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對話姚期智:中國人工智慧界是怎麼被我教出來的?

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  新浪科技 侯迪憬

  談起姚期智在學術界的地位,橫跨電腦和物理專業,業界人莫不敬仰。憑藉加密共享數據方法的世界級突破,姚期智於2000年獲得電腦領域的聖杯——圖靈獎,在該獎項52年的歷史中,他仍是唯一獲得殊榮的華人。

  學者之外,讓姚期智與人工智慧具有強關聯的另一個身份是「老師」。在回國後的十餘年中,由他領導的清華交叉資訊研究院,填補了國內在相關技術領域的空白,具有開疆拓宇的意義。

  他堅持親自為本科生上課,其主講的 「理論電腦科學」成為國內首次開設的電腦理論課程,桃李之中成就了中國電腦領域裡的一流人才,樓天城、Face++創始三劍客(印奇、唐文斌、楊沐)、張勝譽、鄒昊等人均出自他名下,「姚班」被傳為佳話。

  夏末秋初,北京的天秋高氣爽,燥熱和潮濕消失在風中,在一個陽光斑駁的下午,我們來到清華園FIT樓,對姚期智進行了專訪。在近三個小時的對話里,我們看到了一種直面人工智慧領域核心問題的冷靜態度。而這不僅僅關於當下風行的評測奪冠,還有針對人才流失、大國競爭、工業驅動等等方面的思考。

  憶往昔

  姚期智生於上海,幼年隨父母遷往台灣省,在台大獲得物理學士學位;後前往美國深造,在哈佛大學取得物理博士學位,爾後轉向方興未艾的電腦領域,獲得美國伊利諾依大學電腦科學博士學位。57歲時,姚期智辭去普林斯頓大學的終身教職,受邀回國擔任清華的全職教授;今年,他與楊振寧先生一同放棄美國國籍,轉為中科院院士。

  回望這段豪邁而傳奇的人生歷程,不難理解姚期智身上自帶的中西方融合意味,以及充滿警覺式的文化自省。基於物理學和電腦的雙重學科背景,姚期智的視野格局更為寬廣,交叉與融合的學術思想特點十分明顯。

  談起姚期智一生中的最為重要的兩個決定,都繞不開關鍵先生楊振寧。年幼埋下物理學的堅定信仰源於楊先生的影響,中年毅然回國也因楊的推動。

  1957年,楊振寧與李政道因共同提出宇稱不守恆理論獲得諾貝爾物理獎,這是華人首次站上諾貝爾獎的舞台。一陣學習物理的熱潮在台灣掀起,姚家也不例外。可以說,年僅11歲的姚期智在精神世界上已與楊先生結緣,在心中立下了進入台大物理系的志向,並在中學階段接觸到了相對論。

  在採訪中,姚期智建議年輕人「要做科技,本科階段學習物理是非常好的選擇,物理學對於構建科學理念很有幫助。即使變換不同的領域和職業工作,選擇問題、構建問題的能力依然重要」。

  1972年,姚期智獲得美國哈佛大學物理博士學位,爾後受到妻子的鼓勵轉向電腦科學。2002年的下半年,姚期智數次來到中國,先後參加了南京、上海、北京三地的學術交流會議,國內關於電腦科學的討論給他留下了深刻印象,也為日後回國定居打消了環境上的顧慮。同時,清華大學電腦系的主任周立柱、張鈸院士聯繫到姚,希望由他來牽頭,建立一個講學教授的機制。

  姚期智欣然答應,他從國外邀請了十餘位電腦專家給清華研究生上課。正是這段給研究生講學的經歷為後來「姚班」精英式教學模式埋下了種子。

  2003年,楊振寧回國定居,在其參與推動成立的清華大學高等研究中心擔任教授,並積極地為清華和姚期智牽線搭橋。一方面,他向當時的校長顧秉林極力推薦姚;另一面,他還邀請姚期智回國見面。在內外因素的感召下,2004年,57歲的姚期智辭去了普林斯頓大學的終身教職,回國擔任清華的全職教授。

  21世紀初,中國網際網路業態蘇醒,但學術發展還處於第三世界的發展道路上,尤其是科研工作仍處於「學術邊緣」地帶。「中國的電腦科學,還和最先進的地方存在相當大距離」。同事吳辰曄曾評價,從育人的角度而言,在普林斯頓或許比在清華更容易培養出更多頂尖的學者。

  但在姚期智看來,回到清華是順理成章的事情。「能為縮短中美之間的差距做出貢獻。我想了不久,就答應了清華的邀請。」姚期智提到,回國前曾與親人、朋友討論,「我的愛人十分認同。我們都很專註在科研事業,對於居住的環境、文化改變並沒有太多顧慮,並且我們對於自己是中國人的認知從來沒變過」。

  隨後的一年裡,由姚期智主導並與微軟亞洲研究院合作的「軟體科學實驗班」在清華成立。這便是後來赫赫有名的清華大學「電腦科學實驗班」,也被稱為「姚班」。

  建「姚班」

  談及「姚班」的創立,姚期智認為兩個核心要素奠定了後續的發展。一方面,來自清華領導層面的支持,在現有龐大體系外搭建一套適應前沿技術的創新模式並非易事。從某種程度來說,「辦姚班這件事在美國做會更難」。越是成熟和知名的大學,運行模式就越是牢固,從理念到實踐的推進,阻力尤其多。

  據姚期智回憶,落地過程似乎很順利。但在不久前,他才聽說當時的清華書記陳希在背後做了許多努力,包括協調多方配合。「這個確實會影響到其他院系和學生,陳希當時只讓我放手去做」。另一方面,「姚班」具體授課計劃為順應時代需求而做出了調整。最初,校方希望構建一個培養博士生的良好機制,打造一支具備實力的研究團隊,但最後改為面向本科生的教學計劃。

  姚期智回憶,這和此前在清華做講學教授的經驗有關,「我發現中國研究生有很多知識點都沒學過」。彼時,姚期智已經意識到國內本科基礎教育的短板,「要想有好的研究生生源,必須建立配套的本科生的計劃」。

  在姚期智留美的二十餘年,先後在哈佛大學、伊利諾伊大學、麻省理工學院、斯坦福大學、伯克利加州大學、普林斯頓大學等等頂級學府執教,積累了相當豐富的教學經驗。

  立項之初,姚班就將目標設定為「讓中國最好的高中畢業生進來,出去以後,一定是世界最好的本科畢業生」。

  除去清華本身的入學高門檻外,姚期智強調全能的選拔標準,要求所有學科都達到優秀。在牢固的基礎之上,課程的設置標準和延展空間更容易把握。

  「姚班」採用全英文授課,全英文交流,課程雖不多,但每門課的難度都不低。為了讓學生從高中式的學習思維過渡到研究思維,姚期智對教學內容進行優化重組,既注重全面覆蓋電腦科學前沿領域,同時突出電腦科學與物理學、數學、經濟學、生物學等多學科領域的交叉。

  「不要怕人家說搞精英」。在彼時看來,中美高等教育水平存在明顯差距,姚期智認為建立精英研究團隊、實行精英教育制度,是中國趕超西方最有效的方式。「我們這代人等不得,國際環境不允許你有一個從容的態度,讓中國科研順其自然發展。我們必須很短時間做到它。」

  談到中西方的差異,姚期智認為,師資設定和圈子效應值得借鑒。大學里教師的平均素質是比規模和院係數量更重要的指標,「在MIT或者Stanford,對於教授有著非常嚴格的標準,優秀而富有創造力。在教師與學生的朝夕相處過程中,學生不止於收穫課本上的呆板知識,更重要的是老師的思維方式。這個部門是年輕科學家成長過程中,最好的、最寶貴的養分。」

  此外,西方大學中的圈子文化也構成了其差異化優勢。「比如在MIT的餐桌上,話題通常圍繞你最近聽到哪些有意思的工作,或者說我最近做了一個什麼新項目,能夠跟不同的跨領域人交流,可以增加很多合作機會。」

  在姚期智的主導下,電腦科學實驗班的培養方案、教學計劃逐步確立並完善,姚期智親自主講的「理論電腦科學」成為國內首次開設的電腦理論課程,主要內容正是他精通的電腦演算法設計和複雜性領域。

  談教育

  據今,「姚班」已送走九屆畢業生,約320人。其中,90%選擇繼續深造,59人在姚先生創建的清華大學交叉資訊研究院讀研,大部分選擇出國留學,包括MIT、Princeton、Stanford、CMU、Yale、UC Berkeley、賓夕法尼亞大學、哥倫比亞大學等;另外10%在工業界活躍,創業或者加入谷歌Facebook等知名科技公司。截至2016年12月,姚班學生為論文通訊作者或主要完成人的已發表論文為121篇,42位優秀姚班學生被選派參加國際會議並作論文宣講。

  交叉資訊研究院聚焦在理論電腦科學、 量子資訊、 資訊安全、 網路科學、金融科技、人工智慧等領域,同時也在不斷擴寬覆蓋領域和合作,如與螞蟻金服聯合成立金融科技實驗室。其中,在人工智慧領域,加入工業界的代表如印奇創立的Face++、樓天城在谷歌;在學界的代表,如馬騰宇,畢業後先是進入到普林斯頓,然後被斯坦福聘用。「他們確實是人工智慧領域的先驅,會在該領域留下非常深刻的痕迹」,

  姚期智評價道。

  高度集中的優質資源塑造了「姚班」的傳奇,類似地,在中科大少年班等模式上也得到驗證。但從整體水平來看,中國的學術水平和成果仍落後於歐美。姚期智分析,中國學生的創造力並不比國外學生差,缺乏創造力是他們周圍的環境,缺少足夠的模範,那些有創造力的、思想活潑的教授。「我覺得不管是文化,還是起步晚,都不是我們拿來解釋中國科研發展不足的借口。」

  對於優秀人才的可持續性培養策略,姚期智談到,最理想的方式是引入傑出的大科學家,讓他們來吸引教授,能夠訓練人才。「作為一名資深的科學家,具備整個領域的全局視野,懂得培養年輕人的方法」。但實際上,尤其在電腦科學領域,人才爭奪戰異常激烈,無論是學界與工業界之間,還是國家層面都在進行著。

  姚期智認為,從國家的角度層面來看,人才仍是大計,尤其是要實現國務院《新一代人工智慧發展規劃》的「三步走」戰略目標。「即使不能大量吸納知名科學家,也必須實現自產優秀人才。」這涉及到人才的培養機制,要給予足夠的空間讓年輕人出頭,對於成果的評價要有清晰的區隔標準、獎勵機制。

  回顧過去五年,姚期智認為,中國高等教育事業已經初見成效。「在電腦科學領域,我們逐步能夠引進,亦或者是產出一批傑出的年輕人。他們的工作成果已經是一流水平。」強化人才培養的機制一旦建立,雖然不能立即看到成果,但五到十年後,會有收穫。「這需要清華大學領導或者教育部領導共同出力。」

  聊起個人最近的狀態和研究方向,姚期智表示,「最近四年我進入了一個新領域——計算經濟學,其核心是拍賣理論,讓我感到很興奮。」據清華新聞報道,姚期智曾在經典的「拍賣利潤」最優化問題上提出更為簡單巧妙的解決方法,解開近年來困擾學術界的一塊頑石。

  對於言傳身教這件事,姚期智深以為然。他談到,即使是在辦學,身負一些行政的責任,但也絕對不能讓自己從研究的第一線退下陣來。「只有自己身處在第一線,做出一些出色的工作,才能夠給其他年輕的教授和學生,樹立一個參考的標準。離開研究崗位以後,對於事情的判斷可能發生偏差。」

  從物理學到電腦科學,再到資訊科學與物理學、電腦科學、經濟學、生物學等多門學科的交叉與融合,姚期智也在不斷積累跨領域研究的能力和方法論,「在每個領域,我會做出兩三篇重要文章,然後換到一個新的領域。每個人不一樣,這是我的方式」。

  講競爭

  人工智慧產業方興未艾,下自創業領域、傳統產業,上至跨國公司、大國儲備,搶奪船票的火藥味愈發明顯。在最近十年的進程中,中國已經從第三世界躍遷至第二大經濟體,人工智慧在下一個十年中將會承擔什麼樣的角色?全球範圍來看,中國的人工智慧水平究竟處於什麼樣的地位?

  高盛在最新發布的人工智慧報告中表示,中國有足夠的資源和決心在未來幾年打造出一個基於人工智慧(AI)和深度學習的智能經濟體。特別是以BAT為首的中國網際網路企業,正在成為中國人工智慧發展的重要推手。

  談到中美之間的差距,在中、美兩地均擁有十餘年教研經驗的姚期智回答很誠懇。他認為全球的技術水準差異不大,但中國還需要在兩個方面進行補足。

  一是系統層面,能夠遷移到不同領域的廣泛系統。「中國的電腦系統是弱項,我們硬體做得不錯,有超級電腦;但是系統工程一直不太注重,這是很大的挑戰。」

  他以IBM舉例,1997年,Deep Blue打敗人類象棋冠軍;2007年,IBM研發出一台能迅速回答涉及雙關語和文字遊戲等複雜問題的機器,在2011年參加了一檔美國智力問答節目《危險邊緣(Jeopardy)》,嘗試在問答遊戲中戰勝人類。雖然人機大戰已成潮流,但在當時看來是件很新鮮的事。打敗兩個人類冠軍後,Waston出名了,但IBM並沒有止步於此。「技術具有連續性,他們一直在探索下一步做什麼。最後IBM看中了Waston在醫病診斷領域的潛力,並不斷完善。」

  另一個方向是理論和演算法,「下一步演算法突破一定要從理論上著手」。姚期智認為,在人工智慧領域,國外已經有非常深厚的技術,過去幾年在學術界也十分火熱。在公眾媒介上之所以沒有看到,因為這些進展和討論還不能用通俗的話將清楚。姚期智透露,他現在聚焦的方向就是人工智慧理論,「兩三年以後,你們可以期待看看。」

  最近一年,能夠凸顯中國人工智慧技術已經站上世界舞台的重要標誌,就是在各大權威評測和論文評選中的突圍。那麼,這背後的意義該如何解讀?

  姚期智給出了三個層面的看法:

  1)首先,這些技術已經在全球範圍內得到應用。在細節層面,需要一些經驗、參數進行調整,但是基本思路都已經得到充分驗證。無論是大公司,還是新興的創業公司,在技術和應用層面的差異非常少。

  2)成果突出,說明中國在人工智慧技術的應用能力已經達到世界領先水平,和歐美等國持平。但同時也要看到背後的成因。每家公司之所以在技術應用層面達到一定水準,是因為他們擁有足夠的資源和資本,是因為人才本身的流動,公司能夠僱到非常好的人才。多花點錢,就能夠把更好的技術雇過來,這是一個不斷平衡的階段。

  3)尚存技術瓶頸,比如降噪識別、介質識別等,這才是世界一流的研究機構需要真正攻克的難題。我們不能寄托在人工智慧去發現和解決它,因為人工智慧還沒發展到這個地步,優先還是人的問題。

  在技術層面具有可行性,從大腦的解構和思維模式中切入,能夠有所突破。這也就是為什麼說,現在是做理論的最佳時間點。「電腦正真走到了前沿和臨界點,將來最亮眼的將會是理論層面的創新,但中國現在這方面仍十分落後。」

  作為一名學者,姚期智對於人工智慧的興趣在於:它究竟能解決哪些問題,為什麼能解決這些問題,能夠解決到什麼程度。「這些都還是我們所不能掌控的。」

  結合這次參加人工智慧主題節目《機智過人》的初衷,姚期智談到,希望把節目組設置的12個主題應用整合成一門課,嘗試著將每個課題轉換成老師的研究思路。「如果好好教授,能夠給學生創造足夠大的空間去探索」,最好的方法是什麼,能夠到什麼程度,有沒有方法準確地預測哪一邊會贏。「這是非常硬性的指標,具有挑戰性」。

  在競爭格局層面,姚期智認為,美國的大學和公司分工比較清楚。但在中國,學術的競爭,已經不僅是研究機構層面,還包括和大公司的競爭。這在某種程度上也反應出人才流動正在朝著工業界傾斜,而學術人才流失的問題也越發值得重視。

  說人才

  姚期智曾談到,在姚班的學生中選擇深造與進入工業界的比例是9:1,在後者的10%中不乏樓天城、印奇、唐文斌、楊沐等學術奇才的身影。姚期智還強調,這10%中有不少人是已經深造過才進入工業領域的。

  但放眼整個人工智慧領域,這個比例並不樂觀。

  據LinkedIn發布的《全球AI領域人才報告》顯示,截止2016年,中國有10%左右的人工智慧領域從業者曾在高校或者研究所工作過,其中超過一半人在之後流入企業。相比中國,美國人工智慧領域從業者曾在高校或研究所工作的人數佔比更高,超過25%。

  談到此,姚期智表示,工業與學術的平衡問題,不只在中國存在,在美國同樣也會遇到。即便身處中國現在的新興產業,這些畢業生也受到了很高的薪水吸引,尤其是在機器學習領域的人。「我覺得這是一個沒法迴避的問題。但終究需要支持和鼓勵學術研究,否則中國的發展無以為繼」。姚期智仍堅持認為,學校和公司仍是不一樣的地方,也是大學的吸引力所在。

  即使在大公司里的研究院從事研究工作,仍會遇到一些限制;這樣的處境和在高校自由地從事研究工作存在本質的區別。此外,目標導向性是兩種環境的另一大差異。科技公司因為存在進度和效益問題,需要追著時間跑,一個關鍵性問題解決到80-90%就足夠上線了,「他沒有時間等到百分之百的程度」。但在大學里做研究,有人會願意付出精力去做到百分之百,「從80%到100%之間的跨越,很有可能發現新的突破和技術。」

  仿照美國大學和工業建立緊密合作的模式,姚期智表示,中國這個趨勢已經很明顯,但合作不能只停留在項目上。「不能只說讓大學承擔項目,或是合作一個應用。而應該從更長遠的方向考慮,提高中國在原創領域的水準。」

  談到吸引人才的機制,姚期智從教育工作者的角度出發,認為有兩點需要強化。其一,引進權威人士,同時做出耀眼的工作成績,吸引新鮮血液。「有名教授能夠創造出一種效應,大家都想跟著他學習。因為他提出新新理念,有機會在這之上發展。」

  其二,大學面對不同領域的人才,需要在待遇和安置上給予足夠的務實的條件,主動說服他們來到中國工作。這雖然是一項由上級部門主導的工作,但高校也可以靈活運用機制。

  結合到清華的資訊交叉學院,姚期智的期待是,高質量的人才團隊不在乎數量和規模,而是成果的突破。「中國只要有一兩個這樣的團隊,就可以改變世界」。這同時也是人才培育機制中最好的自力更生的途徑。

  聊工業

  談到如火如荼的工業界,人工智慧無疑是其最旺的一把火,有沒有可能在這批創業者之中反響做出一套理論突破?

  姚期智對此持樂觀態度。「最好的研究都來自於實際應用,像無人駕駛等人工智慧最高端的領域」。在實踐和落地的過程中,一定會產生很多新問題,可能有意想不到的突破。但姚期智強調,要把握住這樣的時代機遇,還需要高校和工業界的緊密合作。

  在自動駕駛之外,金融科技是另一大公認的風口,同時爭議不斷。在大數據商業化潮流的衝擊下,傳統金融領域不斷受到挑戰,智能投顧、量化交易等正在上演。姚期智對此認為,雖然時常聽到反對的聲音,但金融領域的變革是不可阻擋的,一定會被深耕;同時監管很有必要。

  當下,很多交易都是在網路上完成,如果沒有大數據和計算能力,很難獲得這些痕迹和數據,這是一種勢不可擋的趨勢。「因為這個事情中國人不做,國外也會推進。中國要想在金融領域國際化、全球化,必須掌握過硬的金融科技」。

  在變革的過程中,可能會觸碰到一些既得利益者而遭遇阻力。但整體而言,在大數據推動下,金融業的適當轉型和改革能夠降低生意的成本,能夠創造更大利益。在初期,我們有足夠的時間去討論法律的建立和保障制度。

  談話間,姚期智多次強調人工智慧系統和理論重要性,那麼現在看來,可能最早實現落地的系統將會出現在哪個領域?

  「醫療系統,類似IBM的Waston。嚴謹地說,它算不上原始的技術突破,更多是整合,同時吸取了非常多的數據。」醫療領域,一年會產出數千本的學術雜誌,作為一個普通醫生不可能有機會閱讀所有文章,但Waston一天就能做到,將讀取到資訊融入到它需要診斷的疾病案例里。這其中需要整合大數據、自然語言分析、圖像識別等人工智慧技術,本質上是將已有的知識點按照需求進行整合。

  「這是一個系統工程,團隊需要各種專長不一樣的人」,面對這樣一個龐大的工程,只有大機構才能推動。類似IBM這樣的大公司,因為有著非常深厚的資訊處理基礎,同時與美國的大學建立了密切的合作,所以他們能把這個項目落地。「這樣一套機制會使得系統越來越完善,這是其他國家或者公司很難通過競爭實現的。」

  「在中國,也應該有人來推動這件事」,姚期智談到。一是,在國務院規劃中已明確在2030年前,人工智慧核心產業規模超過1萬億元的目標;二是,在人工智慧系統領域,中國已經落後於美國,如果不迎頭趕上,差距會進一步拉大。

  後記

  在這場自下而上推進的工業AI浪潮中,姚期智雖未參與其中,卻在冥冥之中成為了諸多中堅力量的領路人,也正因為站在旁觀視角,他對於當下「人工智慧」的諸多評判才頗具價值。

  採訪結束後,一個問題仍在我腦海中徘徊著,在人工智慧背後的商機召喚下,人才流失的趨勢是否無法挽回?像姚先生等老一輩,還能懷著赤子之心的科學家是否會越來越少?

  金秋九月,正逢高校招新。採訪前一天,我在中科院計算所的電梯口,恰聽到兩位教授關於招收博士生的對話。「那個小夥子不是挺好,可以推薦去呀」,「他女朋友希望能早點工作。現在房價太高壓力大,怕念完博士回來還不如直接工作」,「那真是可惜了……

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