剑桥AI研究指的是剑桥大学对人工智能及AI对齐的学术研究。该大学设有多个跨学科研究小组，专注于机器学习、AI安全以及AI的社会影响。这些小组包括2016年成立的勒沃霍姆未来智能中心（LCFI）和2020年成立的剑桥医学AI中心（CCAIM）。剑桥研究人员为基础AI概念做出了贡献，包括Transformer架构的发展，并发表了关于AI伦理和治理的有影响力的论文。
早期贡献与Transformer
2017年，剑桥大学的研究人员，包括雅各布·乌兹科雷特和利昂·琼斯，与谷歌合作开发了Transformer架构，该架构在论文《注意力就是一切》中提出。这一架构成为现代大型语言模型的基础，如OpenAI的GPT系列和谷歌DeepMind的Chinchilla。剑桥的机器学习小组由克里斯托弗·毕晓普等教授领导，自1990年代以来一直活跃，产出关于神经网络和深度学习的研究。毕晓普的教科书《模式识别与机器学习》于2006年出版，广泛应用于研究生课程。
勒沃霍姆未来智能中心
勒沃霍姆未来智能中心（LCFI）于2016年由勒沃霍姆信托基金资助成立。它是一个跨学科中心，汇集了哲学家、计算机科学家和社会科学家，研究AI的长期影响。LCFI发布了关于AI伦理的报告，如《人工智能的恶意使用》（2018年），与OpenAI和人类兼容AI中心的研究人员合作撰写。该中心由斯蒂芬·凯夫指导，并举办了关于AI安全的年度会议，包括2019年的“AI与人类未来”活动。
剑桥医学AI中心
2020年，剑桥大学成立了剑桥医学AI中心（CCAIM），将机器学习应用于医疗保健。该中心由米哈埃拉·范德沙尔和安德鲁·劳埃德·布朗共同指导。CCAIM开发了用于预测患者结果的AI模型，例如2021年一项使用深度学习预测COVID-19患者死亡率的研究。该中心与诺基亚贝尔实验室和三星研究院合作，开展涉及神经网络的医学影像项目。
AI对齐与伦理研究
剑桥一直是AI对齐研究的中心，专注于确保人工智能系统安全且合乎伦理地运行。2019年，该大学启动了存在风险研究中心（CSER），研究AI带来的灾难性风险。CSER的研究人员，包括休·普赖斯和肖恩·奥海格塔，发表了关于AI治理的论文，如《国际合作在AI安全中的作用》（2020年）。剑桥还设有AI伦理与社会研究小组，研究机器学习算法中的偏见以及生成式AI的社会影响。
著名研究人员与合作
多位著名AI研究人员与剑桥有关联。雅各布·乌兹科雷特和利昂·琼斯是校友，后来在谷歌DeepMind工作。克里斯托弗·毕晓普是剑桥教授，同时也在微软研究院任职。米哈埃拉·范德沙尔是机器学习教授，也是皇家学会会员。剑桥与Anthropic合作进行AI安全研究，包括2023年关于可解释性的研讨会。该大学还是开放小组联盟的成员，该联盟促进AI的开放研究。2022年，剑桥与ARM控股合作建立了剑桥AI与机器人中心，专注于神经网络硬件。
影响与未来方向
剑桥AI研究影响了学术和工业界的AI发展。由剑桥参与开发的Transformer架构已成为大型语言模型的标准。LCFI在AI伦理方面的工作为欧盟和联合国的政策讨论提供了信息。CCAIM的医学AI模型正在临床环境中测试，包括2023年在阿登布鲁克斯医院进行的试验。截至2024年，剑桥继续扩展其AI项目，包括新的AI伦理硕士学位以及与OpenAI和谷歌DeepMind合作的AI对齐研究计划。该大学的跨学科方法确保了剑桥的AI研究同时应对技术和社会挑战。