亚历克斯 · 彭特兰

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基本信息

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亚历克斯•保罗•桑迪•彭特兰(Alex Paul Sandy Pentland),生于1951年,是美国计算机科学家,麻省理工学院东芝教授,连续创业者。彭特兰在密歇根大学获得了学士学位,并于1982年获得了麻省理工学院的博士学位。

他最初在斯坦福大学担任计算机科学和心理学讲师,1986年加入麻省理工学院,成为媒体实验室的学术负责人,并获得东芝媒体艺术和科学讲座,后来加入麻省理工学院工程学院和麻省理工学院斯隆商学院。也是联合国可持续发展数据全球伙伴关系、美国律师协会、美国电话电报公司以及几家他参与创立的新公司的董事会成员,之前也曾就职于印度理工学院和斯特朗医院的未来健康中心共同创建和指导的亚洲媒体实验室实验室(Media Lab Asia)。Pentland是计算机科学领域被引用次数最多的作者之一,h指数为134。曾参加达沃斯世界经济论坛(World Economic Forum)的讨论并参与制定了欧盟的隐私法规。并在联合国可持续发展目标(Sustainable Development Goals)的透明度和问责机制的构建中发挥了核心作用。

他获得过许多奖项,如哈佛商业评论颁发的麦肯锡奖、美国国防部高级研究计划局颁发的互联网40周年奖,以及布兰迪斯隐私工作奖。

研究领域

计算机视觉,计算社会科学,数据科学

博士生导师

Whitman Richards 惠特曼•理查兹

学生

就职企业、机构或院校

麻省理工学院

MIT.png麻省理工学院(Massachusetts Institute of Technology),简称“麻省理工”(MIT),位于美国马萨诸塞州波士顿都市区剑桥市,主校区依查尔斯河而建,是世界著名私立研究型大学,创立于1861年,早期侧重应用科学及工程学,在第二次世界大战后,麻省理工学院倚靠美国国防科技的研发需要而迅速崛起。在二战和冷战期间,麻省理工学院的研究人员对计算机、雷达以及惯性导航系统等科技发展作出了重要贡献。

麻省理工学院素以顶尖的工程学和计算机科学而著名,拥有麻省理工人工智能实验室(MIT CSAIL)、林肯实验室(MIT Lincoln Lab)和麻省理工学院媒体实验室(MIT Media Lab),其研究人员发明了万维网、GNU系统、Emacs编辑器、RSA算法等等。该校的计算机工程、电机工程等诸多工程学领域在2019-20年世界大学学术排名中位列世界前五,在2018-19年US News全美研究生院排名中位列工程学第一、计算机科学第一,与斯坦福大学、加州大学伯克利分校一同被称为工程科技界的学术领袖。截止2019年3月,麻省理工学院的校友、教职工及研究人员中,共产生了93位诺贝尔奖得主(世界第六)、8位菲尔兹奖得主(世界第八)以及26位图灵奖得主(世界第二)。

2018-19年度,麻省理工学院位列QS世界大学排名世界第一、USNews世界大学排名世界第二、世界大学学术排名(ARWU)世界第四、泰晤士高等教育世界大学排名世界第四。2019-2020年,麻省理工学院位列《泰晤士高等教育》世界大学声誉排名世界第二。

主要文章及著作

  • Eigenfaces for recognition, M Turk, A Pentland M Turk, Journal of cognitive neuroscience 3 (1), 71-86(1991年,被引次数:17890)
  • Face recognition using eigenfaces,Matthew A Turk, Alex P Pentland, Proceedings. 1991 IEEE Computer Society Conference on Computer Vision and Pattern Recognition, 586-591(1991年,被引次数:7251)

研究课题

Machine Behavior (机器行为)

由人工智能(AI)驱动的机器日益调解我们的社会、文化、经济和政治互动。 了解人工智能系统的行为对于我们控制它们的行为、获取它们的好处和最小化它们的危害是至关重要的。 我们认为,这需要一个广泛的科学研究议程,以研究机器行为,包括但扩展超出计算机科学的学科,并需要洞察跨科学。 在这里,我们首先概述一系列对这一新兴领域至关重要的问题,然后讨论了机器行为研究所面临的技术、法律和制度约束。

BASIC: Blockchained Agent-based Simulator for Cities (基于区块链式 agent 的城市模拟器)

无人驾驶汽车、无人机和其他类型的机器人将彻底改变我们的旅行方式和对城市空间的理解。 为了操作,所有这些设备都需要收集、分析和共享有关我们日常活动的敏感数据。 然而,当前处理这些数据集的方法依赖于集中式模型(例如,公司数据库、基于云的服务等)。 最近,已经有证据表明,这些集中模型的安全性和隐私保护能力对未来的部署构成了重大挑战。 基于这个原因,本项目提出了 BASIC,即基于块链代理的城市模拟器。 这个工具旨在验证在模拟城市场景中使用区块链作为代理(如市民、机器人等)之间通信层的可行性。 为了测试提出的工具,我们提出了一个在剑桥市(美国马萨诸塞州)使用 AVs 的汽车共享场景。

The Atlas of Inequality(不平等地图集)

种族隔离正在伤害我们的社会,特别是我们的城市。 但是经济不平等不仅仅局限于社区。 我们在城市里去的餐馆、商店和其他地方都有各自的不平等之处。

不平等地图集显示了在波士顿地铁区域不同地方旅行的人们的收入不平等。 它使用来自数字设备的聚合匿名位置数据来估计人们的收入和他们在哪里度过的时间。 利用这些数据,我们制定了我们自己的地方不平等度量标准,来衡量每个地方的游客收入的不平等程度。 经济不平等不仅仅局限于社区,它也是你每天去的地方的一部分。

近期报道

Perspectives on Libra (对Libra的看法)

人类动力事业部(the Human Dynamics group)负责人Sandy Pentland和数字货币计划高级顾问加里•根斯勒(Gary Gensler)就导致Facebook新金融平台Libra崛起的情况提供了历史和研究观点。 他们分享了对它的结构,潜在陷阱和使用机会的担忧,以及实现类似目标的替代平台和想法。

关键词: banking and finance 银行和金融 || cryptocurrency 加密货币 || social media 社交媒体

It's time to study machines the way we study humans(是时候像研究人类一样研究机器了)

人工智能和机器学习模型几乎可以在现代生活的各个方面找到:新闻排名算法决定我们在网上看到哪些信息,兼容性算法影响我们所约会的人,打车算法影响我们旅行的方式••••••尽管这些改变人生的算法无处不在,但我们对它们的工作原理以及它们如何塑造我们的世界并没有一个普遍的理解。

因此,一个包括两位东北大学(Northeastern University)教授在内的研究团队表示,是时候像研究人类一样研究人工智能机器了。

星期三发表在科学杂志《自然》上的一篇新论文呼吁来自不同学科的科学家团结起来研究机器行为。多年来,科学家们一直在研究人类行为的功能、原因、发展和进化史。 随着智能机器做越来越多的我们的集体思维,同样的跨学科方法需要应用于理解机器行为,作者如是说道。

关键词:artificial intelligence 人工智能 || learning 学习 || social robotics 社交机器人

联系方式

  • 电子邮箱: sandy@media.mit.edu

相关链接

视频

1、Youtube演讲:人工智能与人类社会的未来: 人工智能

2、TED演讲视频:How social networks make us smarter(社交网络如何让我们变得更聪明)

更多信息

1、MIT个人主页

2、谷歌学术主页

3、wiki词条

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