圖為盧策吾在學(xué)校作報告。
上海交通大學(xué)供圖
核心閱讀
投身人工智能領(lǐng)域，上海交通大學(xué)計算機科學(xué)與工程系教授盧策吾鉆研了多年。堅守前沿基礎(chǔ)研究，他帶領(lǐng)團隊取得一系列處于國際先進水平的研究成果。他認為，做原始創(chuàng)新和未知探索，是一件令人興奮的事。盡管創(chuàng)新之路道阻且長，但他始終相信突破指日可待。
給機器人裝上明亮的眼睛、聰明的大腦，讓它們看懂世界、學(xué)習(xí)技能……這是科幻小說里的情節(jié)，也是上海交通大學(xué)計算機科學(xué)與工程系教授盧策吾孜孜以求的夢想。
十幾年前，當(dāng)人工智能還很小眾時，盧策吾“棄熱逐冷”，投身其中；在人工智能成為熱門領(lǐng)域的今天，他并未逐熱盲從，堅守前沿基礎(chǔ)研究，帶領(lǐng)團隊研發(fā)出人體行為引擎、高性能機器人抓取、機器人通用學(xué)習(xí)系統(tǒng)等一系列處于國際先進水平的開源人工智能框架和數(shù)據(jù)集。
40歲的盧策吾獲得過不少榮譽，“創(chuàng)新之路道阻且長，但我相信突破指日可待。”他說。
錨定科研生涯的長賽道
盧策吾的科學(xué)理想萌芽于初中。當(dāng)時，他喜歡思考推導(dǎo)數(shù)學(xué)公式，而且發(fā)現(xiàn)自己推出來的公式和老師講的相差無幾。滿足感充盈著少年的心，他沉醉在數(shù)理世界里。
強烈的好奇心驅(qū)動盧策吾刨根問底。在重慶郵電大學(xué)學(xué)習(xí)時，第一次聽到老師提及“移動基站通常采用蜂窩式的最佳組網(wǎng)布局”之后，盧策吾就自己琢磨蜂窩式為什么是最優(yōu)解，并一步步推導(dǎo)，嚴謹而完整地證明了出來。“科研就是找尋一套科學(xué)的語言來認知和刻畫世界。”這與他多年后從事的人工智能研究有相通的底層邏輯——賦予機器人科學(xué)思維，讓它們認知和建構(gòu)世界。
2006年進入中國科學(xué)院電子學(xué)研究所深造后，盧策吾在處理復(fù)雜多變的信號時遇到了傳統(tǒng)方法難以解決的問題，他思索智能化算法，開始自學(xué)人工智能。“那時人工智能不像現(xiàn)在這么熱門，大家覺得人工智能技術(shù)不大成熟。”但盧策吾不考慮專業(yè)“冷熱”，他思考的是自己未來要做什么，覺得人工智能符合他對科研價值的判斷——基礎(chǔ)前沿的科學(xué)、成果能夠改變?nèi)祟悾虼藢⒅樽约嚎蒲猩牡拈L賽道。
探索獨特的學(xué)術(shù)地圖
人腦所獲得的外界信息中，70%以上來自視覺。機器亦是如此，要想讓機器變得“聰明”，首先要讓它看清楚、看明白。碩士畢業(yè)后，盧策吾師從計算機視覺領(lǐng)軍學(xué)者賈佳亞教授，攻讀計算機軟件與理論博士學(xué)位。在這位把學(xué)術(shù)論文當(dāng)“藝術(shù)品”看待的嚴師指導(dǎo)下，盧策吾和師兄徐立共同完成了對圖像平滑技術(shù)的創(chuàng)新，論文提供的代碼加上注釋只有幾十行，簡單實用、通俗易懂，成為一篇高被引佳作。
2015年，盧策吾成為博士后。他參與發(fā)起了“視覺關(guān)系檢測”的課題，研究圖像中物體之間的聯(lián)系。這項研究就像為計算機視覺知識建構(gòu)打地基，技術(shù)挑戰(zhàn)層出不窮。在一次次課題組討論、碰撞中，他奇思妙想不斷，總能提出不同的研究思路。“每個科研人員手里都有一張學(xué)術(shù)地圖，如果只是復(fù)制粘貼，就無法進步。”探索繪制屬于自己的學(xué)術(shù)地圖，被盧策吾稱為“科研自覺”。他志存高遠，想將機器人培養(yǎng)成為“上得廳堂、下得廚房”的多面手。2016年，盧策吾應(yīng)邀到上海交通大學(xué)執(zhí)教，帶著自己的學(xué)術(shù)地圖組建研究團隊，開啟深入研究。
盧策吾坦言，剛開始他有些過度樂觀，以為只要眼和腦搞定了，安裝上機械臂，無非就是解決轉(zhuǎn)動角度的問題。但他深入研究后才發(fā)現(xiàn)，軟硬件協(xié)同遠比他想象的復(fù)雜，在電腦上學(xué)習(xí)和在機器上學(xué)習(xí)是兩碼事，實驗室剛開始訓(xùn)練出來的機械臂“呆若木雞”，“看到”物體后在原地轉(zhuǎn)圈。盧策吾沉心反思，優(yōu)化算法，制定更加扎實可行的技術(shù)路線。經(jīng)過近7年的打磨，2022年底，他的團隊實現(xiàn)了機器人自主學(xué)習(xí)后，智能機械臂一小時能精準(zhǔn)抓取近1000個物體，小到5毫米的碎渣殘片、大到9厘米的圓球方盒，還能在水里抓到游動的魚，實現(xiàn)了對未知動態(tài)物體的抓取。
根據(jù)學(xué)生的特性因材施教
現(xiàn)在，盧策吾時常“出沒”于上海交通大學(xué)的校內(nèi)論壇和各大社交平臺，因為網(wǎng)絡(luò)上活躍著大量的年輕人，他希望從中找到有科研潛力的學(xué)生。
方浩樹就是盧策吾發(fā)掘的青年才俊。2016年，上海交通大學(xué)大三學(xué)生方浩樹在尋找碩士階段的研究方向，偶然間在論壇上看到盧策吾發(fā)布的課題組招生令。僅憑一封郵件往來和一次簡短面談，雙方便“一拍即合”。在方浩樹眼中，盧策吾更像一位“全能型”師兄，做得了學(xué)術(shù)、打得了網(wǎng)游，還能聊哲學(xué)、話人生。“他的風(fēng)趣幽默無處不在。”方浩樹說。
盧策吾的課題組，自由探索、大膽創(chuàng)新的氛圍是鮮明特色，這也讓原本枯燥的科研變得更有趣。有一次，一位在國外生物實驗室的師妹聯(lián)系方浩樹，稱他們在研究動物行為和腦神經(jīng)的聯(lián)系，但全靠科研人員用眼睛觀察，費時費力，對此十分發(fā)愁。此時，盧策吾團隊研發(fā)的人體姿態(tài)估計系統(tǒng)開源后，已得到國內(nèi)外20多家技術(shù)公司的青睞。如果開發(fā)一個類似于人體姿態(tài)估計的動物行為數(shù)據(jù)集系統(tǒng)，自動監(jiān)測分析實驗對象的行為，不就能實現(xiàn)人工智能自動實驗的功能嗎？方浩樹把想法告訴盧策吾后，立即得到了支持。
經(jīng)過對1000多個視頻、圖片的解析后，他們開發(fā)出基于視覺的機器學(xué)習(xí)模型，形成了基于機器視覺學(xué)習(xí)發(fā)現(xiàn)未知行為功能神經(jīng)回路的新研究范式，該項成果2022年發(fā)表在國際學(xué)術(shù)期刊《自然》上。
“根據(jù)學(xué)生的特性因材施教。”這是盧策吾培養(yǎng)人工智能人才的理念。國內(nèi)的人工智能本科人才培養(yǎng)剛剛起步，教材課程、授課模式都在摸索中。盧策吾在自己主講的課程上布置創(chuàng)新性作業(yè)，要求學(xué)生以小組為單位圍繞人工智能領(lǐng)域中的某個問題開展研究，鼓勵學(xué)生在國際會議上發(fā)表研究成果。在他看來，讓學(xué)生帶著問題去思考、帶著目標(biāo)去創(chuàng)新，得到的鍛煉是普通報告作業(yè)無法比擬的。
“能者達人所不達，智者達人所未見。”盧策吾經(jīng)常用這句話鼓勵學(xué)生做學(xué)術(shù)價值更高的研究。“如果你覺得一個創(chuàng)意，你不做也會有很多人做，那么要重新評估一下是否要做。做原始創(chuàng)新和未知探索，即使失敗了，也能獲得超過原先維度的認知，是一件令人興奮的事”。
《 人民日報 》（ 2024年01月22日 11 版）