跨界教授林宙辰:从北大来,回北大去
內容概要:IJCAI-SAIA YES 于 7 月 5-7 日在上海召開,在這場匯集 AI 領域青年學者、學術大咖的盛會上,我們有幸采訪到了來自北京大學信息科學技術學院的林宙辰教授。
原創:HyperAI超神經
關鍵詞:北京大學? ?CV? ?IJCAI-SAIA YES? ?
2020 年 10 月,美國斯坦福大學聯合 Mendeley Data 發布了全球前 2% 頂尖科學家榜單。
榜單以文獻數據庫 Scopus 為依據,基于引用次數、H 因子、HM 因子等綜合指標,從「生涯影響力」和「年度影響力」兩個維度出發,在來自 22 個領域、176 個細分領域的近 700 萬名科學家中,遴選出世界排名前 2% 的科學家。
來自北京大學信息科學技術學院的林宙辰教授,憑借優秀的綜合成績,成功入選 2020 全球前 2% 頂尖科學家「生涯影響力」榜單,以及「年度影響力」榜單。
榜單詳情
截至目前,林宙辰論文的引用次數已超過 21000 次,數據源自 Google Scholar?
我們有幸在本屆 IJCAI-SAIA YES 上,專訪了林宙辰老師。
11?年漫漫求學路,探尋數學夢
1989 年,來自福建省福州市永泰縣的林宙辰,因高中數學競賽成績優異,被保送至南開大學數學系,從此開啟了北上求學之路。南開大學在西南聯大時期,曾培養出 20 世紀最偉大的華人數學大師、現代微分幾何之父--陳省身。林宙辰老師就讀的數學試點班,即為陳省身回國后所創辦。
南開大學省身樓,2005 年南開大學數學研究所更名為陳省身數學研究所?
南開數學系濃郁的教學氛圍和強大的科研實力,為林宙辰老師的發展提供了肥沃又自由的土壤。大三,林宙辰老師所在的數學系開設了計算機課,在 286 電腦上,他第一次接觸了簡單編程。
1993 年,把成為數學家當成人生理想的林宙辰老師,在南開充分體驗了純粹數學的抽象和美麗,度過了四年充實的大學時光。
同年 7 月,林宙辰老師從南開畢業,以專業第二的成績考入北京大學數學系,繼續碩士學習。
在北大,林宙辰老師開始接觸 AI,初步學習了圖像處理和模式識別,也參與了若干實際項目,其中一個項目就是搭建地理信息系統,把手繪地圖或印刷地圖數字化并進行管理。通過這些課程和項目,林宙辰老師體會到了 AI 的魅力。
1995 年,林宙辰老師從北大數學系碩士畢業后,遠赴香港,在香港理工大學應用數學系,又進行了為期兩年的碩士學習,掌握了計算數學的基礎。
林宙辰老師于 1995-1997 年,在香港理工大學應用數學系進行碩士學習?
在香港理工大學的學習結束后,林宙辰老師在 1997 年再次回北大數學系(彼時已升格為學院)攻讀博士。當時的北京大學數學學院更加重視應用,在程民德院士的帶領下,北京大學數學學院很早就開始研究人工智能,并培養出了石青云院士等著名人工智能專家。
林宙辰老師回到北大數學學院后,深入地學習了圖像處理、機器視覺和模式識別的課程。立志成為數學家的林宙辰老師,開始全面轉向 AI 領域。
MSRA 12 載,終由工業界轉戰學術界
博士期間,因為一次偶然機會,林宙辰老師受微軟中國研究院(后升格為微軟亞洲研究院)視覺計算組主管沈向洋博士的邀請,來到微軟中國研究院實習,研究光場采樣問題,取得了重要的理論突破。
這段經歷成為林宙辰老師職業發展的重要轉折點。
2000 年 7 月,林宙辰老師博士畢業后,非常順利地留在了微軟中國研究院視覺計算組,繼續從事圖像處理、模式識別、計算機視覺等領域的相關研究,一待就是 12 年。
林宙辰老師在 MSRA 擔任主管研究員期間,曾對外做過題為《好論文是如何煉成的》報告?
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這 12 年間,他從副研究員一路做到主管研究員,發表 60 余篇高質量的學術論文,主持微軟內部多項研發課題,開發的多項技術被集成到微軟主要產品 Windows Vista Tablet PC Edition 和 Office OneNote 2003 中。
與商業公司注重產品應用相比,在本科階段深受基礎數學影響的林宙辰老師,更喜歡原理性的探索,他逐漸意識到:脫離商業目標做科研可能更適合自己。
2012 年,40 歲的林宙辰老師結束了在微軟亞洲研究院長達 12 年的工作經歷,回到北京大學信息科學技術學院智能科學系任教。
招生看「四好」,理論優于編程
林宙辰老師回到北大后,在智能科學系任教授,主要研究機器學習和計算機視覺。
他給他的科研小組起名為 ZERO 實驗室,是 Zlin's Extraordinary Research Oasis 的縮寫,也代表實驗室成員應有的四個特質:Zeal, Excellence,Reliability 和 Openness。
ZERO Lab 實驗室首頁?訪問官網
受沈向洋博士影響,林宙辰老師在挑選學生的時候,有一套「四好」標準:數學好、編程好、英語好、態度好。
當「四好」無法兼得時,則至少要滿足「兩好」,其中態度好是基本要求,數學好是個人傾向,其次是編程好,最后是英語好。
作為一名熱愛理論研究的學者,林宙辰老師也一直遵循著機器學習界泰斗 Vapnik 的「Nothing is more practical than a good theory」的研究理念,因此在選擇學生時,理論能力與編程能力相比,他更注重前者。
林宙辰老師(左)與計算機視覺巨擘金出武雄教授(右)合影?
在學生的考察階段,林宙辰老師也秉持著開放負責的態度,為學生提前布置思考題,允許學生同時聯系多個導師,以及在考察階段的任何時間退出,對于一些落選學生,他還會熱心把同學推薦給其他導師。
在林宙辰老師看來,讀博是導師和學生雙向選擇的過程,只有彼此匹配,才能讓學生學得開心,導師教得順心。
好博導要亦師亦友
很多博士生會把本科學習習慣帶到博士學習中來,極度依賴導師,期待理想化的確定結果。實際上,在應用領域,科研目的是尋找新的解決方案,導師并不是無所不知、無所不能的,他往往也沒有確切的答案。
因此在林宙辰老師看來,選擇讀博需要具有極強的主動性,且做好面對未知的準備。
林宙辰老師認為,導師與學生之間應該是亦師亦友的關系,除了在學術研究上給學生指導、因材施教外,還要跟學生保持交流,關注并了解學生的思想狀態,即導師要在學習上給予學生指導,精神上給予學生關心。
林宙辰老師也非常鼓勵青年學者參加類似 IJCAI-SAIA YES 的活動,這是一場青年人的聚會,有助于提高大家對國際大型會議的參與度和積極性,增強國內學者在國際會議上的自信心。
林老師在 IJCAI-SAIA YES 上擔任 Session Chair?
關于研究問題的選擇,林宙辰老師也給出了自己的建議:全面了解研究方向,選擇其中最緊要、最核心也適合自己做的「卡脖子」問題。這樣做出來的研究才是有重大意義的,才有可能獲得更多關注和引用。
至于撞題,林宙辰老師則認為這很正常,只要所選的問題,是領域中重要的問題,就可以放心去做,最終論文質量肯定不會差,而且解決方案也會和別人的不同。
人生是一個不斷選擇與放棄的過程
11 年漫漫求學路,林宙辰老師從基礎數學、應用數學研究,進而走上了人工智能的科研道路。
12 年微軟亞洲研究院履職, 40 歲的林宙辰老師,在職業發展上做出了一個重大轉變:放棄微軟亞洲研究院的豐厚待遇,回歸北大教書育人,繼續人工智能理論方面的研究。
古語有云「四十不惑」,說的就是對自己有清晰的判斷,能做出最適合自己的選擇。林宙辰老師在 40 歲這一年做了選擇與放棄,他不再有疑慮和迷惑,有的只是堅定前行的決心。
總結
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