黃高在工作中。資料圖片

32歲的清華大學(xué)自動(dòng)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(lái)，關(guān)注基礎(chǔ)性研究與關(guān)鍵核心技術(shù)攻關(guān);同時(shí)保持開(kāi)放心態(tài)，學(xué)習(xí)新知并付諸實(shí)踐。

通往人工智能的未來(lái)之路上，他正全力奔跑。

如果說(shuō)以蒸汽技術(shù)驅(qū)動(dòng)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(shù)為驅(qū)動(dòng)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(jià)值。

在清華大學(xué)自動(dòng)化系助理教授黃高看來(lái)，“人工智能是我們這一代人不能錯(cuò)失的寶貴機(jī)遇?！倍绾巫寵C(jī)器更高效、智能，也成為他研究中最關(guān)注的部分。

這名32歲的青年學(xué)者，主要研究領(lǐng)域?yàn)樯疃葘W(xué)習(xí)和計(jì)算機(jī)視覺(jué)。他設(shè)計(jì)的密集連接卷積網(wǎng)絡(luò)(DenseNet)，論文單篇引用已超1萬(wàn)次，廣泛運(yùn)用于醫(yī)學(xué)、光學(xué)、氣象學(xué)等諸多領(lǐng)域。黃高也成為國(guó)內(nèi)計(jì)算機(jī)視覺(jué)領(lǐng)域第一作者論文被引次數(shù)最高的學(xué)者。

科研的美妙，在于嘗試拓展知識(shí)的邊界

深度學(xué)習(xí)是指計(jì)算機(jī)通過(guò)深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，實(shí)現(xiàn)跟人腦類似的功能，是現(xiàn)在人工智能領(lǐng)域的熱點(diǎn)研究方向之一，已被應(yīng)用于人臉識(shí)別等許多領(lǐng)域。

然而，在2009年黃高剛開(kāi)始攻讀博士學(xué)位時(shí)，人工智能領(lǐng)域深度學(xué)習(xí)的工具還在發(fā)展中。優(yōu)化算法等現(xiàn)在看來(lái)簡(jiǎn)單到僅需一行代碼的操作，當(dāng)時(shí)要靠一行行編程實(shí)現(xiàn)。許多研究者在探索如何通過(guò)縮減網(wǎng)絡(luò)連接來(lái)降低模型復(fù)雜程度，黃高卻另辟蹊徑，希望通過(guò)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(wú)疑是大膽的，也極具創(chuàng)新價(jià)值?！安粩嗝餍碌臇|西，做別人沒(méi)做過(guò)的事情，與未知共處，才是科研最有魅力之處。”黃高說(shuō)，做科研最美妙的就是嘗試去觸碰、拓展人類知識(shí)的邊界。

2016年，黃高提出了密集連接卷積網(wǎng)絡(luò)的大膽設(shè)想。起初并不被看好，但他與合作者始終堅(jiān)持，最終突破了傳統(tǒng)深度網(wǎng)絡(luò)的單向直鏈結(jié)構(gòu)，提出全局密集跨層連接范式，使神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)實(shí)現(xiàn)“連接數(shù)多而計(jì)算量少”，進(jìn)一步提高了運(yùn)算效率。這項(xiàng)具有開(kāi)創(chuàng)性的模型，獲得了首屆世界人工智能大會(huì)最高獎(jiǎng)SAIL先鋒獎(jiǎng)，被編入多本深度學(xué)習(xí)書籍，也被廣泛應(yīng)用于醫(yī)療影像處理、人臉識(shí)別、文本翻譯、語(yǔ)音識(shí)別等人工智能應(yīng)用場(chǎng)景。

探索未知是一件風(fēng)險(xiǎn)和成本很高的事，“拓荒”路上，黃高難免遇到挫折。有時(shí)堅(jiān)持很久卻始終沒(méi)有結(jié)果，有時(shí)好不容易取得進(jìn)展，卻發(fā)現(xiàn)已有研究者搶先一步?！把芯渴茏?，沮喪是難免的。我們需要一股韌勁，堅(jiān)持下去，將想法最終轉(zhuǎn)化為現(xiàn)實(shí)?！秉S高說(shuō)。

服務(wù)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(chǎng)景?！胺?wù)人們的美好生活，是人工智能的重要使命，也是科技向前發(fā)展的重要?jiǎng)恿??！秉S高說(shuō)。

去年新冠肺炎疫情發(fā)生之初，核酸檢測(cè)還沒(méi)有廣泛開(kāi)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(zhǔn)確率均受到影響。曾在博士后期間做過(guò)醫(yī)學(xué)影像分析方面工作的黃高開(kāi)始思考，如何利用人工智能技術(shù)減輕醫(yī)護(hù)工作人員的壓力。

收集數(shù)據(jù)、設(shè)計(jì)算法、開(kāi)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(kāi)發(fā)了基于人工智能技術(shù)的CT影像快速輔助診斷系統(tǒng)，讀圖快，準(zhǔn)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(wàn)余例。

如今，計(jì)算機(jī)視覺(jué)已成為黃高的重點(diǎn)研究領(lǐng)域之一，他在圖像識(shí)別方面的研究成果，已應(yīng)用至醫(yī)療服務(wù)、企業(yè)生產(chǎn)、遙感圖像等多個(gè)場(chǎng)景?！拔覀冋诟锌圃郝晫W(xué)研究所合作，研究海底聲吶成像中目標(biāo)的自動(dòng)識(shí)別與跟蹤，可以用于海底勘探、救災(zāi)等方面。”黃高介紹。

不僅致力于熱門應(yīng)用研究，也關(guān)注基礎(chǔ)性研究與關(guān)鍵核心技術(shù)攻關(guān)，這是黃高對(duì)于團(tuán)隊(duì)的要求。

航空發(fā)動(dòng)機(jī)的研制技術(shù)難度極大，需要反復(fù)實(shí)驗(yàn)、試飛，研制周期也很長(zhǎng)。人工智能可以幫上什么忙?今年1月起，黃高與物理學(xué)者開(kāi)展合作，研究如何利用深度學(xué)習(xí)來(lái)提高空氣流體力學(xué)模擬實(shí)驗(yàn)的效率。

“人工智能不能滿足于酷炫，而應(yīng)該帶動(dòng)產(chǎn)業(yè)革新、推動(dòng)科技整體發(fā)展。”黃高一直提醒自己，越是在研究的熱潮里，越要沉下心來(lái)。

面對(duì)學(xué)科的快速發(fā)展，要跟時(shí)間賽跑

這些年，關(guān)注人工智能領(lǐng)域的研究者日益增多。黃高坦言：“趕上了一個(gè)學(xué)科發(fā)展的浪潮，對(duì)于研究者而言，既幸福又深感壓力?！?/p>

之所以幸福，是因?yàn)橛泻芏嗳顺蛲荒繕?biāo)努力奔跑。人工智能領(lǐng)域的很多公司、學(xué)者都已開(kāi)放程序源代碼。開(kāi)源深度學(xué)習(xí)框架、開(kāi)源應(yīng)用軟件、開(kāi)源社區(qū)的快速發(fā)展，推動(dòng)了研究互相促進(jìn)和協(xié)同創(chuàng)新。黃高設(shè)計(jì)的深度學(xué)習(xí)框架也是開(kāi)放的，在他看來(lái)，“開(kāi)放的、充滿活力的研究環(huán)境，能孕育出更多好成果?！?/p>

之所以深感壓力，是因?yàn)楦?jìng)爭(zhēng)很激烈。一臺(tái)用支架高高架起的電腦、滿屏算法、嘈雜高溫的機(jī)房，組成了黃高的科研日常。黃高習(xí)慣站著做研究來(lái)集中精神，“面對(duì)學(xué)科領(lǐng)域的快速發(fā)展，每個(gè)人都要跟時(shí)間賽跑。一方面要時(shí)刻追蹤最新的研究趨勢(shì)，了解學(xué)術(shù)界的最新動(dòng)態(tài);一方面要有很強(qiáng)的行動(dòng)力，一旦猶豫就很可能錯(cuò)失機(jī)會(huì)?！秉S高說(shuō)。

“發(fā)展人工智能的故事才剛剛開(kāi)始?！秉S高介紹，人工智能領(lǐng)域還存在很多未解的問(wèn)題，從基礎(chǔ)理論、技術(shù)發(fā)展，到構(gòu)建人工智能相關(guān)的倫理規(guī)范，都是科學(xué)家們面臨的挑戰(zhàn)。“努力突破它們，正是我們做科研的價(jià)值所在?！?/p>

“預(yù)測(cè)未來(lái)最好的方式，就是創(chuàng)造未來(lái)。人工智能的前景很美好，值得我們?yōu)橹Ρ寂?。”黃高說(shuō)。（記者 劉靜文 趙婀娜）(陳炳旭參與采寫)