导师简介
如果你想申请英国爱丁堡大学 人工智能学系博士，那今天这期文章解析可能对你有用！今天Mason学长为大详细解析爱丁堡大学的Prof.Bundy的研究领域和代表文章，同时，我们也推出了新的内容“科研想法&开题立意”，为同学们的科研规划提供一些参考，并且会对如何申请该导师提出实用的建议！方便大家进行套磁！后续我们也将陆续解析其他大学和专业的导师，欢迎大家关注！
教授是爱丁堡大学信息学院人工智能领域的权威学者，现任教席教授，并担任多个学术组织的会士，包括英国皇家学会、英国皇家工程院及爱丁堡皇家学会。
他的学术生涯始于英国莱斯特大学，先后获得数学学士学位和数理逻辑博士学位，博士论文聚焦于《初等方程演算的元理论》（The Metatheory of the Elementary Equation Calculus）。
研究领域
教授的教学与研究兴趣紧密围绕以下核心领域：
- 数学推理自动化：通过人工智能技术实现数学定理的自动证明与推理，尤其关注逻辑编程与函数式编程中的形式化方法。
- 知识表示与本体演化：研究知识库的动态构建、一致性维护与演化机制，结合概率推理处理不确定性与不完备性。
- 形式化验证与系统可靠性：将形式化方法应用于软件和硬件系统的正确性验证，开发自动化工具支持复杂系统的容错与修复。
- 认知人工智能：探索人类推理与机器推理的协同机制，尤其在法律推理、因果分析与知识补全中的跨学科应用。
研究分析
1.Representational Change is Integral to Reasoning
期刊：Philosophical Transactions of the Royal Society A (2023)
领域：认知人工智能与自动推理
内容：该文提出“表示变化”（Representational Change）是推理过程的核心机制，挑战了传统符号逻辑的静态知识表示假设。通过案例分析，文章证明推理中需动态调整知识结构以适应新证据，并设计了基于信念修正（Belief Revision）的算法框架。
2.A Graphical Representation of Verification Proof Plans
期刊：Lecture Notes in Computer Science (2024)
领域：形式化验证与可视化交互
内容：针对形式化验证中的复杂证明流程，提出一种图形化界面设计，通过树状结构与交互式节点帮助用户理解自动化证明步骤。工具原型已在Isabelle/HOL中实现。
3.Automating Theory Repair in First Order Logic
期刊：CEUR Workshop Proceedings (2024)
领域：逻辑系统修复与知识库维护
内容：提出一种基于Datalog的理论修复框架，通过检测逻辑不一致性并生成最小修正集，解决一阶逻辑知识库中的冲突问题。实验表明其在软件规范修正中的高效性。
4.ABC in Root Cause Analysis: Discovering Missing Information and Repairing System Failures
期刊：Lecture Notes in Computer Science (2023)
领域：故障诊断与系统管理
内容：结合溯因推理（Abductive Reasoning）与因果图模型，开发了ABC（Abduction-Based Causality）系统，用于定位复杂系统中的缺失信息并生成修复方案。案例研究涵盖工业控制系统的故障恢复。
5.Benchmark based Vitality of Axioms and Preconditions for Datalog Theory Repair
期刊：Advances in Cognitive Systems (2023)
领域：逻辑系统评估与优化
内容：提出基于基准测试的公理活力评估方法，量化Datalog规则库中各公理对推理任务的影响权重，指导优先修复高价值冲突。
6.Logic and Theory Repair in Legal Modification
期刊：CEUR Workshop Proceedings (2024)
领域：法律人工智能与形式化建模
内容：将理论修复框架应用于法律条款的动态修订，结合形式化逻辑与自然语言处理技术，解决法律条文冲突的自动化检测与调整问题。
项目分析
1.Multi-source Knowledge Reasoning for Completeness and Continuous Enrichment
（2021–2024）
内容：开发多源知识融合框架，结合概率推理与逻辑规则，解决跨领域知识库的完整性补全问题。提出基于溯因推理的缺失信息填补算法，应用于企业级知识图谱构建。成果：支持华为在工业物联网中的故障诊断与运维优化。
2.UKRI Trustworthy Autonomous Systems Node in Governance and Regulation
（2020–2024）
内容：研究可信自主系统的治理模型，通过形式化验证确保自动驾驶、医疗机器人等场景的合规性与安全性。开发基于概率模型检查（Probabilistic Model Checking）的风险评估工具。成果：推动英国在AI伦理与政策制定中的国际话语权。
3.Toward Human-Machine Virtual Bargaining
（2020）
内容：研究人机协作中的虚拟协商机制，结合博弈论与认知建模，设计支持动态策略调整的交互框架。实验验证在供应链协调中的有效性。成果：为智能体协作提供新型协商协议设计理论。
研究想法
1.面向法律文本的动态逻辑修复框架
- 内容：结合大语言模型（LLM）与形式化修复算法，自动检测法律条文中的逻辑冲突，并生成符合立法意图的修正建议。
- 创新点：将符号推理与神经语义理解结合，解决传统方法对自然语言处理的局限性。
2.概率知识库的容错演化机制
- 内容：设计基于贝叶斯网络的概率公理活力评估模型，动态调整知识库更新策略以平衡一致性与不确定性。
- 创新点：突破现有确定性逻辑框架，支持非完备环境下的鲁棒推理。
3.人机协作推理的可视化交互协议
- 内容：开发图形化界面支持用户参与自动化证明过程，通过混合主动学习（Hybrid Active Learning）提升复杂验证任务的人机协同效率。
- 创新点：填补形式化工具在用户体验设计中的研究空白。
申请建议
1.学术准备
- 深化形式化方法基础：掌握Isabelle/HOL、Coq等工具，精读Bundy团队在JAR（Journal of Automated Reasoning）的论文。
- 参与开源项目：贡献于LEAN4或ABC系统的代码开发，积累工具链实践经验。
- 跨领域知识整合：学习法律逻辑或工业故障诊断案例，为跨学科研究提供实证场景。
2.研究计划设计
- 切入点：选择“理论修复”或“知识演化”中的细分问题（如“基于LLM的公理优先级学习”），避免过于宏大的选题。
- 方法论创新：强调符号推理与神经模型的结合，体现对Bundy教授研究范式的延续与突破。
3.沟通策略
- 预研成果展示：在个人网站或GitHub发布技术笔记（如“Datalog修复算法的复现与优化”），附代码与实验数据。
- 针对性套磁：在邮件中引用其近期论文（如2024年法律逻辑修复研究），提出具体改进设想而非泛泛表达兴趣。
博士背景
Aurelia ，美国TOP10院校计算机科学与认知科学双博士生，研究聚焦算法博弈论不确定性及其在人工智能中的应用。她的跨学科研究融合了计算机科学、语言学和心理学知识，在国际顶级期刊《Journal of Artificial Intelligence Research》和《Cognitive Science》上发表多篇论文。Aurelia 荣获ACM SIGAI博士论文奖，擅长相关方向的PhD申请指导。
【竞赛报名/项目咨询+微信：mollywei007】
