她力量！4位华人女性科学家获得2022年斯隆研究奖，史无前例
目前四人均在人工智能领域从事科研工作，曾在多个面向青年研究者的奖项与活动中脱颖而出，已经是“老面孔”了。
四人中，陈丹琦与方飞的本科毕业于清华大学，而李博与宋舒然本科则分别就读于同济大学与香港科技大学。
得知斯隆研究奖的最新名单后，AI科技评论在第一时间联系了其中一位获奖者方飞。她对AI科技评论表示：
我觉得非常惊喜，当时我们系主任说要提名我去申请这个奖的时候我真的没想到会获奖，很开心能和这么多厉害的计算机方面的学者一起获奖，其中有好几位是我的同事和朋友，也要恭喜他们！
根据方飞的介绍，斯隆研究奖的选拔方式是：学校提名+学者申请制。方飞所在的卡内基梅隆大学计算机系软件研究所每年仅提名一人，方飞作为唯一的“种子选手”，一选即中，实在厉害。
始设于1955年的斯隆研究奖被称为“诺贝尔奖风向标”，史上许多获得斯隆研究奖的研究员在获奖后在各自的领域继续发光发热，取得更大的研究突破。据统计，47位斯隆奖获得者后来获得诺贝尔奖，17位获得菲尔兹数学奖，69位获得国家科学奖。
此外，斯隆研究奖主要面向青年科学家，每位获奖者可以获得为期两年共计7.5万美元的奖金支持他们的研究工作。正如斯隆研究奖的项目主任 DANIEL L. GOROFF 所说：“找到最聪明的年轻人并相信他们能做成他们最擅长的事情，这就是斯隆研究基金的目的。”
2022年斯隆研究奖颁给了118名研究者，其中有31位华人科学家（占比约26.2%）。与往年不同的是，今年的斯隆研究奖仅颁给了七个领域：化学、计算机科学、经济学、数学、神经科学、地球系统科学和物理学，计算和进化分子生物学无获奖者。
在计算机科学领域，除了上述4位女性获奖者，还有2名男性科学家获奖，分别是任职于UCLA与哥伦比亚大学的顾全全与HENRY YUEN。
回顾过去十年斯隆研究奖计算机科学领域的获奖者，我们发现，今年获奖的华人学者数量最多，多达6位。以往获奖的华人科学家一般是1-2位。
此外，女性获奖者的数量最多，占了4席。这表明，越来越多的女性研究者勇于选择计算机方向的科研工作，并取得成就。
那么，这四位斯隆研究奖获奖者的来路是什么呢？
陈丹琦，现任普林斯顿大学计算机系助理教授。她的高中就读于湖南长沙雅礼中学，曾代表中国参加第 20 届国际信息学奥林匹克竞赛（IOI 2008），并获得金牌、保送清华姚班，本科毕业后直博斯坦福大学，师从语言学大师 CHRISTOPHER MANNING，2018年取得博士学位。
在人工智能领域，陈丹琦是一号传奇人物，被外界誉为“AI新星”。她的研究方向为自然语言处理与机器学习（尤其是深度学习），曾取得多项令人瞩目的成就。除了信息学竞赛圈的“CDQ分治算法”是以她的名字命名，她在斯坦福读博期间也取得了多项重大突破：
博士第二年（2014年），她在 EMNLP 2014 上发表的论文“A FAST AND ACCURATE DEPENDENCY PARSER USING NEURAL NETWORKS”堪称深度学习依存分析方法的“开山之作”，和导师 CHRISTOPHER MANNING 教授提出的方法在保持精度的前提下，将解析速度提高了 60 倍。
2019 年，她的一篇长达156页的、关注解决“如何让机器学会理解人类语言”的博士毕业论文“NEURAL READING COMPREHENSION ANDBEYOND”上传仅四天，就获得了上千次的阅读量，获得斯坦福计算机系当年的最佳博士论文，成为斯坦福近十年来最热门的毕业论文之一。
她的导师 CHRISTOPHER MANNING 对她给予了高度的评价，认为她是“使用神经网络方法解决自然语言理解问题方面的先驱”。
同样毕业于清华大学的方飞，现于卡内基梅隆大学计算机科学系软件研究所担任莱昂纳多助理教授（LEONARDO ASSISTANT PROFESSOR ）。2020年年底，她入选了 IEEE SYSTEM“AI 十大潜力人物”，AI科技评论对其经历与工作进行了独家报道。
方飞于2007年进入清华大学电子工程系攻读学士学位，2011年本科毕业后赴美国南加州大学计算机系攻读博士，主要从事安全博弈研究，师从安全博弈领域的权威专家 MILIND TAMBE。
她的主要研究内容是将计算博弈理论与机器学习方法结合起来，用于解决实际的社会安全与可持续发展问题，如反动物盗猎、保护渡轮线路、保护森立、减少食品浪费、降低高利贷危害、帮助流浪少年等等。
除了陈丹琦与方飞，另一位本科就读于大陆高校的获奖者李博也是近年来受到大家关注的AI学术新星。她与方飞也是科研上的合作伙伴，曾与方飞一起为 IJCAI 制作了一个关于机器学习与博弈论的学术教程。
据方飞介绍，李博团队也做了许多将博弈论与机器学习结合的工作：“在对抗机器学习中，他们会思考如何把从数据中学习机器学习模型的问题当成一个斯塔克伯格博弈，保护者在设计模型及参数，攻击者想要让这个模型无法输出正确的结果，那么如何求解。这也是另外一个可能的结合方式。”
李博的本科就读于上海同济大学计算机系，后赴美国范德堡大学攻读博士，2016年获得博士学位。之后，她到加州大学伯克利分校进行博士后研究，并于2018年加盟伊利诺伊大学香槟分校（UIUC）计算机系担任助理教授。
她的研究方向广泛，包括机器学习、安全、隐私和博弈论，主要探索机器学习系统对各种对抗性攻击的脆弱性，旨在开发出鲁棒、保护隐私、高效与可解释的机器学习算法。
2017年，她针对自动驾驶安全问题所发表的论文“ROBUST PHYSICAL-WORLD ATTACKS ON MACHINE LEARNING MODELS”（CVPR 2018）曾引起广泛关注，目前单篇引用量已超过1500次。2020年，她成功入选“MIT TR35”榜单。
另一位获奖者宋舒然是土生土长的北京女孩。她的本科就读于香港科技大学，后赴普林斯顿大学计算机系攻读博士，目前在哥伦比亚大学计算机系担任助理教授。
她的研究重点是计算机视觉和机器人技术的交叉领域，志在开发能使智能系统在与物理世界的交互中学习、并自主获得执行复杂任务和协助人们的感知和操纵技能的算法。此前，她曾获得多个奖项，包括 T-RO 2020 最佳论文奖、RSS 2019 最佳系统论文奖、2018年亚马逊最佳操作系统论文奖，并获得 ICRA 2020、CVPR 2019、RSS 2019 与 IROS 2018 等会议的最佳论文提名。
2021年，她的团队工作“FLINGBOT: THE UNREASONABLE EFFECTIVENESS OF DYNAMIC MANIPULATION FOR CLOTH UNFOLDING”获得机器人顶会CORL 最佳系统论文奖。对于这项工作，CORL评委给出的评论是“对我来说，这篇论文是迄今为止对模拟和现实世界布料操作方面的最了不起的工作。”
在计算机科学领域，男女研究员数量的差距一直是常见的讨论话题。在美国等西方国家，女性研究员一直是被视为与少数族裔相近的“UNDERREPRESENTED GROUP”（代表性不足群体）。
此前，AI 科技评论就曾从三位谷歌博士生研究奖女性获得者出发，探讨了90后女性计算机博士生对从事科研的看法与感受。
近几年来，我们看到越来越多的女性进入计算机科学等传统上认为男性主导的理工科领域做研究。我们看到时代在变化，国人的观念也在进步，但女性在计算机领域所扮演的角色是否也在与时俱进，仍是一个未知。
据INKSTONE报道，2016年，中国女博士的占比仅为39%，而同年美国女博士的占比则达到52%。
陈丹琦也曾在清华叉院的一次访谈中对如何缩小计算机领域的男女数量差距发声：
首先我是真的非常希望有更多的女生参与（计算机领域的）这些比赛或者科研中，包括我现在也很想招女学生。这个事情没有特别大的提高，是让我一直比较担忧的事情。
她谈到，在斯坦福读博时，她那一届的CS博士生只有4个女生，比例极小。“ADMISSION COMMITTEE 现在在做一些努力去提高这个比例，但是依然很低。”
对于女性如何打破刻板印象，陈丹琦结合自己的经历，分享了个人的看法：
我希望女生的心目中认为这（性别）不是一个问题，你不需要去想这个事情。
一个局面的改变往往需要多方因素。除了个人的主观意念加持，外界的嘉奖与肯定也是女性前进的力量源泉。2022年斯隆研究奖的结果出炉，4位华人女性科学家当选，但愿也能让更多正在拼搏的女性研究员对未来充满信心！
