乔尔·皮诺

Q44741969

加拿大计算机科学家

✨ AI贡献：他领导开发的AlphaFold 2通过革命性地预测蛋白质三维结构，解决了生物学界五十年的重大挑战，推动了AI在科学发现领域的突破性应用。来源：DeepMind公开成果、Nature论文

人工智能研究员大学教师

员工

FAIR Montreal

2017 - 至今

员工

麦吉尔大学

学生

卡内基梅隆大学

学生

University of Waterloo

📰 新闻

从学界到业界的顶尖AI领导者

乔尔·皮诺拥有横跨学术界和工业界的杰出职业生涯。她是麦吉尔大学计算机科学学院的教授、威廉·道森学者，并共同指导推理与学习实验室。同时，她曾是Meta（前Facebook）的AI研究副总裁，领导其基础AI研究团队，并创立了Meta AI蒙特利尔实验室。2025年后，她成为Cohere的首席AI官。她还是Mila的核心成员和加拿大CIFAR AI主席。

职业生涯 Meta 麦吉尔大学 Cohere Mila

学术与工业界双栖的AI先驱

乔尔·皮诺是麦吉尔大学（McGill University）的教授，同时在工业界担任要职。她的研究专注于强化学习、机器人学和负责任AI开发，在复杂、部分可观测的环境中进行规划和学习的模型与算法方面有开创性贡献。这种学界与业界紧密结合的背景使她成为AI领域的重要桥梁人物。

学术界工业界强化学习负责任AI

🏆 成就

通过开放研究构建连接是AI发展的关键

乔尔·皮诺认为，开放性是实现高质量、安全人工智能研究的关键。作为Meta的AI研究负责人，她领导团队致力于开放研究，认为这能促进更广泛的合作、创新和信任，最终推动整个领域的发展，并使更多人受益。

开放研究 AI伦理合作创新透明度

AI规模化定律将持续，无法仅靠收购人才成功

乔尔·皮诺认为，AI领域的规模化定律（Scaling Laws）将继续发挥作用，这意味着模型规模、数据量和计算能力的增加仍将带来性能提升。她同时指出，在AI竞争中，单纯通过收购顶尖人才（Talent Acquisitions）无法保证成功，因为AI的成功需要系统性、持续性的研发投入和团队协作，而不仅仅是个人明星。

AI发展规律人才战略规模化定律

开放研究是推动AI进步的关键

乔尔·皮诺认为，开放研究是推动人工智能领域进步的关键。在Meta任职期间，她领导的团队致力于通过开放研究来建立连接，服务于高质量、负责任的AI发展。她相信，开放协作能够加速创新，并确保AI技术以透明和负责任的方式发展。

人工智能开放研究 Meta 负责任AI

研究聚焦于复杂部分可观测领域的决策

皮诺的核心研究兴趣是开发用于在复杂、部分可观测领域中进行规划和学习的新模型与算法。她致力于训练机器应对不可预测的变量并做出决策。这一主题贯穿其工作，并将这些算法应用于机器人、医疗保健、游戏和对话智能体等多个复杂实际问题中，旨在改善人们的生活。

强化学习决策制定部分可观测马尔可夫决策过程机器人学

倡导机器学习研究的可复现性

乔尔·皮诺是机器学习研究可复现性运动的积极倡导者。她认为，尽管深度学习近年来取得了显著成就，但复现最先进方法的成果往往并不简单。高方差方法使得学习尤其困难，且结果可能对领域或实验程序的微小扰动都很脆弱。为此，她领导制定了《机器学习可复现性检查清单》，旨在通过标准化的报告程序，确保未来研究结果更具可复现性、可重用性和鲁棒性。

机器学习可复现性研究伦理深度学习

AI代码生成类似2015年的图像生成，处于早期

皮诺将当前的AI代码生成能力比作2015年的图像生成技术。这意味着该领域虽然已经展现出潜力，但仍处于相对早期的阶段，未来还有巨大的改进和成熟空间。这个类比有助于理解AI编程工具当前的发展水平和未来的演进方向。

AI编程技术类比发展阶段