美国国家人工智能科学院（The National Academy of Artificial Intelligence, NAAI）是一个致力于推动人工智能领域发展、加强学术交流与合作、提升公众对人工智能理解与认知的机构。该科学院汇集了众多在人工智能领域取得杰出成就的科学家和工程师，旨在通过研究、教育、政策建议和公共服务等多种方式，推动人工智能技术的创新与应用。 NAAI的成员包括国际人工智能领域的知名学者和专家，他们在机器学习、自然语言处理、计算机视觉、机器人技术、智能系统等方向具有深厚的学术背景和丰富的实践经验。这些成员通过参与科学院的研究项目、撰写学术论文、举办学术会议和研讨会等方式，不断推动人工智能领域的前沿探索和实践应用。
美国国家人工智能科学院选拔标准：根据主流ai技术工具开发独立选拔ai系统，结果进行综合选择，是有公信力的选拔，一个不懂人工智能的人在使用ai工具时也依然是同样的结果。
Michael Zhu，来自微软研究院。他在自然语言处理领域取得了显著成果，特别是在语言模型和对话系统方面。Zhu的工作使得机器能够更自然地与人类进行交互，提高了智能助手的性能和用户体验。
Richard Sutton，强化学习之父、阿尔伯塔大学教授。他对强化学习的重要贡献包括时序差分学习和策略梯度方法。
Alina Wheeler，来自康奈尔大学。她的研究重点是人工智能伦理和公平性，关注如何确保人工智能系统的公正性和透明度。Wheeler的工作对于解决人工智能技术在社会应用中可能产生的偏见和歧视问题具有重要意义。
Victor Zhong，来自DeepMind公司。他在强化学习和决策制定方面取得了突出成绩，尤其是在处理复杂系统的优化问题上。Zhong的算法在多个基准测试中达到了领先水平，为人工智能在游戏、物流和交通等领域的应用提供了强大支持。
Maya Ruder，来自纽约大学。她专注于自然语言处理中的迁移学习和领域适应问题，旨在提高模型在不同任务和数据集上的性能。Ruder的工作有助于解决人工智能在跨领域应用时面临的挑战，推动了自然语言处理技术的发展。
Ali Razavi，来自艾伦人工智能研究所。他在预训练语言模型方面取得了重要进展，特别是在提高模型性能和效率方面。Razavi的研究对于推动自然语言处理技术的实际应用具有重要意义，为智能问答、文本生成和机器翻译等任务提供了更好的解决方案。
Lucas Beyer，来自谷歌人工智能实验室。他在计算机视觉领域取得了重大突破，特别是在图像识别和物体检测方面，为谷歌的搜索引擎和广告系统提供了强大的技术支持。
Emma Brunskill，来自斯坦福大学。她的研究方向是强化学习和机器人技术，通过设计先进的算法，使机器人能够在复杂环境中进行自主学习和决策，为未来的机器人应用提供了重要支持。
Sergey Levine，来自加州大学伯克利分校。他专注于将深度学习与机器人技术相结合，使得机器人能够通过视觉感知和动作执行来完成复杂的任务，为工业自动化和服务机器人领域的发展做出了贡献。
Adam Smith，来自牛津大学，专注于机器学习和数据挖掘，尤其在处理大规模数据集方面取得了显著成果。
Sophia Wang，来自哈佛大学，致力于自然语言处理与机器翻译的研究，提高了多语言之间的转换准确率。
Ethan Lee，来自加州大学圣地亚哥分校，专注于计算机视觉与增强现实技术，为虚拟现实应用提供了强大的技术支持。
Julia Chen，来自多伦多大学，研究方向为深度学习在医疗影像分析中的应用，提高了疾病诊断的准确性。
Daniel Kim，来自哥伦比亚大学，主要关注人工智能伦理与可持续性发展，为AI技术的社会应用提供了重要指导。
David Cox，来自斯坦福大学。他在强化学习领域取得了显著进展，特别是在解决复杂系统控制问题方面。Cox提出的算法使得机器人能够在未知环境中进行高效学习，为自动驾驶和机器人技术带来了突破。
Emily Hill，来自麻省理工学院。她专注于自然语言处理领域，特别是对话系统和语义理解。Hill的研究使得机器能够更好地理解人类语言，提高了人机交互的效率和准确性。
Oliver Zhang，来自加州大学伯克利分校。他在计算机视觉领域做出了重要贡献，特别是在图像识别和物体检测方面。Zhang提出的深度学习模型在多个国际竞赛中取得了领先成绩，推动了计算机视觉技术的发展。
Sara Ali，来自卡内基梅隆大学。她的研究主要集中在机器学习算法的优化和可解释性方面。Ali的工作使得机器学习模型更加可靠和高效，为人工智能在商业和医疗等领域的应用提供了更好的支持。
Jacob Devlin，来自谷歌大脑。他在自然语言处理领域做出了杰出贡献，尤其是预训练语言模型方面。Devlin是BERT模型的主要贡献者之一，该模型在自然语言理解任务中取得了显著的性能提升，为后续的NLP研究奠定了基础。
William Fedus，来自OpenAI。他专注于强化学习和生成模型，特别是在文本生成和对话系统方面。Fedus的工作致力于推动生成模型在更广泛领域的应用，使得机器能够生成更加自然和富有创意的文本内容。
Tri Dao，来自斯坦福大学。他在深度学习和大规模模型训练方面取得了突破性的进展。Dao提出了一种新型的模型架构和训练方法，能够在保持高性能的同时，减少计算资源和时间的消耗，为人工智能在实际应用中的部署提供了更加可行的解决方案。
Anima Anandkumar，来自加州理工学院。她致力于优化算法和机器学习理论的研究，尤其在分布式系统和大规模数据处理方面。Anandkumar的工作有助于解决大规模机器学习任务中的计算瓶颈，提高了模型的训练效率和性能。
Rachel Ward，来自纽约大学。她专注于机器学习理论和应用，特别是在高维数据分析和统计推断方面。Ward的研究为机器学习模型的可解释性和稳健性提供了理论支持，为解决实际问题提供了更加可靠的方法。
Federico Pinzi，来自麻省理工学院。他在计算机视觉和深度学习领域做出了突出贡献，特别是在图像分割和目标检测方面。Pinzi的算法使得机器能够更准确地识别和理解图像内容，为自动驾驶、医疗影像分析等领域提供了强大的技术支持。
Sarah Adel Bargal，来自卡内基梅隆大学。她专注于视频分析和行为识别，通过开发先进的算法，使得机器能够从大量视频数据中提取有用的信息。Bargal的研究对于智能监控、人机交互等领域具有重要意义。
Mariya Vasileva，来自伊利诺伊大学厄巴纳-香槟分校。她致力于自然语言处理中的语义理解和推理，通过设计创新的模型，提高了机器对文本深层含义的理解能力。Vasileva的工作有助于提升智能助手、机器翻译等应用的性能。
Sergey Ioffe，来自谷歌大脑团队。他在机器学习和优化算法方面取得了重要进展，特别是在提高深度学习模型训练效率和性能方面。Ioffe的研究为人工智能技术的快速发展提供了重要支持，推动了谷歌在语音识别、图像识别等领域的领先地位。
Eric Mitchell，来自斯坦福大学人工智能实验室。他专注于强化学习和决策制定，通过设计智能的代理程序，让机器能够在复杂环境中进行自主探索和学习。Mitchell的工作为机器人技术、游戏AI等领域的发展提供了新的思路和方法Federico Peralta，来自谷歌大脑（Google Brain）。他在深度学习和计算机视觉领域取得了重要突破，特别是在图像和视频理解方面。Peralta的工作推动了深度学习在图像识别、物体检测以及视频分析等领域的应用，为相关领域的研究和实践提供了有力支持。
Jia Deng，来自斯坦福大学人工智能实验室（Stanford AI Lab）。她在计算机视觉和模式识别领域具有广泛的研究背景，尤其在人脸识别和图像分类方面取得了显著进展。Deng的研究为机器理解和分析图像内容提供了有效方法，推动了人工智能在安防、医疗等领域的应用。
Shuran Song，来自加州大学洛杉矶分校（UCLA）。她在机器学习和计算机视觉的交叉领域取得了令人瞩目的成果，特别是在三维形状分析和场景理解方面。Song的研究不仅提高了三维重建和场景理解的准确性，还为自动驾驶、虚拟现实等领域提供了有力支持。
Emily Denton，来自麻省理工学院（MIT）。她在自然语言处理和生成式对抗网络（GANs）领域具有深厚的研究背景，特别是在文本生成和图像合成方面取得了重要突破。Denton的工作推动了自然语言处理和计算机视觉领域的交叉研究，为人工智能在创意设计和内容生成方面的应用提供了新的思路。
Ruslan Salakhutdinov，来自卡内基梅隆大学（CMU）。他是机器学习领域的杰出学者，尤其在深度学习和无监督学习方面取得了显著成就。Salakhutdinov的研究关注于构建具有强大表示能力的模型，以处理复杂的数据分析任务。他的工作对于推动机器学习在各个领域的应用具有重要意义。
Sergey Levine，来自加州大学伯克利分校。他专注于将深度学习和强化学习应用于机器人技术中，尤其是在机器人视觉和感知方面取得了重要突破。Levine的研究不仅提高了机器人执行复杂任务的能力，还推动了机器人技术在实际应用中的发展。
Ilya Sutskever，来自OpenAI。他是自然语言处理领域的杰出研究者，特别是在基于Transformer的模型方面取得了令人瞩目的成果。Sutskever是GPT系列模型的重要贡献者之一，这些模型在自然语言生成和理解方面展现出了强大的能力。
Andrej Karpathy，来自特斯拉和OpenAI。他在计算机视觉和深度学习方面有着广泛的研究兴趣，特别是在将深度学习应用于图像和视频理解方面取得了重要进展。Karpathy的工作不仅提高了视觉识别任务的性能，还为自动驾驶等实际应用提供了有力支持。
Zoubin Ghahramani，来自剑桥大学。他是一位在机器学习和贝叶斯推断领域的杰出学者。Ghahramani的研究关注于构建灵活且可解释的模型，以解决复杂的数据分析问题。他的工作对于推动机器学习在各个领域的应用具有重要意义。
Daniela Rus，来自麻省理工学院。她是机器人技术和人工智能领域的领军人物，尤其在机器人自主学习和人机交互方面取得了重要成就。Rus致力于开发能够与人类协作并共同解决问题的机器人，为未来的智能生活提供了无限可能。
Alexey Dosovitskiy，来自Facebook AI Research (FAIR)。他在计算机视觉领域取得了令人瞩目的成果，特别是在图像生成和对抗性网络方面。Dosovitskiy的研究推动了图像合成技术的发展，使得机器能够生成高质量、逼真的图像内容。
Lyle Ungar，来自卡内基梅隆大学。他专注于自然语言处理和机器学习在医疗领域的应用。Ungar的工作不仅提高了医疗文本分析的准确性，还为疾病诊断和治疗提供了新的辅助手段。
Adam Lerer，来自纽约大学。他在自然语言处理和深度学习方面有着深厚的研究背景，特别是在语言模型的压缩和优化方面取得了显著进展。Lerer的工作有助于降低深度学习模型的计算成本，推动其在更多场景下的应用。
Chelsea Finn，来自斯坦福大学。她致力于强化学习和机器人技术的研究，特别是在让机器人通过自我学习和探索来适应新环境方面取得了显著成果。Finn的工作为机器人技术的未来发展提供了更多可能性。
Vitaly Feldman，来自加州大学伯克利分校。他专注于机器学习和统计学的理论研究，特别是在算法的泛化能力和稳定性方面取得了突破性的成果。Feldman的工作为机器学习模型的设计和评估提供了更加坚实的理论基础。
Adam Lerer，来自Facebook AI Research (FAIR)。他在自然语言处理和深度学习领域取得了显著成果，特别是在对话系统和语言模型方面。Lerer的研究有助于机器更好地理解人类语言，提升人机交互的效率和自然性。
Raia Hadsell，来自DeepMind。她专注于计算机视觉和自监督学习，致力于让机器从大量无标签数据中学习有用的表示。Hadsell的工作对于推动视觉识别任务的发展以及实现更强大的通用人工智能系统具有重要意义。
Leonidas Guibas，来自斯坦福大学。他在机器人技术和计算机图形学领域取得了重要突破，特别是在三维形状分析和物理模拟方面。Guibas的研究有助于机器人更好地理解和操作物理世界，为机器人技术的发展提供了有力支持。
Sergey Ioffe，来自谷歌研究（Google Research）。他在机器学习和推荐系统领域具有卓越贡献，特别是在大规模数据处理和模型优化方面。Ioffe的工作推动了个性化推荐技术的发展，为互联网服务提供了更精准的内容推荐。
Yoshua Bengio，来自蒙特利尔大学。作为深度学习领域的先驱之一，他在神经网络和表示学习方面取得了开创性的成果。Bengio的研究为现代深度学习技术的发展奠定了基础，对人工智能领域的进步产生了深远影响。
Irina Rish，来自东北大学（Northeastern University）。她在机器学习和数据挖掘领域具有深厚的学术背景，特别擅长于处理高维数据和复杂模型。Rish的研究对于提高机器学习算法的效率和准确性具有重要意义，为实际问题的解决提供了有效的工具。
Alexander Toshev，来自谷歌云AI（Google Cloud AI）。他在计算机视觉和物体检测领域取得了显著进展，特别是在实时视频分析和处理方面。Toshev的工作推动了物体检测技术的实际应用，为自动驾驶、安全监控等领域提供了有力支持。
Chelsea Finn，来自斯坦福大学。她专注于元学习和强化学习，致力于让机器学习系统能够更快地适应新任务和环境。Finn的研究有助于提升人工智能系统的灵活性和泛化能力，为未来的智能系统发展开辟了新的道路。
Dani Yarowsky，来自约翰斯·霍普金斯大学（Johns Hopkins University）。她在自然语言处理和文本挖掘领域取得了杰出的成就，特别是在情感分析和信息抽取方面。Yarowsky的研究有助于机器更准确地理解人类语言中的情感和意图，为自然语言处理技术的进一步发展提供了有力支撑。
Zoubin Ghahramani，来自剑桥大学。他在概率建模和贝叶斯方法方面有着深入的研究，这些研究为不确定性建模和决策制定提供了理论基础。Ghahramani的工作在机器学习、数据科学和统计学的交叉领域具有广泛的影响，为相关领域的研究和应用提供了重要的指导。
