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作者 | Camel

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編輯 | 唐里

10 月 31 日，由北京智源人工智能研究院舉辦了首屆“智源大會(huì)”，并定位為“內(nèi)行人的AI盛會(huì)”，在會(huì)上可見諸多人工智能領(lǐng)域的著名學(xué)者，例如張鈸院士、高文院士、John E. Hopcroft、Michael I. Jordan、朱松純、Christopher Manning等，為國(guó)內(nèi)人工智能領(lǐng)域?qū)W者前沿交流提供了一個(gè)大的舞臺(tái)。

在會(huì)上，北大數(shù)學(xué)系張平文院士作為智源研究院“人工智能的數(shù)理基礎(chǔ)”重大研究方向的首席科學(xué)家，接受了 AI 科技評(píng)論等媒體的采訪。

張平文，中國(guó)科學(xué)院院士，發(fā)展中國(guó)家科學(xué)院院士。北京大學(xué)數(shù)學(xué)科學(xué)學(xué)院教授、博士生導(dǎo)師，教育部長(zhǎng)江特聘教授，百千萬(wàn)人才工程國(guó)家級(jí)人選，國(guó)家自然科學(xué)基金委創(chuàng)新群體學(xué)術(shù)帶頭人?，F(xiàn)任北京大學(xué)校長(zhǎng)助理、科學(xué)與工程計(jì)算中心 主任、中國(guó)工業(yè)與應(yīng)用數(shù)學(xué)學(xué)會(huì)理事長(zhǎng)、大數(shù)據(jù)分析與應(yīng)用技術(shù)國(guó)家工程實(shí)驗(yàn)室 主任、北京大數(shù)據(jù)研究院學(xué)術(shù)委員會(huì) 主任。

張平文院士在訪問(wèn)中指出“人工智能的數(shù)理基礎(chǔ)”是北京智源人工智能研究院建立起的第一個(gè)研究方向。他提到當(dāng)前人工智能面臨著可計(jì)算性、可解釋性、泛化性、穩(wěn)定性等理論方面的挑戰(zhàn)，而對(duì)這些問(wèn)題的解決，則需要從數(shù)學(xué)、統(tǒng)計(jì)和計(jì)算的角度來(lái)深入考慮，因此“數(shù)理基礎(chǔ)”重大研究方向?qū)⑹紫葐?dòng)三個(gè)方面的研究，包括可解釋性的新型人工智能模型、新型的機(jī)器學(xué)習(xí)算法和深度學(xué)習(xí)的基礎(chǔ)理論。

目前的人工智能的進(jìn)展往往是來(lái)自于計(jì)算機(jī)或神經(jīng)科學(xué)的研究人員，張平文院士認(rèn)為智源學(xué)者將努力去打破這種范式，建立以數(shù)學(xué)與統(tǒng)計(jì)理論為第一原理的新一代人工智能方法論。

在隨后的采訪中，記者與張平文院士還聊到了關(guān)于人才培養(yǎng)方面的一些問(wèn)題。張平文院士認(rèn)為，當(dāng)前我國(guó)在應(yīng)用領(lǐng)域已經(jīng)具備領(lǐng)先地位，但在基礎(chǔ)研究方面還仍有欠缺，主要原因在于創(chuàng)新環(huán)境還存在不足。

北大的數(shù)學(xué)系作為全國(guó)最優(yōu)秀的數(shù)學(xué)圣地之一，天才云集，大師輩出，被冠為“北京大學(xué)四大瘋?cè)嗽褐住薄Ｕ劶氨贝髷?shù)學(xué)系對(duì)人才的培養(yǎng)，張平文院士認(rèn)為對(duì)于基礎(chǔ)數(shù)學(xué)的研究要有天賦，同時(shí)也要有情懷，這兩樣缺一不可，因此北大數(shù)學(xué)系從來(lái)不是培養(yǎng)天才，而是保護(hù)天才；通過(guò)篩選把各種“怪才”找到，保護(hù)他們，并指導(dǎo)他們“不要去做小問(wèn)題，要做就做大問(wèn)題”、“要么一鳴驚人，要么就默默無(wú)聞”。但做大問(wèn)題意味著不成功的時(shí)候居多，所以絕大多數(shù)人可能一輩子默默無(wú)聞，但北大的骨子里有這種“做大問(wèn)題”的精神。

我們來(lái)看張平文院士的具體談話，AI 科技評(píng)論進(jìn)行了不改變?cè)獾木庉?，?nèi)容未經(jīng)本人確認(rèn)——

（參與媒體：AI 科技評(píng)論、CSDN、財(cái)新網(wǎng)、36氪）

四個(gè)層面

張平文：“人工智能數(shù)理基礎(chǔ)”是北京智源人工智能研究院建立起來(lái)的第一個(gè)研究方向，主要目的就是研究人工智能的數(shù)學(xué)的理論基礎(chǔ)。大家都知道人工智能現(xiàn)在還存在很多問(wèn)題，例如深度學(xué)習(xí)的可解釋性等。那么，怎么才能真正理解它呢？實(shí)際上人工智能的基礎(chǔ)主要是數(shù)學(xué)，因?yàn)檎麄€(gè)計(jì)算機(jī)的技術(shù)主要也都是數(shù)學(xué)。但是數(shù)學(xué)有很多層次，大體上我把它分為四個(gè)。

首先是算法層面。人工智能有很多種算法，深度學(xué)習(xí)只是其中一種；人工智能這一波比較熱，主要還是深度學(xué)習(xí)算法的推動(dòng)。這個(gè)算法效果不錯(cuò)，但并不是對(duì)所有問(wèn)題都好。其次它為什么好，我們其實(shí)也是不清楚的。我們做數(shù)學(xué)的人，希望能夠在這個(gè)層面上從數(shù)學(xué)的角度弄清楚這個(gè)算法為什么好以及它的適用范圍是什么。我們還希望能夠基于數(shù)學(xué)的研究能夠提出新的算法，不過(guò)這個(gè)問(wèn)題相對(duì)較難。

另外一個(gè)層面是模型。過(guò)去數(shù)學(xué)上的模型一般來(lái)自于物理，物理先從實(shí)驗(yàn)中找到各種機(jī)理，然后將機(jī)理用數(shù)學(xué)表達(dá)就成了數(shù)學(xué)模型。我們希望能夠從人工智能中探索出新的數(shù)學(xué)模型。

其次是問(wèn)題驅(qū)動(dòng)的層面。人工智能現(xiàn)在有很多問(wèn)題不能解決，你在解決這些問(wèn)題過(guò)程中間，如果算法不合適、模型不合適，你就會(huì)去嘗試尋找新的算法，這種方式我們稱之為問(wèn)題驅(qū)動(dòng)。事實(shí)上這正是目前大量做計(jì)算機(jī)的人做的事情，而不是做數(shù)學(xué)的人做的。但做數(shù)學(xué)的人也應(yīng)該會(huì)干一點(diǎn)，如果不干這些工作，他們就會(huì)很難理解這些問(wèn)題。

但是，以上這些層面都不是數(shù)學(xué)的最高層面，數(shù)學(xué)的最高層面要回到基礎(chǔ)數(shù)學(xué)。什么是基礎(chǔ)數(shù)學(xué)？像我們說(shuō)的幾何，你要從幾何、拓?fù)涞慕嵌葋?lái)看神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的結(jié)構(gòu)，那就是更深層次的。但現(xiàn)在到底哪些基礎(chǔ)數(shù)學(xué)跟人工智能的基礎(chǔ)有關(guān)系，目前還不清楚，所有聯(lián)系都非常弱。就是因?yàn)樗皇秋@而易見的，所以才值得我們?nèi)ド钊胙芯俊?/p>

到底人工智能的數(shù)學(xué)基礎(chǔ)是什么，目前人們的認(rèn)知差得還太遠(yuǎn)。但是總體一條，人工智能的數(shù)理基礎(chǔ)是遲后于技術(shù)的。這并不是人工智能獨(dú)有的現(xiàn)象，所有領(lǐng)域都是這樣，數(shù)學(xué)不會(huì)走在技術(shù)的前面，經(jīng)常是基礎(chǔ)走在技術(shù)后面。通過(guò)數(shù)學(xué)對(duì)技術(shù)理解多了以后，才會(huì)使應(yīng)用變得更加廣泛，應(yīng)用著才會(huì)更加有信心。

所以，在人工智能的數(shù)理基礎(chǔ)這方面開展研究，不能當(dāng)做工程來(lái)研究。如果當(dāng)工程來(lái)研究，不會(huì)出什么好的成果；實(shí)際上它是一個(gè)很漫長(zhǎng)的過(guò)程。對(duì)于這樣的研究，更重要的是建立起一個(gè)良好的環(huán)境；此外這樣的研究是年輕人的世界，所以應(yīng)當(dāng)吸引那些特別優(yōu)秀的年輕人從事這方面的工作，給他們一個(gè)好的環(huán)境，讓他們能夠安心來(lái)做這方面的問(wèn)題。這正是北京智源人工智能研究院要做的事情。

基礎(chǔ)創(chuàng)新環(huán)境

問(wèn)：我國(guó)相比其他的一些國(guó)家（例如美國(guó)、加拿大等），在AI研究上還有所欠缺。您是怎么看待這個(gè)現(xiàn)象？

張平文：很多人在報(bào)告中都談到了中國(guó)優(yōu)勢(shì)和不足。

中國(guó)的長(zhǎng)處，第一是數(shù)據(jù)，第二是應(yīng)用場(chǎng)景。數(shù)據(jù)的層面，中國(guó)很有優(yōu)勢(shì)，因?yàn)槲覀冇?4億人，另外我們對(duì)數(shù)據(jù)的隱私保護(hù)沒有西方國(guó)家要求那么高，所以這方面我們有極大的優(yōu)勢(shì)。應(yīng)用方面，中國(guó)的應(yīng)用場(chǎng)景應(yīng)該是非常豐富的，再 加上中國(guó) 政府也不斷 出 臺(tái) 一些的鼓勵(lì)政策，應(yīng)用方面是非常的強(qiáng)。

中國(guó) 最差的方面是基礎(chǔ)研究，最典型就是原創(chuàng)的算法。算法就相當(dāng)于一個(gè)橋梁，你有了很多數(shù)據(jù)，也有應(yīng)用場(chǎng)景，但怎么實(shí)現(xiàn)，這需要算法這個(gè)橋梁。但你看現(xiàn)在人工智能中重要的算法，很少是來(lái)自中國(guó)的，這就會(huì)導(dǎo)致我們對(duì)算法的理解上有欠缺。

所以其實(shí)數(shù)據(jù)和應(yīng)用兩塊，中國(guó)是非常好的，相比美國(guó)并不差；但差就差在原創(chuàng)這塊。

為什么在原創(chuàng)這塊會(huì)差呢？我覺得有多方面的因素。一個(gè)方面西方國(guó)家（特別是美國(guó)）把全世界最優(yōu)秀的人才都吸引過(guò)去了，包括中國(guó)的人才也吸引過(guò)去了，特別是高端的人才，使得全世界絕大部分優(yōu)秀的人才都在美國(guó)。為什么美國(guó)能夠把這些人吸引過(guò)去呢？這有多方面的因素，但最重要的一點(diǎn)就是它具有一個(gè)創(chuàng)新的環(huán)境，整個(gè)社會(huì)足夠開放，且有最資深的科學(xué)家。年輕的學(xué)生要想學(xué)到最前沿的知識(shí)，都會(huì)優(yōu)先選擇美國(guó)?，F(xiàn)在中國(guó)數(shù)學(xué)最好的學(xué)生80%、90%都在北大，而這些學(xué)生有一半會(huì)去美國(guó)，而且是最好的那一半。你想把他們留住，不是給的錢跟美國(guó)一樣多，他們就會(huì)留下的。優(yōu)秀的學(xué)生一定會(huì)想，我在一個(gè)地方能不能學(xué)到最前沿的東西，有沒有一個(gè)好的環(huán)境，這才是最重要的。

中國(guó)在這方面缺乏。第一缺乏高端的人去教他們；第二缺乏一個(gè)創(chuàng)新的、發(fā)展的環(huán)境，我國(guó)已經(jīng)有一些，但還不夠。北京智源研究院所要做的就是：第一，科研環(huán)境的支持，讓優(yōu)秀的人才能夠在北京不為錢財(cái)所困，安心地工作；第二，通過(guò)智源這個(gè)平臺(tái)能夠使得不同領(lǐng)域的人（你看我們是做數(shù)理基礎(chǔ)，其他還有做芯片的、做信息檢索的、做自然語(yǔ)言處理的）團(tuán)結(jié)在一起，相互學(xué)習(xí)，這就創(chuàng)造了一個(gè)良好的創(chuàng)新環(huán)境。我覺得這兩點(diǎn)是非常重要的，智源解決了這兩個(gè)問(wèn)題，就能夠把高端的人才穩(wěn)定下來(lái)，就能夠有資深的科學(xué)家來(lái)教育我們的年輕人。

當(dāng)然智源不可能解決所有的問(wèn)題，培養(yǎng)人才最終還是得靠學(xué)校。

北大數(shù)學(xué)天才的成長(zhǎng)

不是培養(yǎng)，而是保護(hù)

問(wèn)：那么，北大數(shù)學(xué)系是怎么培養(yǎng)人才的呢？

張平文：其實(shí)中國(guó)數(shù)學(xué)這個(gè)行業(yè)跟其他領(lǐng)域不大一樣，現(xiàn)在的數(shù)學(xué)在北大熱門得不得了，你要進(jìn)北大學(xué)理工科，最難進(jìn)的系是數(shù)學(xué)系，十幾年了，一直都是這樣。

從我們自己的角度來(lái)說(shuō)，我們數(shù)學(xué)學(xué)院的學(xué)生超過(guò)一半是通過(guò)數(shù)學(xué)競(jìng)賽招的，我們不是考察他在中學(xué)的數(shù)學(xué)能力，而是考察他的數(shù)學(xué)天賦，因?yàn)槿绻粋€(gè)學(xué)生將來(lái)要做基礎(chǔ)數(shù)學(xué)，最重要的能力還是這個(gè)人的天賦，基礎(chǔ)數(shù)學(xué)不是誰(shuí)想做就能做的。此外還要有情懷，因?yàn)榛A(chǔ)數(shù)學(xué)的研究是靠情懷驅(qū)動(dòng)的，不能跟我們油鹽醬醋混雜在一起。

所以我們就要找到這樣的人，有天賦，有情懷，一輩子想做基礎(chǔ)數(shù)學(xué)。這些人，做基礎(chǔ)數(shù)學(xué)有做得特別好的，也有跟我們差不多的，也會(huì)有一些看起來(lái)完全是“不懂世事”的。北大數(shù)學(xué)系，“怪人”特別多。我們?cè)诒贝缶陀羞@樣一個(gè)環(huán)境，讓這些“怪人”在北大能夠生存下去，不是說(shuō)要生存得很好，但要能夠體面的生活下去，能夠過(guò)得還行。

因此，我們第一是要把這樣的人找到，第二是要保護(hù)他們，第三是讓他們有成長(zhǎng)的環(huán)境。這些人不是你培養(yǎng)的，你是要營(yíng)造一個(gè)環(huán)境，讓他能夠成長(zhǎng)，我覺得用“培養(yǎng)”是不準(zhǔn)確的，因?yàn)樗强刻熨x、靠情懷自己成長(zhǎng)起來(lái)的。

外面的世界誘惑太多，怎么讓這些誘惑不去影響他們，這是我們要做的。如果他想學(xué)東西，他能學(xué)得到，這里有優(yōu)秀的學(xué)者和他們交流。但是如果他經(jīng)受不住社會(huì)的誘惑，看著美女來(lái)了就跟美女跑了，看見大老板來(lái)了就跟著人家賺錢去了，那不 完蛋了嗎？這些人都是很有能力的，我們不能讓他們流失了，我們要“保護(hù)”他們。

這些人是我們的核心，一年有十個(gè)、八個(gè)就夠了，不用太多，但是我們不知道是誰(shuí)，需要不斷甄別他，這個(gè)是我們的重中之重。具體我就不說(shuō)了，因?yàn)槲也幌Ｍ愕煤軣狒[，他們的那個(gè)世界需要很安靜。

我們一年差不多招收200人，但事實(shí)上百分之八九十的人將來(lái)都是要走入社會(huì)的。有兩個(gè)比較熱門的選擇，要么就是人工智能，要么就是金融。這些人不需要天賦嗎？天賦還是要的，但是沒有那么重要。這個(gè)時(shí)候，他更重要的能力要有能夠把工程問(wèn)題轉(zhuǎn)化為數(shù)學(xué)問(wèn)題的能力、解決數(shù)學(xué)問(wèn)題的能力、把現(xiàn)有的數(shù)學(xué)知識(shí)用到實(shí)際問(wèn)題的能力。因此對(duì)他們的培養(yǎng)，與前面那少數(shù)的一些人就不完全一致了。

這樣的人首先要把數(shù)學(xué)學(xué)好，這是可以培養(yǎng)的。但最關(guān)鍵的是培養(yǎng)他的數(shù)學(xué)思維能力，不能把他完全變成書呆子，需要讓他們跟行業(yè) 結(jié)合，具體什么行業(yè)就要看他興趣了。另外，他需要具備團(tuán)隊(duì)協(xié)作的能力，基礎(chǔ)數(shù)學(xué)可以單打獨(dú)斗，但應(yīng)用數(shù)學(xué)需要團(tuán)隊(duì)。

所以我們培養(yǎng)人才就是要不斷的篩選，把那些精華、“怪才”保護(hù)好，還不能宣傳。我們最具天賦的人，我們是不宣傳的，怕破壞他的心境。這些人你平?？床怀鰜?lái)，怪怪的，你平?？吹蕉疾恢馈?lái)他們里面，像張益唐一樣的將大有人在。

北大是有精神的，我們告訴這些人，你不要去做小問(wèn)題，要做就做大問(wèn)題；要么一鳴驚人，要么就默默無(wú)聞，就是這樣。這可不容易，做大問(wèn)題意味著你不成功的時(shí)候多。所以，絕大多數(shù)人可能就一輩子默默無(wú)聞了。北大校友們很爭(zhēng)氣，像老一輩的有張益唐，他的經(jīng)歷都可以拍成電影了，58歲終于成名，中途非常坎坷。

北大的骨子里有這種精神。