AI 财经社采访:丹棱街 5 号魔法学院

(AI 财经社微信公众号《丹棱街 5 号魔法学院》采访稿。由于版权问题,仅摘录含自己的部分。全文请关注 “AI 财经社” 微信公众号。)

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李博杰是研究院与中科大联合培养的博士实习生。他可能是为数不多从小就和研究院有“渊源”的人。初中时他就鼓捣奥数、上计算机培训班,还曾在“开复学生网”里提问:“以后计算机的发展会是什么样的?”李开复在论坛里的回复他已经记不清了,但那段隔空对话让屏幕前的小小少年激动又开心,觉得收到了来自远方的鼓励。

后来,他研究过微软亚洲研究院的这几位院长,发现他们都是卡内基梅隆大学培养出来的,还几乎是同样的专业,师从比较接近的导师。“这就给我一个启发,一定要到像微软研究院这样一个比较好的环境做学术,而且在其中积累的人脉也会给我的未来发展提供很大帮助。”

在来研究院之前,李博杰也有过出国深造的想法,但从国内申请卡内基梅隆这样的计算机牛校太难了。很多人挤破头皮去世界前50的大学,但在他看来,“除了TOP20外,我们MSRA比其他排名20-50的学校,研究水平要高一些。”

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李博杰与导师张霖涛在研究项目的选择上,偶尔会产生冲突,有时候是李博杰被说服,有时候他也会坚持自己的观点,深入研究后把导师说服。导师张霖涛会对李博杰说:“虽然我有很多经验,但不一定什么都懂,细节的突破口还要靠你自己来思考,我们再交流,再反馈。”

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而在与记者的对话中可以看到,他们的眼睛,是从聊起“研究为何物”时,开始发光的。

李博杰记得,当初在研究院面试时聊专业问题,他都有备而来。大学时因为对计算机太感兴趣,他从数学系转到计算机专业,还和同学用一种创新的技术,方便学校几千人更好地上网。但在面试的最后,导师张永光问他:“网络研究是什么样的?”李博杰一时愣在原地不知道怎么回答,他以前常在学校倒腾服务器,所以想象网络研究就是扒扒网线,配一配IP地址,做些苦力活。

在研究院5年的实习中,李博杰慢慢悟出一些东西。“做研究和做工程不一样。做研究是要创造别人没有的东西,而且可能做出来的,一时半会儿看不到用途,要耐得住寂寞,关键是有没有想着为人类创造知识的态度。”

研究的过程中也充斥着许多哲学思考。导师张霖涛最有名的一个“哲学”叫“30年理论”。他观察发现,很多技术,如现在大火的神经网络都经历了一个30年的曲折——先有一个萌芽,然后“死掉”,之后经过一二十年的低谷期又活了。为什么会是30年?

“当年条件不成熟,导师们被这个东西都折腾死过,所以他们会对自己的博士生说,这东西不靠谱。但30年基本上就是一代人,等到导师们都老了,新人把老的Idea重拾起来,有可能机会正好就来了”。

李博杰是个眉毛粗粗的大男生,聊起研究时很兴奋,会不自觉地摆动手。中途他突然毫无征兆地站起来,拿起黑笔在一块白板上画出一个象限图,X轴是创新,Y轴是实用,顺时针方向依次为“巴斯德、爱因斯坦、学术垃圾、爱迪生”——这是研究院霍强导师曾讲过的“哲学”,他表情认真地说:“巴斯德是做细菌研究的,后来搞了免疫学,创新又实用,我未来要在导师指导下往这个研究方向走。”

研究院没有KPI,但以影响力论英雄。为了做出有影响力的研究,研究员们需要一直不停地拷问自己:这个研究是不是就这么一点?如果就这么一点为什么还要做它?这个方向的极限在哪里?我们能不能突破这个极限?这个工作的Big Picture是什么样的?能不能延伸到很多问题上去?如果能,你就有可能定义一个新的方向,让更多人过来参与你的研究,使你的工作影响力更大。

但对于刚开始没有任何科研经验的实习生来说,这个目标还太遥远了。最直接的体现是,论文初稿病句连天,逻辑不连贯,简直像车祸现场。到系统组当实习生后,李博杰的第一篇国际论文从框架构思、做实验,到最后的成文,几乎是导师张霖涛手把手带着做出来的。“比起学校,MSRA很好的一点是,有非常资深的导师带着做第一篇文章。”李博杰说。

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不止微软亚洲研究院,在如今人工智能落入行业的早期阶段,无论是BAT还是创业公司的AI团队,也都先将自己的科学家和算法工程师们输送到工厂,找到企业的痛点和人工智能的价值点,联合探索。

在这种转型的推动下,研究院内部开始发生变化。在李博杰眼中,研究院不再是一个养老院一样的学术机构,更像一家随时流动着的互联网公司。他看到,在那些大牛离开研究院的同时,也有来自学术界、互联网公司和创业公司的新鲜血液在不断加入研究院。秦涛所在的机器学习组里,一位曾经出去创业的研究员最近又回到研究院,负责对外的项目合作。

“研究院的人一出去都在各大公司当高管,就会有新闻出来,但研究院也一直在招一些有潜力的新人,只是这不会在社会上引发特别大的反响。”李博杰说。

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在研究院的五年间,李博杰觉得自己的视野变得越来越开阔。第一年他只是想完成导师交给的任务,把代码调通了。AI热潮到来后,他开始思考怎么把论文在现有基础上提高,研究成果到底会不会在行业有影响力。到今年,他开始站在行业的角度,去思考自己做的系统到底能应用到哪些具体场景中,有哪些共性的问题值得研究。

李博杰的两篇论文已经被两个顶级会议接收,其中一个研究成果能将系统性能提升10倍,用他的话来说:假如把春运火车票抢票的操作视为一次键值访问,运用他的研究成果,就能实现全国人民每人每秒抢票一次。看着自己的研究成果能在100万台机器上部署,这在五年前是完全不敢想象的事情。他还是想要留在这里继续做研究,而他也刚闯过研究院校招面试的第一关。