英国伦敦国王学院（KCL）博士（PhD）申请攻略及导师简介

导师简介

如果你想申请英国伦敦国王学院信息学系博士，那今天这期文章解析可能对你有用！今天Mason学长为大家详细解析英国伦敦国王学院的Professor Black的研究领域和代表文章，同时，我们也推出了新的内容“科研想法&开题立意”，为同学们的科研规划提供一些参考，并且会对如何申请该导师提出实用的建议！方便大家进行套磁！后续我们也将陆续解析其他大学和专业的导师，欢迎大家关注！

导师是伦敦国王学院(King's College London)信息学系的人工智能教授，同时也是伦敦国王学院与帝国理工学院联合创办的"安全可信人工智能英国研究与创新中心博士培养项目"(UKRI Centre for Doctoral Training in Safe and Trusted Artificial Intelligence)的主任。

导师在人工智能领域有着深厚的研究背景和丰富的学术经验。导师于2007年在伦敦大学学院(University College London)获得计算机科学博士学位，研究主题是论证询问对话(argument inquiry dialogues)。在加入伦敦国王学院之前，导师曾在牛津大学担任博士后研究助理，并在乌特勒支大学(University of Utrecht)获得过玛丽·居里欧洲内部奖学金(Marie-Curie Intra-European Fellowship)。

研究领域

导师的研究兴趣广泛，主要集中在以下几个方面：

1. 安全可信的人工智能：这是导师目前研究的核心领域，也是她领导的博士培养项目的重点。
2. 智能代理和多代理系统：这个领域涉及到设计和开发能够自主行动和相互交互的智能实体。
3. 基于论证理论的代理推理、通信和对话模型：这是导师博士论文的主题，也是她长期关注的研究方向。
4. 基于论证的对话的战略考虑：这个领域探讨了如何在对话中有效地使用论证策略。
5. 人工智能技术的负责任开发：这反映了导师对人工智能伦理和社会影响的关注。

研究分析

1."Investigating the Legality of Bias Mitigation Methods in the United Kingdom"

(IEEE TECHNOLOGY AND SOCIETY MAGAZINE, 2023)

这篇论文探讨了在英国法律框架下,人工智能偏见缓解方法的合法性问题。作者分析了英国现有的法律法规,包括平等法和数据保护法,以评估常见的偏见缓解技术在法律上的可行性。研究对于理解AI系统在英国的法律约束具有重要意义,为政策制定者和AI开发者提供了重要参考。

2."Modelling Moral Debate using Reason-based Abstract Argumentation Theory"

(NeurIPS 2023 Workshop)

该论文提出了一种基于抽象论证理论的道德辩论建模方法。作者利用理由为基础的抽象论证框架来表示道德争议中的不同立场和论点,并分析它们之间的关系。这一方法为在AI系统中实现道德推理提供了新的思路,对于构建能够进行复杂道德判断的AI系统具有重要启发。

3."Not So Fair: The Impact of Presumably Fair Machine Learning Models"

(AIES 2023)

本文对所谓"公平"的机器学习模型进行了批判性分析。作者通过实验展示了一些被认为是公平的模型实际上可能产生意料之外的不公平结果。研究强调了仅仅关注统计意义上的公平性是不够的,需要更全面地考虑模型对不同群体的实际影响。这对于开发真正公平的AI系统具有重要意义。

4."Finding Sparse Initialisations using Neuroevolutionary Ticket Search (NeTS)"

(Conference on Artificial Life, 2023)

该论文提出了一种名为NeTS的新型神经网络初始化方法。作者利用神经进化算法来搜索稀疏但可训练的深度神经网络初始权重。相比传统方法,NeTS能够找到更稀疏、更高效的网络结构,同时保持良好的性能。这一技术对于构建轻量级但强大的神经网络模型具有重要应用价值。

5."A Sound and Complete Dialogue System for Handling Misunderstandings"

(SAFA Workshop, 2022)

本文提出了一个能够处理误解的对话系统框架。作者在形式化论证的基础上,设计了一套机制使系统能够识别、澄清和解决对话中的误解。该研究为构建更加智能、鲁棒的人机对话系统提供了理论基础,对提升AI系统的交互能力具有重要意义。

研究贡献和成就

导师在人工智能领域，特别是在安全可信AI、论证理论及其应用、以及负责任的AI开发方面做出了重要贡献：

1. 在安全可信AI领域，导师领导的博士培养项目为该领域培养了大量高质量的研究人才，推动了相关技术的发展。她的研究为开发更安全、更可靠的AI系统提供了理论基础和实际方法。
2. 在论证理论及其应用方面，导师的研究扩展了论证理论在AI中的应用范围。她提出的论证模型和对话框架为开发更智能、更有说服力的对话系统奠定了基础。这些研究成果不仅在学术界产生了影响，也在法律推理、决策支持等实际应用中展现了潜力。
3. 在负责任的AI开发方面，导师的研究提高了人们对AI伦理问题的认识，并为如何在AI开发过程中考虑伦理因素提供了实际指导。这对于确保AI技术的发展符合社会价值观和伦理标准具有重要意义。
4. 导师担任国际计算论证模型会议(COMMA)指导委员会成员和《自主代理与多代理系统》期刊编辑委员会成员，反映了她在相关研究领域的学术影响力和领导地位。
5. 导师获得的玛丽·居里欧洲内部奖学金显示了她早期研究工作的卓越性。此外，她被任命为英国高等教育学院会员，表明她在教学方面也有出色的表现。
6. 最近，导师被任命为图灵研究所(Alan Turing Institute)2024-2025年度的图灵学者，这进一步证明了她在AI研究领域的杰出成就和影响力。
7. 导师还被邀请加入英国政府的AI工作组，为如何利用AI技术帮助英国实现气候变化目标提供建议。这表明她的研究不仅有学术价值，也得到了政府和产业界的认可

研究想法

a) 多智能体系统与伦理决策：

• 研究如何在多智能体系统中引入伦理决策机制，特别是在自动化协商和冲突解决中。
• 探索如何使用论证技术来解决多智能体系统中的伦理困境。

b) 论证系统与假新闻检测：

• 开发一个基于论证的系统来检测和反驳在线假新闻，利用Black教授的论证模型和对话系统经验。
• 研究如何将人类专家知识与自动化论证系统结合，提高假新闻检测的准确性和可解释性。

c) 对话系统与心理健康支持：

• 设计一个基于Black教授的对话系统研究的AI心理健康助手，能够进行深度对话并提供初步的心理支持。
• 探索如何将论证技术应用于心理治疗对话中，帮助患者建立更健康的思维模式。

d) 多智能体系统在智慧城市中的应用：

• 研究如何利用多智能体系统和协商技术优化智慧城市的资源分配和决策过程。
• 探索如何在智慧城市的多利益相关者决策中应用Black教授的论证模型。

e) 跨文化对话系统：

• 开发一个能够理解和适应不同文化背景的对话系统，利用Black教授的对话建模技术。
• 研究如何在多语言、多文化环境中应用论证技术，促进跨文化理解和冲突解决。

申请建议

a) 深入理解研究领域：

• 全面阅读Black教授的论文，特别是关于多智能体系统、论证和对话系统的研究。
• 学习并掌握相关的理论基础，如博弈论、逻辑推理、自然语言处理等

b) 技能准备：

• 提高编程技能，特别是Python和Java，这些在实现多智能体系统和对话系统时很有用。
• 学习机器学习和自然语言处理技术，这对于理解和扩展Black教授的研究很重要。

c) 研究经验积累：

• 尝试复现Black教授的一些实验或研究，深入理解其工作原理。
• 参与相关的研究项目或实习，积累多智能体系统或对话系统的实际经验。

d) 学术交流：

• 参加与Black教授研究相关的学术会议，如AAMAS（自主代理与多智能体系统）、IJCAI（人工智能国际联合会议）等。
• 尝试发表相关领域的论文或参与开源项目，展示你的研究能力。

e) 个性化申请材料：

• 在个人陈述中清晰阐述你对Black教授研究的理解，以及你如何将自己的背景和技能与她的研究结合。
• 提出一个创新的研究提案，展示你如何延续和扩展Black教授的工作。

f) 建立联系：

• 尝试通过邮件或学术会议与Black教授或她的学生建立联系。
• 参与伦敦国王学院信息学院的开放日或在线讲座，了解更多关于研究环境的信息。

g) 跨学科知识准备：

• 学习一些心理学、社会学或语言学知识，这可能对理解和改进对话系统很有帮助。
• 关注伦理和隐私问题，这在多智能体系统和AI对话中越来越重要。

博士背景

Rudy：美本美硕计算机科学专业，目前在美国top10攻读CS博士学位。他的研究重点是深度学习和人工智能在医疗影像分析中的应用。在顶级学术期刊《IEEE Transactions on Medical Imaging》发表过论文，擅长RP写作指导。