英國愛丁堡大學(Edin.)博士申請攻略及PhD導師簡介

導師簡介

如果你想申請英國愛丁堡大學 人工智能學係博士，那今天這期文章解析可能對你有用！今天Mason學長為(wei) 大詳細解析愛丁堡大學的Prof.Bundy的研究領域和代表文章，同時，我們(men) 也推出了新的內(nei) 容“科研想法&開題立意”，為(wei) 同學們(men) 的科研規劃提供一些參考，並且會(hui) 對如何申請該導師提出實用的建議！方便大家進行套磁！後續我們(men) 也將陸續解析其他大學和專(zhuan) 業(ye) 的導師，歡迎大家關(guan) 注！

教授是愛丁堡大學信息學院人工智能領域的權威學者，現任教席教授，並擔任多個(ge) 學術組織的會(hui) 士，包括英國皇家學會(hui) 、英國皇家工程院及愛丁堡皇家學會(hui) 。

他的學術生涯始於(yu) 英國萊斯特大學，先後獲得數學學士學位和數理邏輯博士學位，博士論文聚焦於(yu) 《初等方程演算的元理論》（The Metatheory of the Elementary Equation Calculus）。

研究領域

教授的教學與(yu) 研究興(xing) 趣緊密圍繞以下核心領域：

• 數學推理自動化：通過人工智能技術實現數學定理的自動證明與推理，尤其關注邏輯編程與函數式編程中的形式化方法。
• 知識表示與本體演化：研究知識庫的動態構建、一致性維護與演化機製，結合概率推理處理不確定性與不完備性。
• 形式化驗證與係統可靠性：將形式化方法應用於軟件和硬件係統的正確性驗證，開發自動化工具支持複雜係統的容錯與修複。
• 認知人工智能：探索人類推理與機器推理的協同機製，尤其在法律推理、因果分析與知識補全中的跨學科應用。

研究分析

1.Representational Change is Integral to Reasoning

期刊：Philosophical Transactions of the Royal Society A (2023)

領域：認知人工智能與(yu) 自動推理

內(nei) 容：該文提出“表示變化”（Representational Change）是推理過程的核心機製，挑戰了傳(chuan) 統符號邏輯的靜態知識表示假設。通過案例分析，文章證明推理中需動態調整知識結構以適應新證據，並設計了基於(yu) 信念修正（Belief Revision）的算法框架。

2.A Graphical Representation of Verification Proof Plans

期刊：Lecture Notes in Computer Science (2024)

領域：形式化驗證與(yu) 可視化交互

內(nei) 容：針對形式化驗證中的複雜證明流程，提出一種圖形化界麵設計，通過樹狀結構與(yu) 交互式節點幫助用戶理解自動化證明步驟。工具原型已在Isabelle/HOL中實現。

3.Automating Theory Repair in First Order Logic

期刊：CEUR Workshop Proceedings (2024)

領域：邏輯係統修複與(yu) 知識庫維護

內(nei) 容：提出一種基於(yu) Datalog的理論修複框架，通過檢測邏輯不一致性並生成最小修正集，解決(jue) 一階邏輯知識庫中的衝(chong) 突問題。實驗表明其在軟件規範修正中的高效性。

4.ABC in Root Cause Analysis: Discovering Missing Information and Repairing System Failures

期刊：Lecture Notes in Computer Science (2023)

領域：故障診斷與(yu) 係統管理

內(nei) 容：結合溯因推理（Abductive Reasoning）與(yu) 因果圖模型，開發了ABC（Abduction-Based Causality）係統，用於(yu) 定位複雜係統中的缺失信息並生成修複方案。案例研究涵蓋工業(ye) 控製係統的故障恢複。

5.Benchmark based Vitality of Axioms and Preconditions for Datalog Theory Repair

期刊：Advances in Cognitive Systems (2023)

領域：邏輯係統評估與(yu) 優(you) 化

內(nei) 容：提出基於(yu) 基準測試的公理活力評估方法，量化Datalog規則庫中各公理對推理任務的影響權重，指導優(you) 先修複高價(jia) 值衝(chong) 突。

6.Logic and Theory Repair in Legal Modification

期刊：CEUR Workshop Proceedings (2024)

領域：法律人工智能與(yu) 形式化建模

內(nei) 容：將理論修複框架應用於(yu) 法律條款的動態修訂，結合形式化邏輯與(yu) 自然語言處理技術，解決(jue) 法律條文衝(chong) 突的自動化檢測與(yu) 調整問題。

項目分析

1.Multi-source Knowledge Reasoning for Completeness and Continuous Enrichment

（2021–2024）

內(nei) 容：開發多源知識融合框架，結合概率推理與(yu) 邏輯規則，解決(jue) 跨領域知識庫的完整性補全問題。提出基於(yu) 溯因推理的缺失信息填補算法，應用於(yu) 企業(ye) 級知識圖譜構建。成果：支持華為(wei) 在工業(ye) 物聯網中的故障診斷與(yu) 運維優(you) 化。

2.UKRI Trustworthy Autonomous Systems Node in Governance and Regulation

（2020–2024）

內(nei) 容：研究可信自主係統的治理模型，通過形式化驗證確保自動駕駛、醫療機器人等場景的合規性與(yu) 安全性。開發基於(yu) 概率模型檢查（Probabilistic Model Checking）的風險評估工具。成果：推動英國在AI倫(lun) 理與(yu) 政策製定中的國際話語權。

3.Toward Human-Machine Virtual Bargaining

（2020）

內(nei) 容：研究人機協作中的虛擬協商機製，結合博弈論與(yu) 認知建模，設計支持動態策略調整的交互框架。實驗驗證在供應鏈協調中的有效性。成果：為(wei) 智能體(ti) 協作提供新型協商協議設計理論。

研究想法

1.麵向法律文本的動態邏輯修複框架

• 內容：結合大語言模型（LLM）與形式化修複算法，自動檢測法律條文中的邏輯衝突，並生成符合立法意圖的修正建議。
• 創新點：將符號推理與神經語義理解結合，解決傳統方法對自然語言處理的局限性。

2.概率知識庫的容錯演化機製

• 內容：設計基於貝葉斯網絡的概率公理活力評估模型，動態調整知識庫更新策略以平衡一致性與不確定性。
• 創新點：突破現有確定性邏輯框架，支持非完備環境下的魯棒推理。

3.人機協作推理的可視化交互協議

• 內容：開發圖形化界麵支持用戶參與自動化證明過程，通過混合主動學習（Hybrid Active Learning）提升複雜驗證任務的人機協同效率。
• 創新點：填補形式化工具在用戶體驗設計中的研究空白。

申請建議

1.學術準備

• 深化形式化方法基礎：掌握Isabelle/HOL、Coq等工具，精讀Bundy團隊在JAR（Journal of Automated Reasoning）的論文。
• 參與開源項目：貢獻於LEAN4或ABC係統的代碼開發，積累工具鏈實踐經驗。
• 跨領域知識整合：學習法律邏輯或工業故障診斷案例，為跨學科研究提供實證場景。

2.研究計劃設計

• 切入點：選擇“理論修複”或“知識演化”中的細分問題（如“基於LLM的公理優先級學習”），避免過於宏大的選題。
• 方法論創新：強調符號推理與神經模型的結合，體現對Bundy教授研究範式的延續與突破。

3.溝通策略

• 預研成果展示：在個人網站或GitHub發布技術筆記（如“Datalog修複算法的複現與優化”），附代碼與實驗數據。
• 針對性套磁：在郵件中引用其近期論文（如2024年法律邏輯修複研究），提出具體改進設想而非泛泛表達興趣。

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。