奧盧大學芬蘭全獎PhD博士項目招生中！

今天，我們(men) 為(wei) 大家解析的是奧盧大學博士研究項目。

“Doctoral Researcher in Computer Science and Engineering (Sentient AI)”

學校及專(zhuan) 業(ye) 介紹

學校概況

奧盧大學(University of Oulu)創建於(yu) 1958年，是芬蘭(lan) 北部最重要的國際化研究型大學之一，也是芬蘭(lan) 規模最大的高等教育機構之一。該校擁有約4000名員工和17000名學生，形成了一個(ge) 充滿活力的北方科學社區，全球化運作並創造創新條件。奧盧大學共設有8個(ge) 學院，提供多學科教育和研究環境，每年發表近3000篇科學論文，在全球大學排名中穩居前3%。奧盧大學在多個(ge) 領域享有國際聲譽，特別是在技術、健康、文化、環境和北極條件等方麵的專(zhuan) 業(ye) 知識。

院係介紹

該職位隸屬於(yu) 奧盧大學信息技術與(yu) 電氣工程學院(ITEE)下的機器視覺與(yu) 信號分析中心(CMVS)。CMVS是一個(ge) 創新開放、國際知名的研究中心，匯集了奧盧大學計算機視覺和生物信號分析專(zhuan) 家的力量。通過數十年的專(zhuan) 業(ye) 知識積累和廣泛的國際合作，CMVS持續在其研究領域前沿開展國際公認的工作。該研究中心在計算機科學領域的人工智能和計算機視覺方麵享有很高聲譽，研究成果發表在頂級會(hui) 議和期刊上，包括CVPR、ICCV、ECCV、NeurIPS、AAAI、TPAMI、IJCV、TIP等。

招生專(zhuan) 業(ye) 介紹

本次招聘的博士研究員職位屬於(yu) 計算機科學與(yu) 工程專(zhuan) 業(ye) ，研究方向聚焦於(yu) "情感人工智能"(Sentient AI)。該專(zhuan) 業(ye) 旨在培養(yang) 能夠在人工智能、計算機視覺和信號分析領域進行創新研究的高級人才。項目特色在於(yu) 結合人類認知科學與(yu) 先進人工智能技術，致力於(yu) 解碼人類自發行為(wei) ，並探索下一代情感人工智能。

就業(ye) 前景廣闊，畢業(ye) 生可在學術研究機構、科技公司、人工智能創新企業(ye) 等領域就職，從(cong) 事與(yu) 情感計算、人機交互、生物識別、增強現實和生物信號分析相關(guan) 的工作。

申請要求

1.申請者需滿足以下條件：

• 擁有計算機科學或相關領域的碩士學位，且該學位授予時間不超過五年
• 對突破性/高質量研究有強烈的積極性
• 具有跨學科研究導向，並具有相關研究經驗或興趣
• 優秀的英語書麵和人際溝通能力

2.招聘方還特別看重以下素質：

• 國際視野和開放思維
• 具備人工智能/深度學習算法和開發經驗
• 申請者還需滿足奧盧大學研究生院(UniOGS)的相關要求。

項目特色與(yu) 優(you) 勢

1.項目研究方向包括：

• 通過機器學習方法解釋人類情緒、意圖、偏好和決策，分析麵部表情、身體行為和生理信號
• 利用機器自動收集大規模主體樣本，通過先進的交互式行為分析算法構建高質量的人類行為數據集
• 使用多模態大語言模型理解人類行為，通過多模態方式可視化和解釋數據、算法和模型的內部狀態，以應用於混合現實界麵

2.待遇與(yu) 福利

• 該職位為固定期限4年，從2025年9月1日或雙方協議的日期開始，設有6個月的試用期。薪資將基於芬蘭大學教學和研究人員需求等級表的2-4級別，此外還將支付基於個人工作表現的薪資組成部分(最高為工作特定組成部分的50%)。典型的起始稅前月薪約為2500-2900歐元。

奧盧大學提供的其他福利包括：

• 來自學院和芬蘭國家計算中心(LUMI、Puhti和Mahti)的充足計算資源，包括數千個GPU(A100和V100)可供使用(可進行大模型研究)
• 國際化、支持性和開放性的團隊支持，幫助產出高質量研究成果
• 充足的差旅資助，包括研究訪問和參加各種計算機視覺和機器學習會議
• ePassi健康福利，涵蓋體育、文化和健康
• 靈活促進工作與生活平衡的工作環境

有話說

項目理解

1. 交叉學科該項目處於人工智能、認知科學、人機交互和情感計算的交叉領域，旨在通過結合計算機視覺、深度學習和人類認知理論，探索人類自發行為與情感人工智能的聯係，打破傳統AI研究的邊界，創造更具人性化和情感化的智能係統。
2. 研究目標項目核心目標是從認知角度解碼人類自發行為模式，構建能夠理解、預測並適當回應人類情感和行為的人工智能係統。這種"情感AI"將能夠感知人類的微妙情緒變化、意圖和社交線索，從而實現更自然、更富有同理心的人機交互，為未來AI係統賦予更高級的社會情感能力。
3. 技術手段項目采用多模態深度學習、麵部和身體行為分析、生理信號處理等先進技術，結合大型語言模型(LLM)進行多模態理解和生成。研究將構建高質量的人類行為數據集，通過自動化采集和標注係統獲取大規模樣本，並開發創新算法進行情緒分析、意圖識別和行為預測，最終實現混合現實環境中的情感智能交互。
4. 理論貢獻項目將深化對莫拉維克悖論的理解——AI係統在邏輯推理等高級任務上表現優異，但在人類視為簡單的感知和社交任務上卻麵臨挑戰。通過探索認知機製與人工智能的融合，構建解釋人類自發行為的計算模型，為情感智能和社會認知人工智能領域提供新的理論框架，推動AI從純粹的計算智能向社會情感智能方向發展。
5. 應用價值該研究具有廣泛的實際應用前景，可用於開發更自然的人機交互係統、情感識別技術、智能健康監測設備、教育輔助工具和社交機器人等。這些應用將顯著提升用戶體驗，為特殊群體(如自閉症患者)提供社交輔助，改善遠程醫療和健康監測效果，並促進教育、娛樂和客戶服務等領域的創新，最終實現人與AI係統的和諧共存與互利合作。

創新思考

1. 前沿方向：項目可拓展至神經科學與AI融合研究，探索大腦情感處理機製與AI模型的對比與整合；發展具有情感智能的腦機接口，實現情感狀態的直接傳輸與理解；探索文化差異對情感表達與識別的影響，打造跨文化情感AI係統；構建考慮道德倫理的情感智能框架，確保AI係統在情感互動中符合人類價值觀。
2. 技術手段可采用自監督學習方法訓練更高效的情感理解模型，減少對標注數據的依賴；開發多模態聯合學習架構，融合視覺、聽覺和生理信號進行全麵情感分析；引入神經符號推理技術，結合深度學習與符號係統解釋情感背後的邏輯關係；應用聯邦學習保護隱私，實現多機構數據協作而不共享原始數據；使用強化學習優化人機情感交互策略，促進更自然的情感表達與回應。
3. 理論框架可構建"情感認知計算"新理論框架，整合情感神經科學與計算智能；提出"情感語境適應"模型，理解環境與社會因素對情感表達的影響；開發"多層次情感表征"理論，從微表情到長期情緒狀態進行綜合分析；建立"人機情感共振"模型，解釋相互認知與情感互動機製；創新"自發行為預測"計算框架，從碎片化行為中推斷內在意圖與情感狀態，為情感智能研究提供係統性理論支撐。
4. 應用拓展研究成果可應用於心理健康輔助係統，實時監測情緒變化並提供幹預；開發適應性教育平台，根據學生情感狀態調整教學內容與方法；應用於智能環境與物聯網，使空間能感知並響應人類情感需求；用於自動駕駛係統，理解駕駛員與行人情緒狀態提高安全性；拓展至元宇宙社交平台，構建能傳遞微妙情感的虛擬互動體驗，實現科研成果向多領域的實際轉化。
5. 實踐意義項目將提升人類-AI協作效率，讓AI係統能理解人類需求並提供情感支持；有助於緩解數字孤獨感，創造更具人性化的技術互動體驗；改善特殊群體生活質量，為自閉症、情感障礙患者提供定製化支持；促進遠程工作與學習中的情感連接，彌合空間距離帶來的交流障礙；助力創建更包容的人工智能，使技術發展符合人類福祉，實現技術與人文的深度融合。
6. 國際視野可建立全球情感AI研究聯盟，匯集不同文化背景下的情感認知數據與理論；組織跨國情感智能挑戰賽，推動評估標準與基準測試的國際統一；開展多國應用示範項目，驗證情感AI在不同社會環境的適應性；製定情感AI倫理國際準則，確保技術發展尊重文化多樣性；吸引國際人才加入北歐情感AI創新生態係統，提升芬蘭在全球AI倫理與人性化技術領域的引領地位。
7. 交叉創新項目將促進情感AI與醫療健康的交叉創新，實現情緒健康的預測與幹預；結合藝術與情感計算，創造能理解與傳遞情感的創意AI；融合組織心理學與情感AI，優化團隊協作與企業文化；應用於環境科學，研究環境因素對情感與行為的影響；與法律倫理學交叉，探討情感AI的責任邊界與隱私保護框架，實現多學科協同創新，拓展情感智能的研究與應用廣度。
8. 其他創新點可探索情感智能與文化傳承的結合，讓AI理解並傳遞不同文化的情感表達方式；研究情感韌性培養機製，利用AI幫助人類提升情緒調節能力；開發情感反饋循環係統，使AI係統能從互動中持續優化情感理解能力；探索群體情感動態與社會現象的關係，預測和引導集體行為；構建情感智能評估新標準，全麵衡量AI係統的情感智能水平，為下一代人工智能研究開辟全新路徑。

博士背景

Aurelia ，美國TOP10院校計算機科學與(yu) 認知科學雙博士生，研究聚焦算法博弈論不確定性及其在人工智能中的應用。她的跨學科研究融合了計算機科學、語言學和心理學知識，在國際頂級期刊《Journal of Artificial Intelligence Research》和《Cognitive Science》上發表多篇論文。Aurelia 榮獲ACM SIGAI博士論文獎，擅長相關(guan) 方向的PhD申請指導。