□　刘 江

　　
　　
　　未来，科技将足够先进和智能，科技的进步能打破一切壁垒，解决所有客观的、理性的问题。到那时，大千世界或许是由无尽的数据组成，如果有足够的数据，机器或许比你更懂你自己。未来的机器设备将会是一个数据收集器，拿手机举例，你怎么拿手机、手指用什么力度和频率碰了屏幕、什么地方停留了多久、碰了什么内容、你的心跳变化、你的眼球运动、你的表情变化等，都会被记录下来，然后被储存、被记录、被综合、被解读、被利用。阿尔法狗、智能手表、智能家电、智能汽车都是数据收集器，同时也是人们享受生活的工具。科研技术人员会依靠算法，对数据进行有效分析，让机器越来越像人，越来越懂人，让人类愈加享受不用思考就能做决定的智能化生活。
　　南京理工大学计算机科学与工程学院教授、博士生导师宫辰，就是给机器注入“思想”的人，多年来他致力于机器学习算法研究及其在计算机视觉方面的应用。机器的“思想”来源于人类给予其知识数据的灌输，那么应当如何“教”会这些机器所需的大量知识，又如何表达出作用于这些知识的运算规则呢？宫辰正在努力揭开其中的奥秘。
　　
源于兴趣 潜心研究
　　宫辰从大学本科时就对机器智能和数学研究很感兴趣，在校期间参加了许多学科竞赛和研究项目。本科毕业后，他毫不犹豫地决定直接攻博。“当时觉得人脸识别、指纹识别等智能化产品非常有意思，很想知道其中的奥秘，因此我选择了‘模式识别与智能系统’这个学科。”在学科研究领域中，宫辰对机器学习产生了浓厚的兴趣，之所以对机器学习感兴趣，是因为它可以把真实世界中看似纷繁复杂的现象用数学工具巧妙地进行抽象、建模，并进行分析和决策。机器算法可以触及问题的本质和核心，且具有广泛的应用场景，所以宫辰选择了机器学习作为更进一步的研究方向。2016年，宫辰获得了上海交通大学及澳大利亚悉尼科技大学双博士学位。
　　两年的国外学习经历对宫辰来讲有至关重要的作用。宫辰在澳大利亚的导师陶大程年轻有为，仅40岁就已经是澳大利亚科学院院士、欧洲科学院外籍院士。回忆起导师，宫辰满怀感激，他说：“老师对我很好，尤其是在我刚开始做研究时，有公式推不出来，导师手把手地教给我，在论文的修改方面更是尽心尽力，一字一句地指导我。”宫辰一开始在项目的语言表达上能力不强，在导师的教导下，他学到了如何让自己的研究成果更容易被认可，论文组织结构该如何安排、如何展示、如何进行语言叙述，并且在对问题的分析判断、对学术前景的把握上也更上一层楼。国外两年的学习生活很单纯，宫辰笑笑说：“每天就是吃饭、睡觉、做研究。”虽然单调，但是在浓厚的学术氛围下宫辰心无旁骛地做研究，也收获颇丰，许多学术成果都是在这时候获得的，如在相关主流SCI期刊及EI会议上发表或录用论文20余篇。
　　
机器的“教”与“学”
　　回国后，宫辰的研究领域主要集中在两方面。一是交互式机器教学与机器学习。因为机器再智能也不是人，不能像人一样能够自我学习，所以如何“教”机器学习，就成为机器能否智能化的关键。所以宫辰现在的研究重点就是怎么“教”机器，把“教”和“学”两部分协同起来，以形成一个完整的交互式学习系统。二是弱监督机器学习。传统的监督式机器学习算法都要求训练样本的标注是充分、准确、明晰的。然而在很多实际情形下，由于人为因素或客观条件的约束，这种理想的监督信息往往很难获得。比如近期很流行的深度神经网络，想要达到好的学习效果的话就要通过输入海量的人工标注样本去做训练，样本标注需要大量且专业的人员来做，而这要花费较多人力成本，在真实环境下是很难达到的，且人工标注难免会出现错误而造成监督信息的不准确。所以目前的研究是如何减少机器对数据样本的依赖，取代传统机器学习中的强监督信号。
　　目前宫辰正在主持国家自然科学基金青年基金项目“交互式机器教学与机器学习算法的研究”。因为机器学习算法往往存在不够鲁棒，这就意味着其学习性能下降甚至完全失效；机器的学习模型在求解时无法获得满意、可靠的分类函数；在需要给机器输入大量的数据情形下，因算法训练的过程耗时，而给实际使用带来的困难。这些都是目前机器学习过程中存在的问题。项目基于这些问题，引入“机器教学”策略，对现有的各类机器学习算法的学习过程进行合理的“指导”，以提升它们的准确性、鲁棒性和训练效率。项目认为一个完整的学习系统（learning system）需要由“机器学习”（machine learning）和“机器教学”（machine teaching）两部分构成，其中前者已经得到了国内外研究人员非常广泛的关注，而后者的探索却一直被忽略，相关研究目前在我国乃至世界上都是十分有限的。因此，项目希望将“机器学习”和“机器教学”写进同一个框架，并且设计策略让这两个模块进行实时、有益的交互，进而达到“教学相长”的目的。最终成果可提升机器学习算法的准确率、减少机器学习算法的训练时间、增强机器学习算法的鲁棒性。
　　
科研有道 教学有方
　　对宫辰来说，做研究最重要的并不是智商有多么高，而应该是兴趣和坚持。“兴趣是最好的老师，它可以让你在感兴趣的领域有好奇心，好奇心会驱使你有企图心地探索未知的事情。”当然无论是什么事情，想要做好，坚持和努力是必不可少的。在科学研究这样一个相对枯燥的工作中，想做出科研成果不是一蹴而就的，中途会遇到很多困难，这时候没有咬牙坚持下来的毅力，是完成不了研究的。宫辰看重研究的全面性，他要求自己在做一项研究前，必须要明白为什么要做，研究成果比别人的好，还要知道为什么比别人做得好，一个算法最重要的不是被开发出来，而是要证明这个算法是稳定的、可靠的，要给出理论分析让人能够放心地使用。
　　在大学中工作，教学是首当其冲的大任务，“传道授业解惑”是一名教师应该做的。宫辰至今深刻地记得在澳大利亚即将毕业时，导师把他叫到办公室时说的一番语重心长的话，他说，“我的儿子是我生命的延续，而我的学生则是我学术生命的延续，我是如何教导你们的，就请你们如何教导你们的学生”。导师的话令宫辰受益匪浅，所以现在他也是这样对自己的学生。他说：“我的研究生来到我这，我会先跟他们沟通，问他们对哪类课题感兴趣，在哪些方面最擅长。我会一篇篇挑好适合他们的文献，给他们找出最经典的和最新的学术论文。”宫辰会把几乎成型的思路或数学模型直接给刚来的研究生，让他们快速进入研究生的角色中，然后告诉学生们怎么去做实验，怎么去做论证，怎么写论文。宫辰入职两年，已指导或协助指导多名学生靠学术论文拿到国家奖学金。
　　做研究其实是很艰苦的工作，但只要醉心学术、乐在其中，那这些其实根本就不苦，甚至是十分自然、理所应当的事情。宫辰也经常告诉学生“你要想比别人优秀，自然就得付出比别人多的努力，这是理所当然”。在宫辰看来科研如逆水行舟，不进则退，未来他将继续不断攀登，为人类智能化的生活贡献出自己的力量。