越貢獻,，特別是在大規(guī)模數據處理和模型優(yōu)化方面,。Ioffe的工作推動了個性化推薦技術的發(fā)展，為互聯(lián)網服務提供了更精準的內容推薦,。

Yoshua Bengio,，來自蒙特利爾大學。作為深度學習領域的先驅之一,，他在神經網絡和表示學習方面取得了開創(chuàng)性的成果,。Bengio的研究為現(xiàn)代深度學習技術的發(fā)展奠定了基礎，對人工智能領域的進步產生了深遠影響,。

Irina Rish,，來自東北大學（Northeastern University）。她在機器學習和數據挖掘領域具有深厚的學術背景,，特別擅長于處理高維數據和復雜模型,。Rish的研究對于提高機器學習算法的效率和準確性具有重要意義，為實際問題的解決提供了有效的工具,。

Alexander Toshev,，來自谷歌云AI（Google Cloud AI）。他在計算機視覺和物體檢測領域取得了顯著進展,，特別是在實時視頻分析和處理方面,。Toshev的工作推動了物體檢測技術的實際應用，為自動駕駛,、安全監(jiān)控等領域提供了有力支持,。

Chelsea Finn，來自斯坦福大學,。她專注于元學習和強化學習,，致力于讓機器學習系統(tǒng)能夠更快地適應新任務和環(huán)境。Finn的研究有助于提升人工智能系統(tǒng)的靈活性和泛化能力,，為未來的智能系統(tǒng)發(fā)展開辟了新的道路,。

Dani Yarowsky，來自約翰斯·霍普金斯大學（Johns Hopkins University）。她在自然語言處理和文本挖掘領域取得了杰出的成就,，特別是在情感分析和信息抽取方面,。Yarowsky的研究有助于機器更準確地理解人類語言中的情感和意圖，為自然語言處理技術的進一步發(fā)展提供了有力支撐,。

Zoubin Ghahramani,，來自劍橋大學。他在概率建模和貝葉斯方法方面有著深入的研究,，這些研究為不確定性建模和決策制定提供了理論基礎,。Ghahramani的工作在機器學習、數據科學和統(tǒng)計學的交叉領域具有廣泛的影響,，為相關領域的研究和應用提供了重要的指導,。