以及 DeepMind 联合创始人谈 AI 的未来。
译自 Meet the next generation of AI superstars。
这篇文章最初出现在我们的人工智能每周通讯“The Algorithm”中。如果想第一个收到类似文章，可以在这里订阅。
太聪明了！太有才华了！本周，我很高兴向您介绍一批在AI和其他领域解决最具挑战性问题的明日之星。您可以在这里读到麻省理工技术评论的 35 位创新者榜单全文。
我们以前也介绍过一些科技新星，还没红遍大江南北。2002 年的榜单上有两位名叫拉里·佩奇和谢尔盖·布林的年轻创新者，就是谷歌的创始人。2007 年，23 岁的马克·扎克伯格也进入了榜单。2008 年，我们看好了 Andrew Ng，他在今年为我们撰写了一篇优秀的文章，分享他对 AI 未来和有抱负的创新者的建议。
今年，我们看到科技公司争相发布最新的 AI 系统，但往往忽略了安全和伦理。**今年创新者榜单上的 AI 科学家比以往任何时候都更意识到这项技术可能造成的危害，并决心修复它。**为此，他们开创了新的方法，这些方法正在帮助改变 AI 行业对安全的看法。
Sharon Li，上图这位，也是本年度创新者，威斯康星大学麦迪逊分校的助理教授。她创建了一个称为分布偏移检测的令人惊叹的 AI 安全功能。这一功能可以帮助 AI 模型判断当面对未训练过的内容时是否应该放弃行动。随着 AI 系统从实验室推向凌乱的现实世界，这一点至关重要。
Irene Solaiman，Hugging Face的全球公共政策总监提出了一种逐步发布新模型的方法，以便有更多时间对其进行失败测试并建立防护措施。
我们的许多创新者正在努力应对气候变化。看到这么多利用 AI 技能应对人类面临的最大问题的人进入榜单，我非常高兴，无论是帮助 AI 社区跟踪和降低排放，还是通过 AI 减少高污染行业的排放。
Sasha Luccioni，创业公司 Hugging Face 的 AI 研究员开发了一种更好的方法，可以让科技公司估计和测量AI语言模型的碳足迹。
Catherine De Wolf，来自 ETH 苏黎世，利用 AI 帮助减少建筑业的排放和材料浪费。
Alhussein Fawzi，来自 DeepMind，开发了博弈 AI 来加速基础计算，这有助于降低设备的成本和节省能源。
今年的创新者们还在 AI 的实际应用上做出了工作，这说明这项技术可能变得越来越有用。 他们提出了激动人心的新方法，可以用 AI 来增强科学研究，并在其他领域建立有用的工具。
Lerrel Pinto，来自纽约大学，使用 AI 帮助机器人从错误中学习。他希望这将导致家用机器人不仅能清洁，还能更多地融入我们的日常生活。
Connor Coley，来自 MIT ，开发了开源软件，使用 AI 帮助发现和合成新分子。
Pranav Rajpurkar，来自哈佛医学院，开发了一种方法，可以让 AI 在没有人类帮助的情况下准确解释医学图像。
Richard Zhang，Adobe 高级研究科学家，发明了视觉相似性算法，这是 Stable Diffusion 和 StyleGAN 等图像生成 AI 模型的基础。没有他的工作，我们就不会有震惊世界的图像生成 AI。
还有更多！今年的榜单上充满了激励人心的人和想法，涉及机器人技术、计算、生物技术、气候和能源等领域的下一个大事物。在这里可以读到今年年轻创新者的全榜单。
最后，如果您从事 AI 工作，认为自己有一些激动人心的尖端内容要分享，联系我们！我们一直对有趣工作的人感兴趣。