今天，我们为大家解析的是爱丁堡大学博士研究项目。
“Probabilistic AI”
学校及专业介绍
学校概况
爱丁堡大学(University of Edinburgh)成立于1583年，是英国历史最悠久的六所古老大学之一，同时也是英语世界中第六古老的大学。作为世界顶尖研究型大学，它位于苏格兰首府爱丁堡市，这座城市被联合国教科文组织评为世界文学之城，同时也是世界文化遗产地。爱丁堡大学设有三大学院：艺术、人文与社会科学学院；科学与工程学院；医学与兽医学院，下设共计20个学院，拥有来自全球150多个国家的超过45,000名学生，其中研究生约占40%。该校在2025年QS世界大学排名中位列第22位，作为罗素集团成员，其科研实力和教学质量得到全球认可。
院系介绍
爱丁堡大学数学学院(School of Mathematics)是英国最杰出的数学研究和教学中心之一，在2021年英国研究卓越框架(REF)评估中，83%的研究成果被评为世界领先或国际优秀水平。学院设有多个研究组，包括统计学、代数几何学、数学物理学、应用数学等，拥有约80名教职员工和超过150名研究生。学院与爱丁堡大学数据科学与人工智能学院保持紧密合作，共同推动人工智能领域的基础研究。
招生专业介绍
本次招生项目为概率人工智能(Probabilistic AI)博士研究项目，这是一个由英国工程与物理科学研究理事会(EPSRC)资助的重点研究中心项目。该项目旨在培养具备深厚数学基础和计算能力的概率人工智能研究人才，能够开发和应用贝叶斯方法解决机器学习和人工智能领域的前沿问题。
该项目的毕业生在学术界和工业界都拥有极佳的就业前景。在学术界，他们可以在全球顶尖大学和研究机构从事相关研究工作；在工业界，他们可以在谷歌、亚马逊、微软等科技巨头的AI研究部门、金融科技公司、医疗科技公司等领域担任研究科学家、数据科学家或算法工程师等职位，年薪普遍在£60,000-£120,000之间。随着人工智能在各个领域应用的深入，对具备扎实概率理论基础的AI专家需求持续增长。
申请要求
1.学术背景：
- 申请者需持有数学、统计学、计算机科学、物理学或相关学科的优秀硕士学位(通常要求获得2:1或以上成绩，相当于中国85%以上的成绩)。
- 具有扎实的数学基础，特别是概率论、统计学和优化理论方面的知识。
2.研究经验：
- 理想的申请者应具有一定的研究经验，最好在贝叶斯方法、机器学习或数据分析方面有实际项目经历。
- 硕士论文若与相关领域有关将是一个优势。
3.编程技能：
- 熟练掌握至少一种编程语言（如Python、R或Julia），并对机器学习框架（如PyTorch、TensorFlow）有一定了解。
4.英语水平：
项目特色与优势
1.跨校合作网络：
- 项目由六所英国顶尖大学（爱丁堡、兰卡斯特、曼彻斯特、布里斯托尔、华威、剑桥）联合承办
- 博士生有机会与多校导师合作，参与跨校研究活动
2.强大的理论与计算结合：
- 项目强调贝叶斯方法的理论基础和计算实现
- 重视开发可扩展、稳健的算法解决实际问题
3.本博士项目由EPSRC概率AI研究中心全额资助，包括：
- 学费：覆盖国内和国际学生的全额学费（约£26,000-£28,000/年）
- 生活津贴：提供符合UKRI标准的税后生活津贴（2025/26学年约为£18,622/年）
- 研究经费：包含参加国际会议、短期研究访问、设备购置等费用的额外研究经费
- 培训机会：提供各类专业培训课程和工作坊的参与机会
有话说
项目理解
1.交叉学科
- 概率理论与AI交叉：项目处于概率论、贝叶斯统计与人工智能的交叉前沿，融合了数学严谨性与计算智能，形成独特的研究视角，为解决AI中的不确定性问题提供理论基础。
- 统计学与机器学习融合：通过将传统统计学方法与现代机器学习技术相结合，项目建立起一套系统的概率框架，使机器学习模型更具可解释性和可靠性。
2.研究目标
- 不确定性量化与表达：核心目标是开发能够准确量化和表达AI系统中不确定性的方法，使模型不仅能给出预测，还能可靠地评估预测的可信度和风险。
- 可扩展性与精确性平衡：项目致力于解决贝叶斯方法在大规模数据和复杂模型中的计算挑战，平衡算法效率与推断精确性，使概率方法适用于实际应用场景。
3.技术手段
- 贝叶斯预测学习：采用创新的贝叶斯预测学习框架和鞅后验方法，通过序列更新机制实现大规模数据的高效处理，克服传统贝叶斯方法的计算瓶颈。
- 稀疏表示技术：利用稀疏近似方法处理高维数据和复杂模型，特别是在多层高斯过程中应用稀疏表示，大幅降低计算复杂度同时保持模型表达能力。
4.理论贡献
- 概率框架完善：通过发展贝叶斯推断的新理论，完善AI中的概率框架，为不确定性推理提供更坚实的数学基础，推动概率AI理论体系的系统构建。
- 可解释性机制：开发针对贝叶斯神经网络等复杂模型的解释机制，揭示"黑盒模型"内部的不确定性来源和传播路径，增强模型透明度和可信度。
5.应用价值
- 高风险决策支持：项目成果可直接应用于医疗诊断、自动驾驶、金融风险评估等高风险决策领域，通过可靠的不确定性估计减少错误决策风险。
- 自适应系统构建：基于概率框架开发的自适应学习系统能够根据不确定性估计动态调整决策策略，在资源有限或环境变化的情况下优化系统性能。
创新思考
1.前沿方向：
- 神经符号概率推理：将神经网络的表示能力与符号逻辑的形式推理能力结合，构建既能处理不确定性又具备推理能力的混合系统，突破当前AI在因果推理方面的局限。
- 概率元学习框架：发展基于贝叶斯原理的元学习方法，使AI系统能够从少量样本中快速适应新任务，同时准确量化适应过程中的不确定性，提升小样本学习能力。
2.技术手段
- 随机微分方程神经网络：将随机微分方程与神经网络相结合，创建能够连续捕捉时序数据不确定性演化的模型，为时间序列预测和动态系统建模提供更精确的概率框架。
- 贝叶斯深度强化学习：在深度强化学习中引入贝叶斯推断机制，使智能体不仅学习最优策略，还能评估策略的不确定性，在探索-利用权衡中做出更明智的决策。
3.理论框架
- 多层次不确定性分解理论：构建将模型、数据和环境不确定性分层分解的理论框架，使系统能够区分和量化不同来源的不确定性，为针对性降低总体不确定性提供依据。
- 非参数概率因果发现：发展新型非参数贝叶斯方法用于因果关系发现，在缺乏先验知识的情况下从观测数据中推断潜在的因果结构，并量化推断的不确定性。
4.应用拓展
- 个性化医疗决策系统：将概率AI方法应用于个性化医疗领域，整合多源医疗数据并考虑其固有不确定性，为临床决策提供可靠的概率支持，提高治疗方案的精确性。
- 气候变化风险评估：利用多层高斯过程和贝叶斯深度学习模型分析复杂气候数据，提供具有可靠不确定性估计的气候变化预测，为环境政策制定提供科学依据。
5.实践意义
- 可靠AI标准制定：基于项目研究成果，为AI系统的不确定性评估和可靠性验证提出标准化方法，推动行业建立AI可靠性认证体系，增强公众对AI系统的信任。
- 资源受限环境部署：开发适用于计算资源受限环境（如移动设备、边缘计算节点）的轻量级概率AI方法，使高质量的不确定性推断能够在更广泛的场景中实现。
6.国际视野
- 跨文化AI可解释性研究：探索不同文化背景下人们对AI不确定性解释的理解差异，建立具有文化适应性的可解释AI框架，提高全球范围内AI系统的接受度。
- 国际标准化合作：积极参与国际标准化组织的工作，推动将项目成果转化为国际AI不确定性量化标准，增强研究成果的全球影响力和实际应用价值。
7.交叉创新
- 认知科学与概率AI融合：结合人类认知科学研究成果，模拟人类处理不确定性的机制，开发更符合人类直觉的概率推理模型，缩小AI与人类决策之间的差距。
- 量子概率计算：探索量子计算在贝叶斯推断中的应用潜力，利用量子并行性加速复杂概率模型的计算，突破传统计算架构下贝叶斯方法的效率瓶颈。
8.其他创新点
- 主动学习与不确定性驱动探索：开发基于不确定性估计的主动学习框架，使AI系统能够识别最具信息价值的数据点，优化数据采集策略，提高学习效率。
- 概率知识图谱：构建具有不确定性表示能力的知识图谱，将概率推理与结构化知识表示相结合，为知识库推理、问答系统等应用提供更灵活、更可靠的知识基础。
博士背景
Aurelia ，美国TOP10院校计算机科学与认知科学双博士生，研究聚焦算法博弈论不确定性及其在人工智能中的应用。她的跨学科研究融合了计算机科学、语言学和心理学知识，在国际顶级期刊《Journal of Artificial Intelligence Research》和《Cognitive Science》上发表多篇论文。Aurelia 荣获ACM SIGAI博士论文奖，擅长相关方向的PhD申请指导。
【竞赛报名/项目咨询+微信：mollywei007】
