华为天才少年谢凌曦:每个人都有天才潜质,选题决定上限

4月24日,华为开发者大会2021(Cloud)<华为云·先锋少年论坛>在深圳举办。华为天才少年谢凌曦在论坛现场分享AI求学路上,努力寻找最具挑战的问题和答案。从学界来到华为云,致力于提高AI的...…

  4月24日,华为开发者大会2021(Cloud)<华为云·先锋少年论坛>在深圳举办。华为天才少年谢凌曦在论坛现场分享AI求学路上,努力寻找最具挑战的问题和答案。从学界来到华为云,致力于提高AI的通用能力,赋能千行百业,让世界更高效。

  谢凌曦,华为天才少年,华为云EI高级研究员。分别于2010年和2015年于清华大学获得本科和博士学位,并且于2015年至2019年期间在美国加州大学洛杉矶分校和约翰霍普金斯大学担任博士后研究员,研究覆盖人工智能计算机视觉的各个方向。

以下是演讲全文:

  我是谢凌曦,以一个AI开发者的身份,希望与大家分享的是我在AI的求学以及开发之路上的心得。相信在座的各位也希望和我一起用AI的方式去改变世界,让这个世界变得更加高效。

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  在游戏中初识AI,产生浓厚兴趣

  我第一次听到AI是在小学时候打游戏,有些关卡特别难过。去找攻略,攻略告诉我,这些敌人都是由AI程序来控制的。AI一般来讲有一些固定的套路,如果你能够掌握它的套路并且设计一些针对性技巧,就比较容易过关。当时我就在想,AI设计出来的都是比较固定的模式,明明知道人类有可能针对它去做一些事情,但是它并没有设计得更好,所以当时AI给我留下的第一个印象就是这个东西特别蠢。

  但是到了中学,我开始接触到计算机编程,我自己考虑这个问题的时候就发现,把同样一个问题摆在自己面前,我要写一段程序做这个AI的时候,我往往也写不出更加高明的方法。所以我的第二个印象就是AI是一个很难的事情,不是因为前人真的智力受限,而是这个问题本身就非常困难,那时候我就对它产生了浓厚的兴趣。

  学界AI系统训练,选题最重要

  后来到了清华,我接受到计算机系统的教育,特别是大三的时候我上了两门课程,一个是人工智能导论,一个是机器学习。这两个课程告诉我,原来人工智能是一门有着一定发展历史的学科,在几十年的发展过程当中,已经累计下来了一些固定的方法论,而且这个过程是非常曲折的,也有很多难题到现在还没有得到解决。出于对这些问题的兴趣,我最终决定,把AI作为我在博士期间的主攻方向。

  攻读博士期间,导师对我的指导,让我得以茁壮地成长。我的导师是人工智能领域的先驱者之一,清华大学的张钹院士,他对我的指导首先是在为人处事方面,他的言传身教让我受益颇多。而且他告诉我,最重要的是选题。

  我花了两年时间,终于达到他的要求,选择了计算机视觉当中跟语义相关的内容作为我后来的研究方向。在这个过程中,他也把我介绍给了当时清华大学讲席教授田奇,让他带着我做研究。当时我是做研究的新人,什么也不会,自己有个很模糊的想法,我也不知道怎么把这个想法转换成很完整的工作,不知道怎么把这个想法变成一篇论文。他就带着我做研究,一开始经历了很多困难,做了大概两三个工作以后,我渐渐找到了研究的感觉。期间他也告诉我,如果在学界继续工作的话,可能整个人生的发展路径会是什么样的。经过这样的熏陶以后,我也逐渐认为,研究这件事情比较适合我,我会把研究作为自己更长一段时间内的发展目标。后来到微软亚洲研究院实习,我的mentor是王井东老师,他以前辈的身份,指点我怎么样思考自己的课题、打磨自己的工作。在这几位前辈的指导下成长起来以后,我决定在博士毕业之后,继续我的学术之路。我选择去做博后。

  博后期间,是我学术生涯里比较重要的转折期。因为作为博后,我必须完成从自己独立做研究,变成去指导他人做研究的转变。这个过程期间有很多挑战,尤其是需要为他人的研究成果负责任,不像自己做研究时,只需要对自己的想法、论文有没有发表负责。我当时是去美国的UCLA做博后,后来跟着导师Alan Yuille去了东海岸的约翰霍普金斯大学。由于组里高年级学生大多没有跟去新的学校,我承担起更多低年级学生的指导工作。在此过程中,我逐渐适应由自己一个人做研究,到指导他人做研究,跟团队协作,照顾其他同学的情绪。经过一段时间的训练,我也适应了以指导者的身份去带领团队往前走。

  博后期间,一个比较重要的成果就是在2017年,在自动机器学习方向,我发表了一篇文章,这也是当年业界最早的关于自动机器学习的文章之一,这个文章当时引起了一定关注。结合我这些年的其他工作,华为在2019年给了我华为天才少年的称号,我也进入华为,追随我的前导师、华为云人工智能领域首席科学家田奇,来到华为云工作。

  提升算法通用性,把AI赋能给千行百业

  华为云对我是新的起点,因为学术界中获得的很多成果和成绩都是过去,现在,在华为云,要面对的新的问题就是怎样把AI的能力赋能给千行百业。

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  华为云所覆盖的范围是非常广,比如说交通、医疗、工业等等,对AI算法的泛化能力,也就是能不能应用到不同场景中的能力,提出了很大的挑战。我们知道现在的AI往往都是针对每个不同的场景设计算法,虽然说学术界在一步一步往前推进,但是在遇到实际场景的时候,AI算法的能力还是相对来讲比较受限。华为云的项目太多,如果算法泛化能力不够强是行不通的。所以我们在这个方面做了很多的研究。

  当然,更重要的是,华为云给我们提供了更好的平台,这个平台就包括了更高的眼界和更多的资源,能够帮助我们去实现一些自己的理想。我还记得2017年,做自动机器学习工作的时候,我为了那篇论文用了8块GPU跑实验,跑出来一个还算初步的成果。其实这8块GPU在实验室中不算少了,但是跟我同期的一篇文章中,谷歌用了800块GPU做实验,跑出来的结果自然就比我们更加完整,更有影响力。当年我们只能望洋兴叹,但是现在如果把这些想法能够论证好,公司就真的有可能支持你做一些之前想都不敢想的事情。

  在上个世纪五六十年代,AI真正基于计算机科学学科提出来以后,所面临的最大问题就是如何去缓解人类重复劳动的压力,并且创造更大的价值。在这种场景下,人们一开始对AI的设想就是让他能够通用在不同的领域当中工作,一个算法面对不同问题的时候都能用,这才是AI真正的目标。半个多世纪过去了,这个梦想依然没有实现。今天我们看到的AI算法,通常来讲还是专精于某个领域。

  AI是一个通用能力非常重要的学科,因为它需要对接的行业太多了,我们为了能够赋能千行百业,让所有开发者都能享受到技术发展的红利,就必须提升AI算法的泛化能力。一个算法能够适用于不同场景,不需要专门的人进行开发的话,这个成本的下降是很可观的。这件事情非常困难,但我们正在朝着这个更高的目标去努力,我们也依靠华为云给我们的平台和资源做出了一定成绩。这个成绩是什么呢?我现在暂时还要卖个关子,因为明天我的导师田奇会代表华为云向大家发布。

  今天的主题是天才少年的修炼之法。回到这个主题,我认为选题是非常重要的。我相信大家都有成为天才少年的潜质,但是在一开始,对于方向的规划、题目的选择,就决定了未来的上限到底是什么样的。

  我还记得本科毕业的时候,我的毕业典礼上,校长跟我们说,你们一定要去找最难、最有挑战性的问题,要做第一等的问题。因为如果你们不去做这些问题,就没有人去做这些问题。这句话我印象非常深刻:做第一等的课题。所以我也鼓励大家都去思考你面临的问题当中最有挑战性,能够产生大价值的问题到底是什么,如果你思考出来的问题是AI方向的话,华为云可以给大家提供一个很好的平台,让大家可以在上面训练自己AI的技巧,开发出更好的工具。

  也欢迎大家都成为华为云开发者的一员,与我们一起创建AI更加美好的明天。

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