32歲的清華大學自動化系助理教授黃高,在人工智能快速發(fā)展的浪潮里,沉下心來,關注基礎性研究與關鍵核心技術攻關;同時保持開放心態(tài),學習新知并付諸實踐。
通往人工智能的未來之路上,他正全力奔跑。
如果說以蒸汽技術驅(qū)動的第一次工業(yè)革命延伸了人的肢體,拓展了人類的力量,那么,以新一代人工智能技術為驅(qū)動的新一輪科技革命和產(chǎn)業(yè)變革則致力于拓展人類的智能,提升人類智力所能創(chuàng)造的價值。
在清華大學自動化系助理教授黃高看來,“人工智能是我們這一代人不能錯失的寶貴機遇。”而如何讓機器更高效、智能,也成為他研究中最關注的部分。
這名32歲的青年學者,主要研究領域為深度學習和計算機視覺。他設計的密集連接卷積網(wǎng)絡(DenseNet),論文單篇引用已超1萬次,廣泛運用于醫(yī)學、光學、氣象學等諸多領域。黃高也成為國內(nèi)計算機視覺領域第一作者論文被引次數(shù)最高的學者。
科研的美妙,在于嘗試拓展知識的邊界
深度學習是指計算機通過深度神經(jīng)網(wǎng)絡,實現(xiàn)跟人腦類似的功能,是現(xiàn)在人工智能領域的熱點研究方向之一,已被應用于人臉識別等許多領域。
然而,在2009年黃高剛開始攻讀博士學位時,人工智能領域深度學習的工具還在發(fā)展中。優(yōu)化算法等現(xiàn)在看來簡單到僅需一行代碼的操作,當時要靠一行行編程實現(xiàn)。許多研究者在探索如何通過縮減網(wǎng)絡連接來降低模型復雜程度,黃高卻另辟蹊徑,希望通過增加跨層連接,使信息通道更加通暢,讓模型中的信息能更快速地向前傳遞。
這一想法無疑是大膽的,也極具創(chuàng)新價值。“不斷摸索新的東西,做別人沒做過的事情,與未知共處,才是科研最有魅力之處。”黃高說,做科研最美妙的就是嘗試去觸碰、拓展人類知識的邊界。
2016年,黃高提出了密集連接卷積網(wǎng)絡的大膽設想。起初并不被看好,但他與合作者始終堅持,最終突破了傳統(tǒng)深度網(wǎng)絡的單向直鏈結(jié)構,提出全局密集跨層連接范式,使神經(jīng)網(wǎng)絡實現(xiàn)“連接數(shù)多而計算量少”,進一步提高了運算效率。這項具有開創(chuàng)性的模型,獲得了首屆世界人工智能大會最高獎SAIL先鋒獎,被編入多本深度學習書籍,也被廣泛應用于醫(yī)療影像處理、人臉識別、文本翻譯、語音識別等人工智能應用場景。
探索未知是一件風險和成本很高的事,“拓荒”路上,黃高難免遇到挫折。有時堅持很久卻始終沒有結(jié)果,有時好不容易取得進展,卻發(fā)現(xiàn)已有研究者搶先一步!把芯渴茏瑁趩适请y免的。我們需要一股韌勁,堅持下去,將想法最終轉(zhuǎn)化為現(xiàn)實!秉S高說。
服務美好生活,是人工智能的重要使命
黃高的研究大多源于日常生活中的需求,他希望用鍵盤“搭建”出更多智能生活的美好場景!胺⻊杖藗兊拿篮蒙,是人工智能的重要使命,也是科技向前發(fā)展的重要動力!秉S高說。
去年新冠肺炎疫情發(fā)生之初,核酸檢測還沒有廣泛開展,肺部CT是重要的檢查手段。但由于醫(yī)生數(shù)量有限,讀片速度與診斷準確率均受到影響。曾在博士后期間做過醫(yī)學影像分析方面工作的黃高開始思考,如何利用人工智能技術減輕醫(yī)護工作人員的壓力。
收集數(shù)據(jù)、設計算法、開發(fā)系統(tǒng)……研究成果很快落地。黃高與解放軍總醫(yī)院等單位聯(lián)合開發(fā)了基于人工智能技術的CT影像快速輔助診斷系統(tǒng),讀圖快,準確率約為96%,能輔助醫(yī)生更好地做出診斷。去年2—3月,這一系統(tǒng)在120多家醫(yī)院完成病例分析3萬余例。
如今,計算機視覺已成為黃高的重點研究領域之一,他在圖像識別方面的研究成果,已應用至醫(yī)療服務、企業(yè)生產(chǎn)、遙感圖像等多個場景。“我們正在跟中科院聲學研究所合作,研究海底聲吶成像中目標的自動識別與跟蹤,可以用于海底勘探、救災等方面!秉S高介紹。
不僅致力于熱門應用研究,也關注基礎性研究與關鍵核心技術攻關,這是黃高對于團隊的要求。
航空發(fā)動機的研制技術難度極大,需要反復實驗、試飛,研制周期也很長。人工智能可以幫上什么忙?今年1月起,黃高與物理學者開展合作,研究如何利用深度學習來提高空氣流體力學模擬實驗的效率。
“人工智能不能滿足于酷炫,而應該帶動產(chǎn)業(yè)革新、推動科技整體發(fā)展!秉S高一直提醒自己,越是在研究的熱潮里,越要沉下心來。
面對學科的快速發(fā)展,要跟時間賽跑
這些年,關注人工智能領域的研究者日益增多。黃高坦言:“趕上了一個學科發(fā)展的浪潮,對于研究者而言,既幸福又深感壓力!
之所以幸福,是因為有很多人朝向同一目標努力奔跑。人工智能領域的很多公司、學者都已開放程序源代碼。開源深度學習框架、開源應用軟件、開源社區(qū)的快速發(fā)展,推動了研究互相促進和協(xié)同創(chuàng)新。黃高設計的深度學習框架也是開放的,在他看來,“開放的、充滿活力的研究環(huán)境,能孕育出更多好成果!
之所以深感壓力,是因為競爭很激烈。一臺用支架高高架起的電腦、滿屏算法、嘈雜高溫的機房,組成了黃高的科研日常。黃高習慣站著做研究來集中精神,“面對學科領域的快速發(fā)展,每個人都要跟時間賽跑。一方面要時刻追蹤最新的研究趨勢,了解學術界的最新動態(tài);一方面要有很強的行動力,一旦猶豫就很可能錯失機會!秉S高說。
“發(fā)展人工智能的故事才剛剛開始!秉S高介紹,人工智能領域還存在很多未解的問題,從基礎理論、技術發(fā)展,到構建人工智能相關的倫理規(guī)范,都是科學家們面臨的挑戰(zhàn)!芭ν黄扑鼈,正是我們做科研的價值所在!
“預測未來最好的方式,就是創(chuàng)造未來。人工智能的前景很美好,值得我們?yōu)橹Ρ寂堋!秉S高說。
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《 人民日報 》( 2021年03月30日 12 版)