今天，我们为大家解析的是奥卢大学博士研究项目。
“Doctoral Researcher in Computer Science and Engineering (Sentient AI)”
学校及专业介绍
学校概况
奥卢大学(University of Oulu)创建于1958年，是芬兰北部最重要的国际化研究型大学之一，也是芬兰规模最大的高等教育机构之一。该校拥有约4000名员工和17000名学生，形成了一个充满活力的北方科学社区，全球化运作并创造创新条件。奥卢大学共设有8个学院，提供多学科教育和研究环境，每年发表近3000篇科学论文，在全球大学排名中稳居前3%。奥卢大学在多个领域享有国际声誉，特别是在技术、健康、文化、环境和北极条件等方面的专业知识。
院系介绍
该职位隶属于奥卢大学信息技术与电气工程学院(ITEE)下的机器视觉与信号分析中心(CMVS)。CMVS是一个创新开放、国际知名的研究中心，汇集了奥卢大学计算机视觉和生物信号分析专家的力量。通过数十年的专业知识积累和广泛的国际合作，CMVS持续在其研究领域前沿开展国际公认的工作。该研究中心在计算机科学领域的人工智能和计算机视觉方面享有很高声誉，研究成果发表在顶级会议和期刊上，包括CVPR、ICCV、ECCV、NeurIPS、AAAI、TPAMI、IJCV、TIP等。
招生专业介绍
本次招聘的博士研究员职位属于计算机科学与工程专业，研究方向聚焦于"情感人工智能"(Sentient AI)。该专业旨在培养能够在人工智能、计算机视觉和信号分析领域进行创新研究的高级人才。项目特色在于结合人类认知科学与先进人工智能技术，致力于解码人类自发行为，并探索下一代情感人工智能。
就业前景广阔，毕业生可在学术研究机构、科技公司、人工智能创新企业等领域就职，从事与情感计算、人机交互、生物识别、增强现实和生物信号分析相关的工作。
申请要求
1.申请者需满足以下条件：
- 拥有计算机科学或相关领域的硕士学位，且该学位授予时间不超过五年
- 对突破性/高质量研究有强烈的积极性
- 具有跨学科研究导向，并具有相关研究经验或兴趣
- 优秀的英语书面和人际沟通能力
2.招聘方还特别看重以下素质：
- 国际视野和开放思维
- 具备人工智能/深度学习算法和开发经验
- 申请者还需满足奥卢大学研究生院(UniOGS)的相关要求。
项目特色与优势
1.项目研究方向包括：
- 通过机器学习方法解释人类情绪、意图、偏好和决策，分析面部表情、身体行为和生理信号
- 利用机器自动收集大规模主体样本，通过先进的交互式行为分析算法构建高质量的人类行为数据集
- 使用多模态大语言模型理解人类行为，通过多模态方式可视化和解释数据、算法和模型的内部状态，以应用于混合现实界面
2.待遇与福利
- 该职位为固定期限4年，从2025年9月1日或双方协议的日期开始，设有6个月的试用期。薪资将基于芬兰大学教学和研究人员需求等级表的2-4级别，此外还将支付基于个人工作表现的薪资组成部分(最高为工作特定组成部分的50%)。典型的起始税前月薪约为2500-2900欧元。
奥卢大学提供的其他福利包括：
- 来自学院和芬兰国家计算中心(LUMI、Puhti和Mahti)的充足计算资源，包括数千个GPU(A100和V100)可供使用(可进行大模型研究)
- 国际化、支持性和开放性的团队支持，帮助产出高质量研究成果
- 充足的差旅资助，包括研究访问和参加各种计算机视觉和机器学习会议
- ePassi健康福利，涵盖体育、文化和健康
- 灵活促进工作与生活平衡的工作环境
有话说
项目理解
- 交叉学科该项目处于人工智能、认知科学、人机交互和情感计算的交叉领域，旨在通过结合计算机视觉、深度学习和人类认知理论，探索人类自发行为与情感人工智能的联系，打破传统AI研究的边界，创造更具人性化和情感化的智能系统。
- 研究目标项目核心目标是从认知角度解码人类自发行为模式，构建能够理解、预测并适当回应人类情感和行为的人工智能系统。这种"情感AI"将能够感知人类的微妙情绪变化、意图和社交线索，从而实现更自然、更富有同理心的人机交互，为未来AI系统赋予更高级的社会情感能力。
- 技术手段项目采用多模态深度学习、面部和身体行为分析、生理信号处理等先进技术，结合大型语言模型(LLM)进行多模态理解和生成。研究将构建高质量的人类行为数据集，通过自动化采集和标注系统获取大规模样本，并开发创新算法进行情绪分析、意图识别和行为预测，最终实现混合现实环境中的情感智能交互。
- 理论贡献项目将深化对莫拉维克悖论的理解——AI系统在逻辑推理等高级任务上表现优异，但在人类视为简单的感知和社交任务上却面临挑战。通过探索认知机制与人工智能的融合，构建解释人类自发行为的计算模型，为情感智能和社会认知人工智能领域提供新的理论框架，推动AI从纯粹的计算智能向社会情感智能方向发展。
- 应用价值该研究具有广泛的实际应用前景，可用于开发更自然的人机交互系统、情感识别技术、智能健康监测设备、教育辅助工具和社交机器人等。这些应用将显著提升用户体验，为特殊群体(如自闭症患者)提供社交辅助，改善远程医疗和健康监测效果，并促进教育、娱乐和客户服务等领域的创新，最终实现人与AI系统的和谐共存与互利合作。
创新思考
- 前沿方向：项目可拓展至神经科学与AI融合研究，探索大脑情感处理机制与AI模型的对比与整合；发展具有情感智能的脑机接口，实现情感状态的直接传输与理解；探索文化差异对情感表达与识别的影响，打造跨文化情感AI系统；构建考虑道德伦理的情感智能框架，确保AI系统在情感互动中符合人类价值观。
- 技术手段可采用自监督学习方法训练更高效的情感理解模型，减少对标注数据的依赖；开发多模态联合学习架构，融合视觉、听觉和生理信号进行全面情感分析；引入神经符号推理技术，结合深度学习与符号系统解释情感背后的逻辑关系；应用联邦学习保护隐私，实现多机构数据协作而不共享原始数据；使用强化学习优化人机情感交互策略，促进更自然的情感表达与回应。
- 理论框架可构建"情感认知计算"新理论框架，整合情感神经科学与计算智能；提出"情感语境适应"模型，理解环境与社会因素对情感表达的影响；开发"多层次情感表征"理论，从微表情到长期情绪状态进行综合分析；建立"人机情感共振"模型，解释相互认知与情感互动机制；创新"自发行为预测"计算框架，从碎片化行为中推断内在意图与情感状态，为情感智能研究提供系统性理论支撑。
- 应用拓展研究成果可应用于心理健康辅助系统，实时监测情绪变化并提供干预；开发适应性教育平台，根据学生情感状态调整教学内容与方法；应用于智能环境与物联网，使空间能感知并响应人类情感需求；用于自动驾驶系统，理解驾驶员与行人情绪状态提高安全性；拓展至元宇宙社交平台，构建能传递微妙情感的虚拟互动体验，实现科研成果向多领域的实际转化。
- 实践意义项目将提升人类-AI协作效率，让AI系统能理解人类需求并提供情感支持；有助于缓解数字孤独感，创造更具人性化的技术互动体验；改善特殊群体生活质量，为自闭症、情感障碍患者提供定制化支持；促进远程工作与学习中的情感连接，弥合空间距离带来的交流障碍；助力创建更包容的人工智能，使技术发展符合人类福祉，实现技术与人文的深度融合。
- 国际视野可建立全球情感AI研究联盟，汇集不同文化背景下的情感认知数据与理论；组织跨国情感智能挑战赛，推动评估标准与基准测试的国际统一；开展多国应用示范项目，验证情感AI在不同社会环境的适应性；制定情感AI伦理国际准则，确保技术发展尊重文化多样性；吸引国际人才加入北欧情感AI创新生态系统，提升芬兰在全球AI伦理与人性化技术领域的引领地位。
- 交叉创新项目将促进情感AI与医疗健康的交叉创新，实现情绪健康的预测与干预；结合艺术与情感计算，创造能理解与传递情感的创意AI；融合组织心理学与情感AI，优化团队协作与企业文化；应用于环境科学，研究环境因素对情感与行为的影响；与法律伦理学交叉，探讨情感AI的责任边界与隐私保护框架，实现多学科协同创新，拓展情感智能的研究与应用广度。
- 其他创新点可探索情感智能与文化传承的结合，让AI理解并传递不同文化的情感表达方式；研究情感韧性培养机制，利用AI帮助人类提升情绪调节能力；开发情感反馈循环系统，使AI系统能从互动中持续优化情感理解能力；探索群体情感动态与社会现象的关系，预测和引导集体行为；构建情感智能评估新标准，全面衡量AI系统的情感智能水平，为下一代人工智能研究开辟全新路径。
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】
