Doktorand datavetenskap, inriktn. artificiell intelligens i autonoma syst. - Befattningen är under tillsättning eller redan tillsatt, och det är inte längre möjligt att lämna in en ansökan

Projekt: Mekanismer för att förklara och motivera beslut tagna av artificiell intelligens i autonoma system

Umeå universitet söker en doktorand inom Wallenberg Autonomous Systems and Software Program (WASP), med inriktning på metoder med vilka så kallade ”blackbox” system som använder sig av artificiell intelligens kan förklara och motivera sina beslut, handlingar och rekommendationer åt mänskliga användare och andra system. Dylika förklaringar och motiveringar behövs t.ex. då en autonomt körande bil ska förklara varför den plötsligt byter den planerade rutten eller i efterskott måste förklara sitt agerande i en trafikolycka. Anställningen är placerad vid institutionen för datavetenskap. Forskarutbildningen omfattar fyra års heltidsstudier. Sista ansökningsdag är den 8 januari 2018.

Institutionen för datavetenskap är en dynamisk institution med ca 100 anställda från drygt 20 länder. Vi bedriver utbildning och forskning inom ett brett spektrum av det datavetenskapliga området, och erbjuder utbildning på grundnivå, avancerad nivå och forskarnivå. Institutionens forskning är internationellt väletablerad och omfattar grundforskning, metodutveckling och programutveckling men även forskning och utveckling inom olika tillämpningsområden. Arbetet utförs under ledning av Prof. Kary Främling (datavetenskap) och omfattar ämnesområden som artificiell intelligens och diverse maskininlärningsmetoder. Dessutom är neurala nät, Bayes-nät, språkhanteringsmetoder och kognitiv teknik nyckelord för arbetet. Arbetet kommer till en början att ha kopplingar även till EU Horizon 2020 projektet bIoTope (http://www.biotope-project.eu/).

Wallenberg Autonomous Systems and Software Program (WASP)
WASP (http://wasp-sweden.org/) är Sveriges största individuella forskningsprogram någonsin och erbjuder en plattform för akademisk forskning och utbildning som växelverkar med svensk ledande industri. Programmet bedriver forskning om autonoma system som samverkar med människor och anpassar sig till rådande miljö med hjälp av sensorer, information och kunskap i ett intelligent system av system. WASPs kärnvärden är forskningsexcellens och industriell relevans.

Forskarskolan inom WASP drivs hängivet för att erbjuda den kompetens som krävs för att analysera, utveckla och bidra till det tvärvetenskapliga området för autonoma system och programvaruutveckling. Läroplanen erbjuder grunderna, perspektiven och den senaste kunskapen inom olika vetenskaper med undervisning av ledande forskare. Genom det ambitiösa programmet med forskningsbesök, partneruniversitet och besökande föreläsare stödjer forskarskolan aktivt byggandet av ett starkt tvärvetenskapligt och internationellt professionellt nätverk mellan doktorander, forskare och industrin.

Forskarskolan erbjuder ett mervärde för universitetens existerande doktorandprogram och en unik möjlighet för studenter som lockas av internationell forskning i världsklass med hög industriell relevans.

Projektbeskrivning
Projektet är en del av följande helhetsvision: Utveckla banbrytande metoder för autonoma system att lära sig från data och erfarenhet, samt att kunna förklara och motivera sina beslut.

Forskningen kommer att vara fokuserad speciellt på följande områden:

1. System för förklaring av beslutsfattning: Analys och inlärning av modeller för hur människor fattar sina beslut i olika situationer. T.ex. neurala nät kan tillämpas för dylik analys. Utmaningen med neurala nät och andra teknologier för maskininlärning är dock att kunna förklara och motivera varför ett beslut tagits eller en handling har gjorts i en specifik situation.
2. Tillämpa motsvarande metoder för att kunna förklara och motivera beslut och handlingar som gjorts av autonoma system vars ”intelligens” grundar sig helt på maskininlärning och därför inte kan förklaras eller förstås av mänskliga användare.
3. Utveckla och implementera metoder för att presentera dylika förklaringar och motiveringar på sådana sätt som är så enkla att förstå som möjligt. Användning av skriven text är en möjlighet men moderna teknologier gör det möjligt att presentera relevant information grafiskt, med ljud, vibrationer eller andra sätt så att den mänskliga användaren förstår informationen så väl som möjligt. Samtidigt bör informationen också framföras så att den inte blir störande, vilket ställer stora krav på att få densiteten av relevant och mottagen/förstådd information så hög som möjligt.

Ett begrepp som kan användas för att beskriva sådana system är Self-*, vilket innebär system som klarar av att konfigurera sig själv, organisera sig tillsammans med andra system, justera sitt eget beteende, diagnostisera och reparera sig själv samt att administrera sig själv gällande betalning, programuppdateringar, kalla på extern hjälp o.s.v. I detta projekt är betoningen på själv-analys, förklaring och motivering av egna beslut och handlingar.

Om anställningen
Anställningen syftar till en doktorsexamen och är tidsbegränsad till fyra år heltid eller upp till fem år vid undervisning deltid (max 20%). Doktorandanställningen förväntas vara tillsatt 2018-04-01, eller enligt överenskommelse.

Kvalifikationer
De grundläggande behörighetskraven för att bli antagen till utbildning på forskarnivå är avlagd examen på avancerad nivå, eller slutförda kurser om minst 240 högskolepoäng, varav minst 60 högskolepoäng på avancerad nivå, eller motsvarande utländsk utbildning, eller motsvarande kvalifikationer. De särskilda behörighetskraven för att antas till utbildning på forskarnivå i datavetenskap är slutförda kurser på avancerad nivå om minst 60 högskolepoäng i datavetenskap eller i ett annat ämne som bedöms vara direkt relevant för den aktuella forskningsinriktningen.

Sökande förväntas ha en bakgrund i datavetenskap, helst med specialisering inom artificiell intelligens eller maskininlärning. Kunskap inom distribuerad (web)programmering och databehandling räknas också som en merit. En mycket god förståelse för grundläggande begrepp inom datavetenskap och god programmerings-erfarenhet är viktiga egenskaper. Erfarenhet av kognitiv vetenskap och psykologi kan också vara avgörande vid valet av person för detta projekt. Eftersom forskning sker i samverkan med internationella forskare inom olika discipliner krävs god samarbetsförmåga. Ett krav är att den sökande måste kunna både tala och skriva engelska flytande.

Ansökan
Ansökan ska vara skriven på svenska eller engelska och innehålla:

• Ett personligt brev med kort beskrivning av dina forskningsintressen och en motivering varför du söker, samt din kontaktinformation
• En meritförteckning (CV)
• I förekommande fall kopior av kandidat- och masteruppsatser, samt andra vetenskapliga publikationer
• Betygskopior, examensbevis, samt dokumentation över avslutade akademiska kurser
• Kontaktinformation för två tillfrågade kontaktpersoner

Ansökan ska göras via e-rekryteringssystemet Varbi och vara inkommen senast 2018-01-08. Referensnummer: AN 2.2.1-1783-17.

Då vi eftersträvar en jämnare könsfördelning inom institutionen, uppmuntrar vi kvinnor som sökande.

Enligt Högskoleförordningen (12 kap, 2§) kan beslutet om anställning inte överklagas.

Närmare upplysningar lämnas av Professor Kary Främling, Kary.Framling@cs.umu.se

Välkommen med din ansökan!