项目介绍
Dr. Lake 所领导的实验室探寻智能的构成要素。实验室利用机器智能的进步来更好地理解人类智能，并利用从人类智能中获得的洞见来开发更有效的机器智能。实验室专注于人类认知能力，而这些能力是目前最先进的人工智能系统都难以企及的。
实验室近期的项目主要集中在以下几个方面：新概念的小样本学习、通过生成新目标进行学习、通过提问进行学习，以及通过生成已知组件的新组合进行学习。
实验室的技术工作重点是现代神经网络建模，包括元学习、LLM微调、神经符号建模，以及从儿童头戴式摄像机视频中学习。通过探索人类智能的独特之处，实验室旨在推动心理学和计算机科学的发展。
在认知心理学中，如果人类能够做到现有模型无法做到的事情，那么我们尚未完全理解这些能力的运作机制。
在计算机科学中，这些人类能力代表着尚未解决的工程难题，或许可以通过逆向工程人类的解决方案来解决。
实验室的研究揭示了现有模型中缺失的关键认知要素和归纳偏差。此外，实验室还展示了如何通过整合这些要素来增强人工智能系统的功能，使其更接近人类，同时也有助于解决关于神经网络能力和学习所需要素的长期争论。
所属院系：普林斯顿大学，心理学系
项目时长：4 年申请要求和方式
申请要求：·人工智能，心理学或其他相关领域的研究经验；·符合普林斯顿大学相关博士项目的录取要求。
申请方式：按照导师要求，向导师发送邮件和证明材料。经过双向选择后，向院校递交申请。
