清华姚班毕业生、MIT学霸吴佳俊荣获首届AAAI/ACM SIGAI博士论文奖

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本文转自本文转自机器之心（nearhuman2014）

AAAI 联合 ACM SIGAI 首次发布博士论文奖项，MIT 博士吴佳俊以论文《Learning to See the Physical World》获得 2019 AAAI/ACM SIGAI 博士论文奖，毕业于佐治亚理工学院的 Aishwarya Agrawal 和毕业于爱丁堡大学的董力获 runners-Up 奖项。

AAAI/ACM SIGAI 博士论文奖由 AAAI 和 ACM SIGAI 共同设立，旨在发现和鼓励人工智能领域的优秀博士研究和论文。这是一个年度奖项，将出现在一年一度的 AAAI 会议上，获奖者将在会议上做演讲。

AAAI 首个博士论文奖项，由 MIT 学霸吴佳俊摘得

MIT 博士吴佳俊凭借论文《Learning to See the Physical World》获得首个 AAAI/ACM SIGAI 博士论文奖。此前，该论文还获得 2019 ACM 博士论文荣誉提名奖。

这篇论文通过集成神经网络中自下而上的识别引擎和自上而下的模拟引擎、图模型和概率规划，推动 AI 在感知物理世界方面的发展。

论文地址：https://jiajunwu.com/papers/dissertation.pdf

尽管人工智能在过去十年间取得了显著进步，但当前的 AI 方法只能解决特定问题，需要大量的训练数据，并且在泛化至新任务或新环境时容易崩溃。人类智能揭示了人工智能的发展之路还有多远：给出单张图像，人类可以解释看到的事物，重建 3D 场景，预测即将发生的事情，以及做出行动规划。

吴佳俊博士论文的主题是物理场景理解，即如何构建能够学习观察和推理物理世界并与之交互的高效通用机器。其核心思路是：将计算机图形学、物理学和语言学中的模拟引擎，与深度学习进行集成，进而充分挖掘物理世界的因果结构。

这篇博士论文涵盖感知、物理和推理多个领域的内容，旨在培养像人类一样观察和推理物理世界的人工智能。此外，该论文融合了人工智能的多个分支，解决了感知、动态建模和认知推理多个方面的关键问题。

论文作者吴佳俊现为斯坦福大学计算机科学系助理教授。他本科毕业于清华大学姚班，之后在麻省理工学院（MIT）相继完成硕博阶段的研究学习。他的研究兴趣包括物理场景理解、动态模型、多模态感知和生成视觉模型。

个人主页：https://jiajunwu.com/

吴佳俊的人生履历堪称**。他是清华大学交叉信息研究院 2010 级本科生，随后进入姚班学习。本科期间曾连续三年学分绩全年级第一，并荣获清华大学本科生特等奖学金、蒋南翔奖学金和姚期智奖学金等。

在学术方面，吴佳俊有多篇论文被 CVPR、ICLR、ICML、NeurIPS 等世界顶级学术会议接收。据 Google Scholar 数据显示，他至今已发表 81 篇论文，被引用数超过 5000。

在 ICLR 2019 最高产论文作者排名中，吴佳俊名列其中。

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