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专访两届图灵奖得主、七大ACM/IEEE院士:人工智能先驱在想什么、做什么?

发表于2015-12-28 08:18| 次阅读| 来源CSDN| 0 条评论| 作者周建丁 卢鸫翔

摘要:包括近两年的图灵奖得主Leslie Lamport博士和Michael Stonebraker博士在内,七位全球计算机科学领域的大师接受CSDN记者专访,解密人工智能背后的科研故事,畅谈人工智能技术的演进及未来发展。

Lorenzo Alvisi:构建可信赖系统的挑战永无止境


CSDN:您为何选择计算机研究作为自己的职业,并潜心研究这么多年?其中最有乐趣和最困难的部分都是什么?有没有什么故事能够与我们分享?

Lorenzo Alvisi:首先需要说明,我本科时的专业并不是计算机科学,而是物理。我硕士生论文试图使用某种系统来观察高能物理事件。当时我们还在寻找夸克。我们观察高能物理事件的图像,通过对图像进行拓扑学分析,从而判断这张图片有没有可能表现出某种夸克的存在。在做论文的过程中,我对计算机越来越感兴趣,以至于有一段时间我对人工智能着了迷。当然,这是很长时间一起,我在此后经历了巨大的成长。在当时,我还从事着理论物理学研究,对人工智能的感觉是,它要么建立在非常扎实的理论基础上,但能够做的事情却非常小;要么它有着广泛的覆盖面,但没有人知道它会不会有用处。这两种情境都不会令我满意。机缘巧合,我参加了一个暑期班,学习了分布式计算——就在我家乡——意大利的博洛尼亚。来自世界各地名校的人都会去那里开办讲座,当然也有来自康奈尔大学的人。这个暑期班改变了我整个的人生轨迹。当时我下定决心:这才是我想要做的事情。这个学科有着坚实的理论基础,同时又在系统层面上产生巨大的影响。我立志从原理的高度上发现做事情的方法。这些系统既能够让世界变的不同,又能够证明一些理论,让你做起事情来更有信心——这才是最重要的,也是令人着迷的。

对于任何需要创造力才能工作的人,最有趣和最难的部分就是变得有创造力。有一次,我和一些小学生谈论自己的研究工作。有一个小女孩举起手来,问道:你从哪里得到的想法?我确实不知道。每一次你有了一个想法时,它就像你手上璀璨夺目的珠宝,你非常想知道它是从哪里来的,这也是你一生中最兴奋、最光荣的时刻。此后,你必须对它进行钻研,然后想你要从哪里找到下一个好主意呢?所以这既是令人兴奋的,也是令人沮丧的。我是幸运的,因为我能和一些超级聪明的学生一块工作。我工作中最棒的部分,就是与这些优秀的学生一起努力。

CSDN:你现在专注于哪个领域?它会怎样影响我们的生活?

Lorenzo Alvisi:我现在工作的重点是分布式系统。人们的生活会不断地受到这个系统的影响。现在有人把它称为云计算,但具体而言,我所感兴趣的是可信赖性。我希望构建一个系统,它不但会做人们想要它做的事情,而且只会做人们想要它做的事情——而不是其他什么事情,无论在任何情况下,哪怕发生环境问题、恶意攻击、软件缺陷、配置错误等。如何才能设计出这种可靠性绝对有保障的系统,而且还要随时随地有卓越的性能呢?如果我只能提供可信赖性而不能提供性能,人们会说,很有意思,不过不用了,多谢。然后就走了。在我刚刚成为系统学教授时,遇到了一件事情对我启发很大。在德克萨斯大学奥斯汀分校时,我的同事教会我的几件事情之一,在工程技术领域,优雅并非一种奢侈,而是一种必须。这是我们击败复杂性的唯一方法——竭力做到优雅。这是不断的鼓舞,也是不断的挑战。

CSDN:在你所从事的研究领域,有哪些尚未解决的重大问题?

Lorenzo Alvisi:构建可信赖系统的挑战是永无止境的。实际上这是计算领域内的巨大挑战之一。Leslie Lamport教授的演说中也谈到,我们开始注意到,人们越来越相信,构建一个正确的系统非常难,简单地说“我觉得这是正确的”当然不行。你必须要能够证明它。令我印象深刻的是,上个月,SOSP——操作系统原理研讨会,这是系统研究领域内最高规格的会议。在这里,人们往往会在程序发言之余寻求一些能够证明自己代码正确性的人。SOSP的第一个环节都在谈论能够证明正确性的系统。我从来没见过系统科学顶级会议是这样开的。这可能就是范式的变化吧,而且也开始解决这个基本上还没有人涉及的领域——我们真的不知道怎样让系统变得更值得依赖。

CSDN:今天,许多的听众都是二十岁刚出头的大学生,而他们中有些人将来也会变成研究员。如果您能进行时间旅行,您会给当年二十刚出头的自己什么建议?您会对您自己说什么?

Lorenzo Alvisi:我确实不知道这样的建议会不会好于当年的我已经得到的建议。我还在读本科时,遇到一位教授,他把我叫到办公室去,谈论应该做些什么——内容很杂,例如我的论文还要多花一些时间等。他说,你要对自己投资,你就会做得更好。把这句话当成你毕生的指南针吧。虽然我自己仍有局限性,但我从那时候起就一直这样做,而且结果很不错。

另外一个建议倒不是给我自己的。我不知道其他的同行怎么思考价值的。世界上的聪明人多的是,你真不应该让自己与他们绝缘。你们要设法从对方的贡献中学习新知。不管是本科生还是研究生,无论你的教授有多棒,你总能够从同辈那里学到更多的东西。这就要求投入时间和精力,了解你的同辈。不要单维度地认识别人,除了编程之外,其他的任何方面都不去了解——要360度地认识。这样做,不仅你会从更广泛的意义上变得更加幸福,而且你要相信自己会成为更加出色的科学家。我再讲一个故事,有一次,我的同事说数学对于科学家来说是非常非常重要的,但它只是第二重要的。最重要的事情是要懂得如何用英语说话和写作。要做到这一点,你必须阅读,要敞开心胸,不仅局限于科学,而且要涉猎人文。它会让你在整个职业生涯中受益——不要仅仅着眼于未来的一到两年时间。未来的旅程还有数千万公里,你必须有足够的燃料支持。如果你在前往下一站的旅程上跑得非常快,却没有燃料继续下去,又有什么好处呢?

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