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北大教授: 中国数学最好的几乎都在北大,但最好的一半会去美国

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  编者按

  2019年10 月 31 日,由北京智源人工智能研究院举办了首届“智源大会”,并定位为“内行人的AI盛会”,在会上可见诸多人工智能领域的著名学者,例如张钹院士、高文院士、John E. Hopcroft、Michael I. Jordan、朱松纯、Christopher Manning等,为国内人工智能领域学者前沿交流提供了一个大的舞台。

  在会上,北大数学系张平文院士作为智源研究院“人工智能的数理基础”重大研究方向的首席科学家,接受了媒体的采访。


  在采访中,记者与张平文院士还聊到了关于人才培养方面的一些问题。张平文院士认为,当前我国在应用领域已经具备领先地位,但在基础研究方面还仍有欠缺,主要原因在于创新环境还存在不足。

  张平文,中国科学院院士、北京大学数学科学学院教授、博士生导师、大数据分析与应用技术国家工程实验室主任、北京大数据研究院学术委员会主任。

  四个层面

  张平文在访问中指出目前的人工智能的进展往往是来自于计算机或神经科学的研究人员,张平文院士认为智源学者将努力去打破这种范式,建立以数学与统计理论为第一原理的新一代人工智能方法论。

  张平文:“人工智能数理基础”是北京智源人工智能研究院建立起来的第一个研究方向,主要目的就是研究人工智能的数学的理论基础。大家都知道人工智能现在还存在很多问题,例如深度学习的可解释性等。

  那么,怎么才能真正理解它呢?实际上人工智能的基础主要是数学,因为整个计算机的技术主要也都是数学。但是数学有很多层次,大体上我把它分为四个。

  首先是算法层面。人工智能有很多种算法,深度学习只是其中一种;人工智能这一波比较热,主要还是深度学习算法的推动。这个算法效果不错,但并不是对所有问题都好。其次它为什么好,我们其实也是不清楚的。我们做数学的人,希望能够在这个层面上从数学的角度弄清楚这个算法为什么好以及它的适用范围是什么。我们还希望能够基于数学的研究能够提出新的算法,不过这个问题相对较难。

  另外一个层面是模型。过去数学上的模型一般来自于物理,物理先从实验中找到各种机理,然后将机理用数学表达就成了数学模型。我们希望能够从人工智能中探索出新的数学模型。

  其次是问题驱动的层面。人工智能现在有很多问题不能解决,你在解决这些问题过程中间,如果算法不合适、模型不合适,你就会去尝试寻找新的算法,这种方式我们称之为问题驱动。事实上这正是目前大量做计算机的人做的事情,而不是做数学的人做的。但做数学的人也应该会干一点,如果不干这些工作,他们就会很难理解这些问题。

  但是,以上这些层面都不是数学的最高层面,数学的最高层面要回到基础数学。什么是基础数学?像我们说的几何,你要从几何、拓扑的角度来看神经网络的结构,那就是更深层次的。但现在到底哪些基础数学跟人工智能的基础有关系,目前还不清楚,所有联系都非常弱。就是因为它不是显而易见的,所以才值得我们去深入研究。

  到底人工智能的数学基础是什么,目前人们的认知差得还太远。但是总体一条,人工智能的数理基础是滞后于技术的。这并不是人工智能独有的现象,所有领域都是这样,数学不会走在技术的前面,经常是基础走在技术后面。通过数学对技术理解多了以后,才会使应用变得更加广泛,应用者才会更加有信心。

  所以,在人工智能的数理基础这方面开展研究,不能当做工程来研究。如果当工程来研究,不会出什么好的成果;实际上它是一个很漫长的过程。对于这样的研究,更重要的是建立起一个良好的环境;此外这样的研究是年轻人的世界,所以应当吸引那些特别优秀的年轻人从事这方面的工作,给他们一个好的环境,让他们能够安心来做这方面的问题。这正是北京智源人工智能研究院要做的事情。

  基础创新环境

  问:我国相比其他的一些国家(例如美国、加拿大等),在AI研究上还有所欠缺。您是怎么看待这个现象?

  张平文:很多人在报告中都谈到了中国优势和不足。

  中国的长处,第一是数据,第二是应用场景。数据的层面,中国很有优势,因为我们有14亿人,另外我们对数据的隐私保护没有西方国家要求那么高,所以这方面我们有极大的优势。应用方面,中国的应用场景应该是非常丰富的,再加上中国政府也不断出台一些的鼓励政策,应用方面是非常的强。

  中国最差的方面是基础研究,最典型就是原创的算法。算法就相当于一个桥梁,你有了很多数据,也有应用场景,但怎么实现,这需要算法这个桥梁。但你看现在人工智能中重要的算法,很少是来自中国的,这就会导致我们对算法的理解上有欠缺。

  所以其实数据和应用两块,中国是非常好的,相比美国并不差;但差就差在原创这块。

  为什么在原创这块会差呢?我觉得有多方面的因素。一个方面西方国家(特别是美国)把全世界最优秀的人才都吸引过去了,包括中国的人才也吸引过去了,特别是高端的人才,使得全世界绝大部分优秀的人才都在美国。

  为什么美国能够把这些人吸引过去呢?这有多方面的因素,但最重要的一点就是它具有一个创新的环境,整个社会足够开放,且有最资深的科学家。年轻的学生要想学到最前沿的知识,都会优先选择美国。现在中国数学最好的学生80%、90%都在北大,而这些学生有一半会去美国,而且是最好的那一半。

  你想把他们留住,不是给的钱跟美国一样多,他们就会留下的。优秀的学生一定会想,我在一个地方能不能学到最前沿的东西,有没有一个好的环境,这才是最重要的。

  中国在这方面缺乏。第一缺乏高端的人去教他们;第二缺乏一个创新的、发展的环境,我国已经有一些,但还不够。

  北京智源研究院所要做的就是:第一,科研环境的支持,让优秀的人才能够在北京不为钱财所困,安心地工作;第二,通过智源这个平台能够使得不同领域的人(你看我们是做数理基础,其他还有做芯片的、做信息检索的、做自然语言处理的)团结在一起,相互学习,这就创造了一个良好的创新环境。

  我觉得这两点是非常重要的,智源解决了这两个问题,就能够把高端的人才稳定下来,就能够有资深的科学家来教育我们的年轻人。

  当然智源不可能解决所有的问题,培养人才最终还是得靠学校。

  北大数学天才的成长不是培养,而是保护

  问:那么,北大数学系是怎么培养人才的呢?

  张平文:其实中国数学这个行业跟其他领域不大一样,现在的数学在北大热门得不得了,你要进北大学理工科,最难进的系是数学系,十几年了,一直都是这样。

  从我们自己的角度来说,我们数学学院的学生超过一半是通过数学竞赛招的,我们不是考察他在中学的数学能力,而是考察他的数学天赋。因为如果一个学生将来要做基础数学,最重要的能力还是这个人的天赋,基础数学不是谁想做就能做的。此外还要有情怀,因为基础数学的研究是靠情怀驱动的,不能跟我们油盐酱醋混杂在一起。

  所以我们就要找到这样的人,有天赋,有情怀,一辈子想做基础数学。这些人,做基础数学有做得特别好的,也有跟我们差不多的,也会有一些看起来完全是“不懂世事”的。北大数学系,“怪人”特别多。我们在北大就有这样一个环境,让这些“怪人”在北大能够生存下去,不是说要生存得很好,但要能够体面的生活下去,能够过得还行。

  因此,我们第一是要把这样的人找到,第二是要保护他们,第三是让他们有成长的环境。这些人不是你培养的,你是要营造一个环境,让他能够成长,我觉得用“培养”是不准确的,因为他是靠天赋、靠情怀自己成长起来的。

  外面的世界诱惑太多,怎么让这些诱惑不去影响他们,这是我们要做的。如果他想学东西,他能学得到,这里有优秀的学者和他们交流。但是如果他经受不住社会的诱惑,看着美女来了就跟美女跑了,看见大老板来了就跟着人家赚钱去了,那不完蛋了吗?这些人都是很有能力的,我们不能让他们流失了,我们要“保护”他们。

  这些人是我们的核心,一年有十个、八个就够了,不用太多,但是我们不知道是谁,需要不断甄别他,这个是我们的重中之重。具体我就不说了,因为我不希望搞得很热闹,他们的那个世界需要很安静。

  我们一年差不多招收200人,但事实上百分之八九十的人将来都是要走入社会的。有两个比较热门的选择,要么就是人工智能,要么就是金融。这些人不需要天赋吗?天赋还是要的,但是没有那么重要。这个时候,他更重要的能力要有能够把工程问题转化为数学问题的能力、解决数学问题的能力、把现有的数学知识用到实际问题的能力。因此对他们的培养,与前面那少数的一些人就不完全一致了。

  这样的人首先要把数学学好,这是可以培养的。但最关键的是培养他的数学思维能力,不能把他完全变成书呆子,需要让他们跟行业结合,具体什么行业就要看他兴趣了。另外,他需要具备团队协作的能力,基础数学可以单打独斗,但应用数学需要团队。

  所以我们培养人才就是要不断的筛选,把那些精华、“怪才”保护好,还不能宣传。我们最具天赋的人,我们是不宣传的,怕破坏他的心境。这些人你平常看不出来,怪怪的,你平常看到都不知道。将来他们里面,像张益唐一样的将大有人在。

  北大是有精神的,我们告诉这些人,你不要去做小问题,要做就做大问题;要么一鸣惊人,要么就默默无闻,就是这样。

  这可不容易,做大问题意味着你不成功的时候多。所以,绝大多数人可能就一辈子默默无闻了。北大校友们很争气,像老一辈的有张益唐,他的经历都可以拍成电影了,58岁终于成名,中途非常坎坷。


  但北大人的骨子里有这种“做大问题”的精神。

  榴莲EDU注:2013年5月,张益唐在孪生素数研究方面所取得的突破性进展,他证明了孪生素数猜想的一个弱化形式。自2013年以来,张益唐接连获得美国“数学学会柯尔数论奖”和瑞典2014年度罗夫肖克奖,相当于数学诺贝尔奖。但他对此却不感冒,他说:“我的心很平静。我不关心金钱和荣誉,我喜欢静下来做想做的事情。”

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