近日，谷歌公布了2016年谷歌教授科研獎獲得者名單。從2005年起，谷歌每年都會為在世界各地做出杰出貢獻的學者、教授授予獎金，以鼓勵他們在計算機科學領域的探索和進步。每年全球都會有成千名研究人員向谷歌申請該獎項，但只有15%最終可以獲此殊榮。

　　谷歌教授科研獎覆蓋包括算法及優(yōu)化、計算神經(jīng)科學、制冷及電力、地理學及地圖、人機互動、信息檢索和實時內(nèi)容、機器學習和數(shù)據(jù)挖掘、機器感知、機器翻譯、移動領域、計算機網(wǎng)絡的設計、自然語言處理、物理界面及沉浸式體驗、隱私性、量子與計算、軟件工程及程序語言、語音、結(jié)構化數(shù)據(jù)，提取，語義圖片和數(shù)據(jù)庫管理、(軟硬件)系統(tǒng)、虛擬現(xiàn)實等共計21個領域。

　　谷歌教授研究獎設立之初所覆蓋的范圍，除了計算機科學，還有教育和社會這兩項。經(jīng)過了12年的發(fā)展，獲獎者則幾乎全部來自于計算機科學。據(jù)谷歌研究院消息，谷歌今年共為922名高校教授獲此獎項，獎金總額高達15萬美元。那么下面讓我們來看一下在機器學習和數(shù)據(jù)挖掘領域獲獎人員部分簡介

　　Daniel Roy

　　多倫多大學計算機科學助理教授，多倫多斯卡伯勒大學計算機與數(shù)學科學助理教授。研究課題有條件概率的可計算性、神經(jīng)網(wǎng)絡矩陣分解問題、產(chǎn)品形式可交換特征概率函數(shù)的表征、擴展可允許程序及其非標準貝葉斯風險問題等。共發(fā)布學術論文31篇，進行技術型報告9場。

　　Francesco Orabona

　　石溪大學助理教授。獲獎成就為在非凸函數(shù)的無參數(shù)隨機隨機最小化問題上的研究。目前的研究方向有無參數(shù)機器學習，尤其對在線學習，域適應、批量/隨機凸優(yōu)化等問題感興趣。發(fā)表論文12篇，獲得國際學術會議 論文2篇(ICIAP2015，CVPR2005)，在國際競賽中多次獲一等獎(“Mathesis” mathematical contest1991,LEGO World Cup1992)。

　　Francesco Orabona(右)Shimon Whiteson(左)

　　Shimon Whiteson

　　英國牛津大學計算機科學系助理教授。主要研究方向是對能使計算系統(tǒng)獲取和執(zhí)行職能任務的算法進行設計、分析和評估，和把理論框架應用在機器人和搜索引擎最優(yōu)化等實際領域中。Shimon Whiteson同時也在工業(yè)界和政府機構擔任人工智能和機器學習顧問。發(fā)表雜志文章、會議論文、講習班及短篇論文、技術報告等共計93篇。

　　Ilias Diakonikolas

　　南加州大學助理教授、南加州大學Andrew and Erna Viterbi Early Career 主席。研究方向有算法、學習、統(tǒng)計和應用可行性。研究的主要目的是探索統(tǒng)計效率和計算效率之間的平衡性，以及ML基礎問題中的魯棒性(robustness)現(xiàn)象。獲得的獎金處谷歌教授研究獎外，還有NSF 職業(yè)獎金，斯隆研究獎金、Marie Curie職業(yè)整合補助金，以及EPSRC補助金。為COLT 2017, ICALP 2016, STOC 2015, ICALP 2014, ESA 2014的項目委員會成員。發(fā)表研究成果共計56篇,國際學術會議 論文2篇(IJCAR'08，CADE'12 )。

　　Josef Urban

　　捷克信息學、機器人及控制論研究院(CIIRC)高級研究員。主要研究方向為大型語義特定知識庫的自動推理(也稱強人工智能)，涉及自動演繹推理、歸納推理等內(nèi)容;另外，也參與數(shù)學形式化及計算機驗證問題的研究。發(fā)表項目論文共計20篇。

　　Martin Jaggi

　　瑞士洛桑聯(lián)邦理工學院終身助理教授。2016年主要研究成果為原始對偶率及認證(Primal-Dual Rates and Certificates)。他的長期主要研究方向為機器學習和數(shù)據(jù)分析優(yōu)化問題，分類，回歸，矩陣分解，稀疏和結(jié)構化預測等問題。發(fā)表論文期刊及學術會議論文13篇。

　　Mehryar Mohri

　　紐約大學Courant數(shù)學科學研究所計算機科學與數(shù)學教授。主要研究方向有機器學習、理論和算法、語音處理、加權自動機理論和算法、串或序列算法、自然語言處理、計算生物學等。發(fā)表論文共計206篇。

　　Tamara Broderick

　　麻省理工職業(yè)發(fā)展助理教授。主要研究方向是貝葉斯推理、強調(diào)可擴展、非參數(shù)的圖形模型和無監(jiān)督學習。這也是該領域 一位獲獎女教授。發(fā)布論文，技術報告等共計40篇。

　　Tim Roughgarden

　　斯坦福大學計算機科學教授、管理科學與工程教授。主要研究領域有算法的設計、分析、應用以及局限性。博弈論和微觀經(jīng)濟學，尤其是將其應用于網(wǎng)絡和競價領域。2016年共發(fā)表論文12篇，涉及算法博弈理論、競價及機制設計、成本分享機制、從數(shù)據(jù)中習得競價等多個領域。

　　Nathan Srebro

　　芝加哥豐田技術學院副教授，芝加哥大學計算機科學兼職副教授。發(fā)表論文共147篇。

　　Vibhanshu Abhishek

　〃耐基梅隆大學信息系統(tǒng)助理教授。感興趣的研究主題包括電子商務、全渠道零售/廣告，移動降和高科技產(chǎn)業(yè)。他教授的課程有《數(shù)字營銷分析》、《破壞性技術管理》等。

　　往屆中國獲獎者

　　除此之外，在2014年和2015年，分別有兩位中國學者獲此獎項。他們分別是蓯京生和謝濤。

　　蓯京生

　　獲2015年谷歌教授科研獎，獲獎類別為系統(tǒng)科學(硬件和軟件)�，F(xiàn)為洛杉磯加大(UCLA)電腦系華裔校長講席教授。他的研究領域包括電子設計自動化、高能效計算與應用、大數(shù)據(jù)的可定制計算以及高度可擴展算法。他在上述領域已經(jīng)主導了50多個項目，發(fā)表了400多篇論文。其中10篇獲得 論文獎。

　　謝濤

　　獲2014年谷歌教授研究獎。現(xiàn)為美國伊利諾伊大學香檳分校(UIUC)計算機科學系副教授、威利特學院學者。在軟件工程，特別是自動化軟件工程取得多項開創(chuàng)性成果，尤其在軟件測試和軟件工程數(shù)據(jù)挖掘有突出的貢獻，為該領域國際 專家。近10年來發(fā)表逾200篇論文，其中在旗幟和 國際期刊和國際會議共發(fā)表逾50篇論文。獲得國際學術會議 論文3篇(ICSE 2013 SEIP，USENIX LISA 2010，ASE 2009)， 論文提名3篇(ASE 2009, ASE 2006, ASE 2003)。在美國主持科研項目包括逾20項聯(lián)邦政府科研項目和工業(yè)界科研項目。

　　和2015年相比，今年增加的評獎領域有算法及優(yōu)化、制冷及電力、物理界面及沉浸式體驗、量子與計算、虛擬現(xiàn)實等，和現(xiàn)在科技的發(fā)展趨勢一致。今年與機器學習相關的申請占總數(shù)的20%，同比增長12%。機器學習是人工智能研究的核心問題之一，也是當前人工智能研究的一個熱門方向，其應用遍及人工智能的各個領域，它主要使用歸納、綜合而不是演繹。機器學習獲獎者的顯著增加，筆者認為這無疑是在推動人工智能的發(fā)展。而且機器學習也是今年獲得獎金最多的領域，另外三個獲獎金最多的領域分別是機器感知，計算機網(wǎng)絡設計及系統(tǒng)。

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