周伯萍是香港中文大学的计算机科学教授，曾荣获IEEE模式识别协会颁发的最佳论文奖，并被SCI论文评价为引用次数最多的学者之一。她的研究方向主要集中于模式识别、计算机视觉、图像处理和机器学习等领域。
周教授在AI领域有着近三十年的研究经历，曾参与过多项计算机视觉和机器学习方面的研究项目。目前，她带领的研究小组致力于解决人工智能模型的可靠性和解释性问题。
在周教授看来，现在的AI虽然已经取得了很多的进展，但也存在一些问题。比如，AI需要用大量的数据进行训练，但如果数据的标注有误或者存在不完整性，那么模型的精度就会受到影响。即便是标注正确的数据，也可能存在一些异常情况，比如图像中的一些对象遮挡、光线变暗等。
为了解决这个问题，周教授提出了一种称之为“余噪减弱”的方法。该方法利用人类的“决策”来进行纠错，即让人来找出异常的数据点，并把其删除或进行标注，以此提高模型的精度和鲁棒性。这种方法不但能提高模型的可靠性，同时还能让AI更加透明，让人们更容易理解其决策过程。
