揭秘其實驗室內部消息「華為諾亞方舟實驗室」

國際人工智慧大會，AAAI 2021大會主席人選已經敲定，華人學者楊強當選。

這一消息來自南大教授周志華，他說，這是華人首次當選AAAI主席。

但對於楊強來說，已經不是首次了。

早在2017年，他就已經當選2019國際人工智慧聯合會（IJCAI）理事會主席的華人科學家，也是華人首次。

而且，他也是首個華人AAAI Fellow，也是率先提出遷移學習理論、聯邦學習理論的人之一。

在數據挖掘領域，他也是繞不過去的大牛之一。

他帶出的學生，已經成為中國AI產業的頂樑柱了，比如江湖人稱「戴神」的第四範式創始人戴文淵。

所以，楊強是誰？

遷移學習、聯邦學習奠基者，各種Fellow專業戶

楊強，微眾銀行首席人工智慧官，港科大計算機科學與工程學系主任。

在當選AAAI 2021大會主席之前，他也在2013年當選了AAAI Fellow。

在此之前，他也是IEEE Fellow（2009）、IAPR Fellow（2012）、AAAS Fellow（2012）、ACM Fellow（2017）。

可以說是計算機人工智慧領域的Fellow專業戶。

這些榮譽等身背後，也是實至名歸。

在人工智慧和數據挖掘領域，他已經發表了400多篇論文，也是人工智慧和數據挖掘頂級會議，比如IJCAI、ACL、SDM、 WSDM 、 KDD、CIKM、 AAAI的常客。

為了解決小數據困境難題，他和自己帶領的團隊，提出了「遷移學習」的理論體系。為了解決數據割裂、數據孤島等問題，楊強和團隊進一步提出「聯邦學習」理論。

能夠保證各企業在自有數據不出本地，模型效果不變，在不違規的情況下進行聯合建模，提升機器學習演算法建模效率。

無論是遷移學習，還是聯邦學習，都已經成為人工智慧/機器學習的前沿技術，成為這些領域研究者致力的方向之一。

而且，他做的研究也不僅僅只是停留在學術層面，也已經進入了產業界。

他是微軟亞洲研究院首批研究者之一，也是華為諾亞方舟實驗室創始主任。

在他的帶領下，微眾銀行AI團隊開源了工業級的「聯邦學習」技術框架，也是全球首個。

在此之前，他出身於書香世家，學於北大，深造於馬里蘭大學。

書香門第，埋根物理學

楊強出生於1961年，今年59歲，出身書香世家。

1975年曾就讀於清華附屬中學。1978年，作為恢復高考後的首批大學生，楊強進入北京大學，就讀於天體物理學專業。

之所以選擇物理專業，楊強在《中國科學報》的採訪中表示：

從小受父親的影響。

他的父親楊海壽，也是中國著名的天文學家，生前一直在北京大學任教。

因為他從小所接觸的圈子，要麼是研究物理的，要麼就是研究圖書館的（他母親畢業於北大圖書館系，後來在清華工作）。

本科畢業之後，通過研究生計劃(CUSPEAP)遠赴美國馬里蘭大學留學。

依舊是研究天文物理主要是通過NASA發射的衛星觀察太陽上的一些活動，比如耀斑。

而正是由於物理學上的需求，楊強開始接觸到了計算機。這也讓他迎來了人生的轉折點。

首先，在天體物理實驗過程中，楊強發現數據是十分稀缺的，因為要通過衛星的方式採集，所以一等就是幾個月。

而計算機卻能通過衛星圖像，自行產生數據。「其次，計算機真的很有意思。很多流程都可以自動化，可以用學習的方式來解決。」楊強說。

於是，轉學計算機的想法便萌生了。

興趣使然，轉戰計算機

世上哪有那麼多的天才，還不都是孤獨的翻山越嶺。這句話用在楊強身上再適合不過。畢竟轉專業哪裡是那麼容易的事情。

1984前後，那時候的計算機課程在學期中是根本註冊不上的，他只能利用夏天的時間選修一些課來惡補。

楊強回憶道：

我真正開始熬夜就是從那時候開始的。
出國前的視力非常好，但為了趕計算機那些動輒上千行代碼的大作業，不得不經常熬夜，導致視力下降，最終才戴上了眼鏡。

為了上機完成《操作系統》作業，不得不排隊到夜裡三四點。還要在晚上去聽給成人班開的計算機課，後來因為學得好，加之老師太忙沒時間上課，便讓楊強代課教成人班。

就這樣，在1985年，他順利轉入計算機系。而在此之前，他其實已經在教三門計算機課程——數據結構、電路設計、人工智慧。

就這樣，在馬里蘭大學的七年期間，楊強完成了雙學位碩士（計算機科學和天體物理學碩士學位）、博士（計算機科學）的學習。

在接受《中國科學報》採訪的時候，楊強也對自己的人工智慧研究之旅進行了復盤：

前半部分是以專家系統為主的思維，即先入為主，人用計算機的邏輯語言把人類的專業知識輸入計算機，是讀博期間所流行的。
後半部分則是機器學習，即不是先入為主，而是通過對事件和環境的觀察、通過訓練數據，學到一個模型，再付諸實施，預測未來。

博士畢業後的他，赴加拿大滑鐵盧大學計算機系擔任助理教授及副教授，並於1995年得到了終身教授的職位，這個時候距離他博士畢業僅僅只有7年。

在時間和科研經費相對自由的情況下，楊強便開始了後半部分的研究，即機器學習。

當時，這還是人工智慧領域的一個小分支，也處於寒冬之中。

但他有很強的信心，在他看來，這必然是未來趨勢之一。

他曾經比喻道：

很多人會驚訝於2、3歲的小孩子就擁有超強的語言天賦。
這並不是一兩個例子就能學會的，而是已經有了一定的積累。這種積累可能源於父母，得到了他們賦予的大腦中很多知識的連接。
只不過有些還沒有連接上，需要1、2個例子來刺激。

其實，這就是楊強後來提出的遷移學習的基本模型——可以把大數據領域的知識遷移到小數據的領域來，並解決小數據的問題。

在他看來，機器學習離不開兩點。

一個是舉一反三的能力，也就是遷移學習；同時也離不開連接數據孤島的能力，也就是聯邦學習，解決了數據割裂和數據隱私問題。

而在此之後，楊強先後在加拿大西蒙弗雷澤大學計算機系、香港科技大學計算機科學與工程學系任教。

成功方法論：讓自己跟昨天不一樣

或許你會覺得他的職業變動有些頻繁，但其實這正是楊強所遵循的一個很簡單的原則——不斷學習，不斷提高自己，讓自己跟昨天不一樣。

楊強說：

在大學工作時，我給自己定了一個挑戰，就是成為行業領袖，知識也要不斷提升。
成為正教授之後，還有講席教授，再之後還有特聘教授。
這些職稱都獲得之後，周邊能學的東西幾乎都學到了，那就要換個「朋友圈」。

這或許正是他在從教的同時，還不斷的參與校外活動和科研的原因。

1999年，微軟亞洲研究院成立之後，他就進入其中，成為首批研究員之一。2012年，華為諾亞方舟實驗室成立。楊強於2012-2015這三年期間，出任實驗室創始主任。

2015年，他還出任了「微信－香港科技大學人工智慧聯合實驗室」主任。2018年，出任在微眾銀行擔任首席人工智慧官(CAIO)。

如今，在這個職位上的他，希望把整個金融服務設計到一個人工智慧的模型里。

模型可以自動變成一個銀行，然後把這個銀行的模型開放給各個行業，讓每個行業都有可能自己去做有金融特性的服務。

正如楊強自己所說：

我覺得這是特別偉大的一件事，可能需要很多年來做。但每每想起目標的偉大，我都激動得睡不著覺。

華人學者登頂AI頂會

不僅僅是楊強，近年來也有諸多華人學者，在各大人工智慧領域頂級會議展露鋒芒。

比如港中文教授、商湯創始人湯曉鷗，也擔任了多個重要的國際會議的主席，比如ICCV、CVPR。

他也是影響因子最高的IEEE雜誌IEEE Transactions on Pattern Analysis and Machine Intelligence（PAMI）和整個計算機科學領域影響因子最高的International Journal of Computer Vision（IJCV）編委，也是IJCV首位華人主編。

還有出生於湖北鄂州、UCLA教授的朱松純，他也曾擔任過CVPR大會主席，在國際頂級期刊和會議上發表論文200餘篇，三次問鼎計算機視覺領域國際最高獎項馬爾獎。