科技青年 | 保持好奇心，他说“取经之路”还很漫长

时间 2019-11-17

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科技青年们，都在想些什么？算法

科技是第一辈子产力；青年是时代发展的晴雨表，也是引风气之先的社会力量；科技青年，从行业精英中来，到优秀学者中去。三人行必有我师焉，高校辈有人才出，带你上车，体味大神们寻常人生中的酸甜苦辣，得到满满干货和人生箴言。数据库

天下学者一家亲，到哪均可称师哥，今天听谁唠唠嗑？缓存

本期咱们有幸采访到了毕业于哈尔滨工业大学海量数据计算研究中心的朱镕博士。

图源：我的提供

研究分享： AI for System，个人话匣子关不住

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朱镕，今年1月份博士毕业于哈尔滨工业大学计算机学院海量数据计算研究中心。一毕业便受到阿里巴巴达摩院邀请，担任算法工程师，从事一些数据处理方面的算法和系统方面的技术工做，他主要负责的研究方向是AI for System,即经过一些人工智能深度学习的技术来解决之前系统设计中的优化问题。

“其实我博士课题主要研究方向是图数据挖掘，如今也算是跨方向研究，这我来讲是个不小的挑战，有不少知识缺口须要恶补。”

谦谦君子,温润如玉。朱镕给小芯的第一印象即是如此。

其实，他最初的理想是博士毕业去当老师，教书育人。

“可是后来我发现，高校和企业不是彻底对立的，相互的交流合做愈来愈多。因此我毕业选择了来企业工做，学术界和工业界我都想了解一下。将来我但愿本身积淀的更多一些，解决一些更加实际、更有挑战性的问题，丰富本身的技术领域。Better Research，Better Life，Better Future。”

接着，小芯与朱镕谈及了他的研究方向AI for System，小伙子的话匣子一会儿被打开。

“我我的以为这个方向是很是有意思的，目前研究开展也有一些，但从深度和广度两个层面来看都不够。由于之前深度学习主要解决的问题都是一些偏软性的任务。好比说，最重要的两个应用领域：第一个是天然语言处理，把人类的语言让机器去处理，创建相应的模型去作翻译等相关的任务。第二个是计算机视觉语言CV这类，让计算机经过一些方式去理解图像，理解视频，包括完成一些像人脸识别之类的任务。”

“但这些都是软性任务，如今AI for System更可能是用深度学习这些去解决系统构建里面的一些任务，它和之前NRP、CV里面的一些技术可能不太同样，它偏硬性一点。”

小芯逮到机会，赶忙“穷追不舍”，想挖掘出更多关于目前AI for System研究的状况，因而对朱镕的研究领域继续深耕，得到满满业内干货：

Q：为何要研究AI for System这个方向呢？它的研究价值、现状和前景？

“由于咱们回顾以往的一些系统设计，发现之前的设计更多的是靠人的经验。咱们去总结一些规则，而后经过相应的方式去优化系统的设计和架构。可是如今系统的规模愈来愈大，人类的经验所总结的规则是有限的，它并不必定可以很好的去适应如今系统发展的须要。

深度学习偏偏具备解决这方面问题的巨大优点，咱们就试图用它来取代人类总结规则的过程。经过他在数据中的自主学习，自动的去发现这些规则，去帮咱们优化系统相应的架构。

包括以前很著名的新闻，谷歌用机器学习的方法来作索引，打败了数据库里很是经常使用的一些壁数。咱们如今也在作相关的一些探索，将机器学习相关的技术，应用于数据处理系统的一些通讯同步，包括像索引，缓存，还有相应的一些技术，但愿可以让咱们的系统更加智能化，更加的聪明，可以自动化优化到用户所期盼的程度。”

Q：目前已经取得的研究成果？能够作详细一点的介绍，分享一些干货吗？

“我在博士期间作的是图数据挖掘方向，关注于考虑多层次图数据的分析和挖掘问题。在这个方向上，咱们针对图数据多方面的顶点关系，完成了稠密区域发现、可靠邻居搜索、类似性计算、影响力最大化等多方面的工做。这方面的工做发表了多篇文章。例如影响力最大化问题，咱们首次提出了同时优化时间、空间、精度和稳定性四方面指标的算法。测试结果代表该算法性能优于目前已有的任何算法。目前我从事的是机器学习、图数据和图系统相互交叉的研究方向。在机器学习和图数据结合领域，针对图神经网络GNN开展了一系列研究。在机器学习和系统交叉领域，开展了AI for System相关的研究，使用强化学习的技术对系统设计作自适应的优化。目前这方面的研究工做正在开展过程当中。”

Q：怎样去作好研究呢？有没有什么建议和技巧分享？

“我以为研究更多的是一个总结和感悟的过程。能够总结为两点：第一点是积淀，就是说咱们可能要了解最新的一些研究进展，看不少相关的一些论文，包括补充相应的方向的一个专业数据，专业知识和背景知识。

拿我本身举例子，由于我从博士到工做等因而换了一个方向，没有继续从事原来课题的研究。为了适应这种跳跃，一方面，我前后补了不少背景知识，包括把相关领域那些圣经级的书籍所有看一遍。另外一方面，我也把这个方向目前最新的一些研究进展和研究综述所有看了一遍。这样就会有一个宏观和微观上的双重把握，而后你就能够对你所研究的这些项目和问题有一个整体上很清晰的一个认识。

第二点是思考，通过积淀，如今你已经对这个问题有了一些了解，那么以后为了解决那些困难，你会采起怎样的一种努力，这就是思考。我以为思考更多的是一种经验性的东西，是能力的一种体现。整个博士期间很好地培养了咱们这种作科研的能力，固然也会在之后工做中获得进化。古语说得好，学而不思则罔，思而不学则殆，因此我以为作研究就是一种思和学，二者相互迭代，相互提升，螺旋式上升的这样一个过程。”

Q：做为过来人，对于即将进入社会，找工做或参加工做的师弟师妹有没有什么建议？

“但愿你们，尤为读博的同窗，不要总待在学校，能够去企业、研究院去实习，一是看看外面的世界，看看你们都在作什么。我一直倡导，必定要走出去，读万卷书，行万里路。只有交流、碰撞、接触，才能产生好的idea。二是了解实际的业务场景，知道用户真正须要的是什么。作拍脑壳想问题的研究彻底没有任何意义。三是培养本身多方面的能力，除了技术研究，还有人际交往、交流报告等等，不能作书呆子。凡是真正科研上有大成就的人，绝对都不是书呆子。四是不要局限于本身的领域，多看看其余领域的进展和知识，尝试一下交叉的工做，对于丰富本身的研究能力大有裨益。五是不要迷信权威，相信本身的判断，勇于吃螃蟹和走本身认为正确的道路，有试错才会有收获。”

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走近朱镕：保持好奇心， “取经之路”还很漫长

走近朱镕，不一样于人们刻板印象中常年蜗居在实验室的科学怪人形象，他更像一位有远见卓识的政客。

“我对时政比较感兴趣，天天可能都会花上半个小时的时间去看一下相关的新闻和材料，研究一下最新的军事装备。往大了说叫关心国家大事，往小了说就是知足一些我的好奇心。”

好奇心，人类进步的动力，也是一个研究者所必备的基本素养。在好奇心的驱动下，研究员们始终充满热情，不断尝试。但研究过程注定是枯燥单调的，这个时候就须要一点自娱自乐，须要有本身专属的娱乐解压方式。在这个方面，朱镕可谓是一骑当千，总能挖掘新的爱好，带着你们一块儿玩。

“我特别喜欢游泳，喜欢那种在水中漂浮很自在的感受，常常和同事一块儿去搞一搞游泳比赛，我以为是一种比较棒的减压方式，定时的减压能提升研究效率。

另外，我最近还培养了一个新爱好——德州扑克，同事之间玩，可能你手里有牌也可能你手里没有牌，虚虚实实真真假假相互交融，毫无疑问心理的磨练。”

当被问及怎样看待别人对他“学霸”“天才”的评价时，“扑克迷”马上羞涩表示：

“我以为这个问题应该属于‘当局者迷旁观者清’范畴，若是说别人总认为你是一个学霸，更多的多是由于他并非你这个领域的，或者说对你这个研究方向并非很懂，而后看到你的文章，科研成果，得到的一些奖励，就会天然而然认为你在这个方面积淀深厚，研究深刻，产生一种很厉害的感受。

可是从自身来讲，我以为本身仍是远远不够的，毕竟如今都是刚刚参加工做，向有经验行家学习的路还很漫长。甚至有时候和咱们的一些同龄人相比，我以为个人工做也是远远不如他们的。

这方面，保持自个人同时也要保持一个谦虚谨慎的心态，要听取别人意见，也要客观看本身，不要沉迷于别人对本身的夸赞中，以学习为主，把‘如何充实和提升本身’设为目标，这样才可以让本身进步的更快。”

天才有怪癖： 吾美梦中思考，线性与非线性的交融

不是全部事都是一路顺风的，技术研究更是如此。在科研过程当中，咱们总会遇到各式各样的问题和挑战。遇到问题了该怎么办呢？很多人都曾在这个问题上栽过跟头，对此，朱镕热心的提供了本身的一套解决方案。（敲黑板，划重点）

“某一次咱们一篇论文的实验，已经完成了95%的测试，还剩余5%的工做尚未完成。可是这个时候，用于实验的集群电费帐户已经告警了，集群管理员把集群下线了。当时论文的Deadline已经很近了，并且也找不到能够替代的集群从新作实验。而集群的电费，是每一个财年学校作预算的时候才下拨的，因此钱须要到下一年才能给。这时候，我就废了很大的力气，和财务和科工部门沟通。最终经过争取，他们赞成让咱们先运行实验，完成后面的工做，电费预扣明年的额度。我以为在这个过程当中，虽然很紧急，可是收获很大，对本身的沟通能力培养不少。

遇到这种须要多个部门协调的时候，必定要有条理。首先必须明确本身的需求是什么，怎么才能达到这个目的，给出他们建议的备选方案。然后和相关负责的部门动之以情，晓之以理，讲清楚这件事情的来龙去脉，最后老是能够获得理想的结果。”

社会的生态是复杂的，一个成熟、完备的科研工做者，不只仅具有的是技术层面的研究能力，也应该有完备的人际沟通、资源争取、协调组织、交往外联方面的能力。朱镕在读书和工做期间，除了埋头写论文之外，也会参加不少外部的活动，包括学术和非学术的，用于增大本身的交往面。这也是他总能沉着冷静面对各类问题突发问题的关键。

此外，他经常将研究过程分为两部分，一部分叫非线性的，一部分叫线性的。

什么是非线性的？他用简单的语言为咱们解释道：

“就是说咱们研究过程每每会碰到一些很难的点，一时半会想不到很好的idea，没有灵感难以继续推动。”

谈及每一个人都会有的“大脑短路期”，朱镕还“神秘”地为咱们分享了他的“传家秘诀”和趣事。

“每当我卡壳时，我就会经过一个神奇的方式来让本身获取灵感，那就是作梦，我每每会在作梦的时候获得一些特别好的灵感。

我有一个研究的idea，关于那个东西的证实，我就是在作梦的时候获得的。当时梦着梦着，忽然一下就惊醒了，而后迅速就把这个证实过程所有给推了出来，用了一个很巧妙的转换方式。这听起来很玄幻，但的的确确是发生在我身上的事情。

多是由于当你老是关注一些东西，反复思考思考，就郁结在一个地方，并不必定能获得解脱。可是像在梦里，你的大脑的神经元相互之间有一些杂乱的链接交互以后，每每可以诞生出来一些不同的东西。好比说，像深度学习的神经网络，它的神经元之间相互怎么样能链接获得一个好的效果，它就是一个black box，一个黑盒。你并不知道怎么样去堆一个模型，它每每就能得出效果。”

而后，第二个部分线性的，就是说在咱们基本肯定了已有的方向，接着往下推动。好比说作一些写代码，调参数，写论文等一些比较苦力的活。这个部分的一些事情，我以为更多的须要的是一种韧性和坚持，是考验咱们耐心、恒心和毅力的一个过程。但我以为这个东西只要咱们坚持下去，慢慢的培养和磨练本身的心性，必定就能够达到相应的目的。