Stuart Russell
加州大學柏克萊分校電腦科學教授
關於
Stuart Russell 是加州大學柏克萊分校電腦科學教授，也是《人工智慧：現代方法》的共同作者——這是全球使用最廣泛的 AI 教科書。他的研究涵蓋機器學習、概率推理與 AI 安全。他已成為倡議先進 AI 存在性風險的重要聲音，主張我們需要從根本上重新思考 AI 系統的建構方式，以確保其保持有益且處於人類掌控之下。
主要貢獻
- 共同著有《人工智慧：現代方法》，成為一代代學生學習 AI 的標準教材
- 創立 UC Berkeley 的人類相容 AI 中心（CHAI），研究在不確定人類偏好的情況下仍保持有益的系統
- 推進機率推理與決策理論方法，讓 AI 建立在不確定性之上，而非脆弱的規則系統
- 研究 inverse reinforcement learning 與偏好不確定性，為人類相容 AI 提供技術基礎
- 著有《Human Compatible》，主張以固定目標最佳化作為先進 AI 基礎是錯誤方向
- 協助 AI 安全與自主武器憂慮進入主流電腦科學；但其風險框架也被批評過於推測或警示性過強
