作者:杨丽可 张元婧 来源:中国教育报 发布时间:2017/4/10 10:33:14
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高被引科学家祝峰:“粒计算”的正确打开方式

图为祝峰教授

“学生最先在网络联系群发信息告诉我这个好消息,几个群都沸腾了。”电子科技大学祝峰教授谈起2015、2016年两次入选汤森路透全球高被引科学家名单,坦言第一次入选让他更难忘。

“每个人都希望自己的工作被认可,因为艰难的工作过程中总有迷茫,怀疑自己的方向对不对。”首次入选全球“高被引”榜单,让祝峰不仅确定了工作价值,更使其惊喜地发现,自己在科学界还有诸多“粉丝”追捧。

36岁开始读博的祝峰,与“粒计算”结下“不解之缘”,从国内到新西兰,十余年清冷苦研,在人工智能中一展身手;他深谙学术智慧,沙中淘金,戏剧性地获得“高被引”论文的灵感……

化整为零,深入人工智能

“长期从事人工智能研究,系统地建立了基于覆盖的粒计算理论。”祝峰的个人介绍,寥寥数语却分量十足。

从新颖的角度研究和推动人工智能,祝峰是如何做到的?

“就像超市的货物管理一样。”祝峰用浅显的例子类比“粒计算”,“人们按照各种标准将商场划分为若干块,以此来安排货架。”他说,这个“块”就是“粒”概念。在大数据中进行粒计算,意义不同凡响。“面对数量级、复杂度高的数据,我们进行颗粒划分,把复杂问题抽象划分,从而转化为若干较为简单的问题。”

“基于覆盖”的理念在“粒计算”的研究中再起高峰。“原来的‘粒计算’理论是比较粗糙的,是基于划分的。”祝峰介绍,覆盖比划分更广泛,更具适用性。他认为,信息的不确定性是常态。因此,信息粒应有交叉,相互覆盖,而非完全独立。

当人工智能掌握“粒计算”,就会像显微镜一样,能分析海量信息。这将对科学界和人类社会都产生深远影响。然而,十余年前,祝峰研究的领域并不被看好。“谁也不承想,现在人工智能这么热,热到滚烫的地步。”祝峰笑言,他在1998年开始该研究工作时,还是一片冷寂。

祝峰对人工智能研究的执着源于三位导师的“正能量”。

1998年,祝峰在西北工业大学师从何华灿教授。虽然当时人工智能处于低谷期,科学界弥漫着怀疑和悲观情绪,但何教授不忘初心,坚持研究。受恩师学术精神影响,祝峰也一头扎进人工智能研究中。后来,他在美国、新西兰求学,师从王飞跃教授及克拉克·汤姆森教授。

在他看来,人工智能的未来不可限量。祝峰以阿尔法为例,“几年前,业界认为人工智能能达到围棋的业余三段就不错了,但现在来看,它已经能战胜所有的人类棋手。”海量数据、强大的计算力和先进算法已大步推进了深度学习,人工智能发展也提速了。

沙中淘金,成就“高被引”

在发表全球高被引论文前,祝峰被一个学术问题困扰了两年。

“那个问题始终找不到解决方法。”尽管如此,祝峰并没有放弃这一难题,而是试图找一个突破口。

一次,祝峰在国内一份普通学术刊物上看到一篇文章,脑子里灵光一闪。“许多名校学子都只看国际前沿的英文期刊,而事实上,许多国内期刊也有许多宝贝。”这本普通大学学报上的文章让祝峰认识到,以前只是“一个弯没有拐过来”,稍微变一下思路,就会“柳暗花明”。趁热打铁,祝峰深入研究,在覆盖理念下约简大数据、大量冗余信息的新方法便诞生了。

经历这场漂亮的学术战役,祝峰对“学术牛人”和“学术素人”的文章有了一番别具特色的见解。他认为,许多学生对“牛人”认识有误区,他们只看“牛人”的文章和具有相当水平的文章,“到最后,除了崇拜牛人,获得的东西却并不多。”

“看论文的目的不是为了崇拜,而是要为我所用。”祝峰认为,一方面,牛人的文章有前瞻性,思想深刻,能给人启发;另一方面,由于牛人训练有素,什么都做得很好,“不会留下多少东西给你”。在他眼里,“学术素人”的文章却是“富矿”。“他们的文章水平不行,丢三落四,但偶尔冒一个闪光点。他自己不知道,却被你捡到了。”

在寻找学术灵感时,祝峰就是这样“高低结合”地看论文。就这样,他在沙里淘到了真金,解决了学术难题,成就了“高被引”传奇。

“高龄”攻博,爆发巨能量

回顾学术生涯,祝峰认为,36岁攻博是他人生的一个转折点。

“我的许多同学都比我小十几岁,也非常出色。我就读的西北工业大学计算机专业也是非常强的。”祝峰说,第一次感到压力非常大,壮志雄心都成奢侈,“能不能毕业都成了难事”。

抱着“笨鸟先飞”的想法,祝峰开始读博。他发现,“聪明人有聪明的优势,不聪明的人有不聪明的好处”。有些学术问题他理解不了,就一直放在脑子里,一遍又一遍地想,直到有一天会发现人们忽略的某些细微问题。反复琢磨而未得,这就使祝峰始终保持着对学术的热爱,对学术之路也倍加珍惜。

当祝峰到奥克兰大学学习时,他发现自己与国外文化的差异:别人都觉得周末休息是天经地义的事,而他却觉得“哪有什么周末,每一天都得认真干活”。他心里有一个朴素的想法:“毕竟自己出国时年纪偏大,将来回国,一定要比以前水平高,‘才好意思’。”

拥有信念的人持久地研究着学术问题,力图更透彻、更深刻。祝峰打了一个比方:“就像爬珠穆朗玛峰,要登上8844米的巅峰。如果另外一个人爬100座山,每座100米。他能不能说自己爬得更高?不能。”在科研的道路上,更需要持久、系统地工作。祝峰认为,自己十余年坚持深耕“粒计算”,既让前后工作成为相互联系、相互影响的体系,也让自己的学术能力不断攀爬到了新高度。

 
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