Chelsea Finn（生于1992年10月8日）是一位美国计算机科学家，斯坦福大学助理教授。她的研究探索机器人如何通过互动发展智能，旨在创建能够“学会学习”的机器人系统。她曾在Google工作，并且是初创公司Physical Intelligence的联合创始人。
Finn的工作聚焦于元学习，这是机器学习的一个子领域，训练算法快速适应新任务，比传统系统更接近人类学习方式。她在深度学习和机器人学方面做出了重要贡献，特别是在开发使机器人能够同时从视觉感知和控制中学习的算法方面。
早年生活与教育
Finn在麻省理工学院攻读电气工程和计算机科学本科。随后她进入加州大学伯克利分校，于2018年在导师Pieter Abbeel和Sergey Levine的指导下获得博士学位。她的博士研究在伯克利人工智能研究实验室进行，专注于基于梯度的元学习算法。这些技术使机器能够“学会学习”，在面对新场景时实现快速适应。
在博士学习期间，Finn在Google Brain实习，研究使用深度预测模型的机器人学习算法。她还开设了一门关于深度强化学习的大规模开放在线课程。2016年，她成为首位获得C.V. & Daulat Ramamoorthy杰出研究奖的女性。
研究与职业
Finn研究机器人通过学习和互动发展智能的能力。她使用深度学习算法同时学习视觉感知和控制机器人技能，推动了人工智能领域的发展。她的工作对神经网络和强化学习应用具有重要影响。
一个值得注意的项目涉及开发元学习方法，训练神经网络为学生代码提供反馈。她证明该系统可以在最少的教师输入下快速适应。在一项对Code in Place（斯坦福大学每年开设的一门有12,000名学生的课程）的试验中，学生同意反馈的比例达到97.9%。
Finn的研究在机器人学社区中具有影响力，她被公认为元学习领域的领军人物。她还是Physical Intelligence的联合创始人，该初创公司致力于将智能机器人引入现实世界应用。
奖项与荣誉
Finn因对计算机科学和机器人学的贡献获得了众多奖项，包括：
- 2016年：C.V. & Daulat Ramamoorthy杰出研究奖
- 2017年：电气工程与计算机科学新星
- 2018年：《麻省理工科技评论》35位35岁以下创新者
- 2018年：ACM博士论文奖
- 2020年：三星高级技术研究院年度AI研究员
- 2020年：Intel新星教师奖
- 2021年：海军研究办公室青年研究员奖
- 2022年：IEEE机器人与自动化协会早期学术职业奖
主要出版物
Finn撰写了许多在机器学习和机器人学领域有影响力的论文。值得注意的作品包括：
- Finn, Chelsea; Abbeel, Pieter; Levine, Sergey (2017). “Model-Agnostic Meta-Learning for Fast Adaptation of Deep Networks.” 国际机器学习会议。
- Levine, Sergey; Finn, Chelsea; Darrell, Trevor; Abbeel, Pieter (2016). “End-to-End Training of Deep Visuomotor Policies.” 机器学习研究杂志。
- Finn, Chelsea; Goodfellow, Ian; Levine, Sergey (2016). “Unsupervised Learning for Physical Interaction through Video Prediction.” 神经信息处理系统进展。
这些出版物被广泛引用，并塑造了元学习和机器人学习的研究方向。
参考文献
Finn的工作记录在学术文献和她的斯坦福大学简介中。她对人工智能的贡献继续影响学术研究和工业应用。