微软周礼栋：人工智能会变成数学一样的基础学科
文库划重点：计算机和人工智能的教育会越来越融入在通识教育里，计算机科学、人工智能未来会变成像数学一样的基础学科，计算思维、数据驱动的能力每个人都需要掌握，就像我们要识字一样。微软亚洲研究院近几年招收了包括物理学、生物学、心理学、语言学等，也招收了本科中文系后又继续攻读计算机自然语言处理专业的研究员，“中文背景为他做研究提供了独特的视角，这是非常了不起的。”
“我对上海非常有感情。”
这是微软亚洲研究院院长周礼栋在接受一个多小时采访时说的第一句话。
微软亚洲研究院院长周礼栋
本科毕业于复旦大学，拿到计算机科学学士学位后在美国康奈尔大学深造，2002年博士毕业后进入微软研究院工作，担任过微软硅谷研究院研究员、微软雷德蒙研究院系统研究组首席研究员、微软亚洲研究院常务副院长；今年7月升任微软亚洲研究院院长后又马不停蹄回到母校复旦大学并获聘兼职教授，周礼栋最感恩求学时复旦教授兢兢业业弥补国内计算机教学、科研上的差距。
“现在所有的计算机领域从某种意义上来说都和AI相关。”周礼栋说，上海的AI发展优势明显，AI应用越来越“接地气”。人工智能研究的重中之重是跨界创新，跨行业、跨学科是大趋势，不能只在象牙塔里做单纯的AI研究。
在日前的微软亚洲研究院（上海）开放日期间，他对澎湃新闻表示，AI要真正落地，就必须和行业打通。而那些了不起的AI创新，从根本上看是通过加速物理、化学、生物等学科创新反映出来的。“DeepMind或许已经解决了一些问题，向着 ‘了不起的成就’迈出了第一步。他们给我们的一个很大的启发是，一定要从计算机科学走出去，和不同学科做结合，还要培养跨界人才，这是一个长久的过程。”
周礼栋认为，计算机科学、人工智能未来会变成像数学一样的基础学科，计算思维、数据驱动的能力每个人都需要掌握，就像我们要识字一样。对于做研究，他认为不是看发了多少论文，不能为短期目标牺牲研究本来的意义。
2018年9月，微软宣布在上海成立微软亚洲研究院（上海）。过去两年，上海研究院已有20多位研究员和工程师，通过与高校或企业合作进一步提升创新能力。如今，周礼栋全面负责微软亚洲研究院在北京和上海的研究工作，以及与中国及亚太地区学术界和产业界的合作。
对于上海研究院的发展，周礼栋表示，微软亚洲研究院正在考察和研究上海研究院在各方面可能的定位和机会，并着手推动上海研究院和微软在上海的其他团队形成更大合作。同时立足上海，借助上海地区独特的吸引力，吸引更多国际化的尖端人才。
不能只在象牙塔里做单纯的AI研究，重中之重是跨界创新
计算机科学的前沿技术发展迅猛，如火如荼的人工智能商业模式在哪里？
“以前AI刚开始兴起时，大家热情非常高涨，都觉得AI要完全颠覆每个行业，现在我觉得大家慢慢冷静下来了。”周礼栋说，这不是颠覆这么简单的事，而是要找到AI在各行业所要解决的这些问题中，真正的价值所在。
他对澎湃新闻表示，AI的商业模式有两种，一是赋能型应用，提升现有行业效率，比如利用人工智能优化物流行业；二是未来的颠覆性应用，比如人工智能程序AlphaFold 2在推进蛋白质结构预测方面实现了巨大进步，“有了这些技术以后，可能会有很多新的商业模式诞生，包括对基因组学等领域都会有很大影响。”
“我们在落地解决现有问题的同时，也要考虑到底哪些方向在未来5年可能产生与现在完全不一样的模式，我们要有这样的前瞻性。”
周礼栋表示，无论是以往的成功实践还是未来的发展方向，都对人工智能技术提出了新要求。可解释性、安全性、隐私保护、公平性等，都是AI研究的前沿问题，只有这些问题得到解决，才能真正释放AI的能力。
而人工智能研究的重中之重是跨界创新，跨行业、跨学科是大趋势。周礼栋对澎湃新闻表示，AI要真正落地，就必须和行业打通。而那些了不起的AI创新，从根本上看是通过加速物理、化学、生物等学科创新反映出来的。
比如DeepMind公司在Nature期刊上宣布已将人类98.5%的蛋白质预测了一遍，计划今年底将预测数量增加到1.3亿个，达到人类已知蛋白质总数的一半。
“DeepMind或许已经解决了一些问题，向着‘了不起的成就’迈出了第一步。他们给我们的一个很大的启发是，一定要从计算机科学走出去，和不同学科做结合，还要培养跨界人才，这是一个长久的过程。”
周礼栋说，研究院不能“只在象牙塔里做单纯的人工智能研究”，“如果我们对实际问题不了解，也没有真实的数据，那么对我们真正需要解决的难题也不会有非常深的认识。”因此首先要能放下身段“接地气”，了解行业面临的实际问题，哪些难点可以用新技术改进。
与此同时，在人工智能领域，能调参、做模型的AI人才并不短缺，真正稀缺的正是跨界人才。
周礼栋说，懂算法、系统、编译器，也懂计算机体系结构、硬件，这样的人才在当下越来越短缺。在计算机之外，如果既懂人工智能的思维方式，又懂物理、化学或生物，就能在前沿科研的探索中起到关键作用。
“我们现在也非常重视跨领域的人才。”微软亚洲研究院近几年招收了跨学科人才，包括物理学、生物学、心理学、语言学等，也招收了本科中文系后又继续攻读计算机自然语言处理专业的研究员，“中文背景为他做研究提供了独特的视角，这是非常了不起的。”
周礼栋认为，计算机科学、人工智能未来会变成像数学一样的基础学科，计算思维、数据驱动的能力每个人都需要掌握，就像我们要识字一样。计算机和人工智能的教育会越来越融入在通识教育里，不管是文科、理科，还是工科，这些能力都需要有一定的掌握。
“我不是觉得文科生或理科生应该转到计算机专业，而是他们学习计算机以后，对他们自己的领域可能会带来很大突破。”
人工智能也是上海三大核心产业之一。对于上海的人工智能发展，周礼栋表示，这里有得天独厚的优势。
一方面，跨界合作和创新不只是扶植人工智能产业，还要让人工智能研究与各行各业结合起来，这是打破界限的重要方式。而上海每个区的产业组成不一，对AI的定位也不尽相同，因此能在上海尝试新的合作模式。
另一方面，产学研结合非常重要，对人才的培养和对将来的判断要有独特的见解，这方面上海有非常大的优势。
上任微软亚洲研究院院长后，周礼栋9月底回到母校复旦大学，并获聘兼职教授。“我们与复旦大学计算机学院的老师一起探讨，未来怎样用计算机学院的实力去真正帮助其他院系。”
“复旦也好，上海交大也好，其他高校也好，都有机会对人才培养体系和架构做一些非常重要的创新。比如怎样培养下一代跨领域人才，怎样把AI、计算机变成通识教育的一部分，这些问题复旦大学已经在考虑了，非常了不起。”
做研究不是发多少论文，不为短期目标牺牲研究本来的意义
周礼栋本科毕业于复旦大学，拿到计算机科学学士学位后在美国康奈尔大学深造，先后获得计算机科学硕士及博士学位，2002年博士毕业后进入美国的微软研究院工作，曾任微软硅谷研究院研究员、微软雷德蒙研究院系统研究组首席研究员、微软亚洲研究院常务副院长。
从1995年离开复旦，离开上海，他调侃自己在世界各地“游荡”了20多年。周礼栋说，上世纪90年代初在复旦求学，令他感受最深的就是当时中国在计算机教学、科研上与世界顶尖水平有相当大的差距。
“记得当时我们做汇编语言时，机房用的是PDP-11的机器，那个机器是美国数字设备公司在1970年左右生产的。后来我到美国工作时，碰到的第一个同事就是设计PDP-11的设计师之一，那时他们使用的PDP-11机器已经是64位的处理器了，而我们国内却还在使用16位处理器的机器。所以当时的差距还是非常大的。”
尽管在设备上落后，但在理论上，“我们的水平完全能够接近世界其他学校。” 周礼栋进入康奈尔大学的第一个学期就有两门“魔鬼”课程，一门是计算机算法设计与复杂性分析，另一门是计算机语言理论，这是获得博士学位的关键课程。
但在这届来自全球的学生中，周礼栋是唯一一个两门课都拿A的学生。
“短短半个学期，如果基础理论不好，即使再努力，肯定也达不到这个水平。” 周礼栋说，他最感恩当时复旦的教授，“为了弥补差距，他们兢兢业业，花了很多心思做教材，特别在计算机理论方面，包括离散数学、数理逻辑，这些都是计算机学科的基础。”
回顾过去20年，周礼栋说，工作后的他经历了“几个非常有意思的阶段”。微软硅谷研究院时期是自我修养的阶段，那时候他学会了如何做研究，“不是发多少论文，而是推动研究的内在激情。”
他曾同计算机领域特别是分布式系统领域做过开创性、奠基性工作的先驱一起工作。而分布式系统可以说是最近十年引领技术革命的互联网、搜索引擎、云计算以及人工智能背后的主要支撑技术。
“博士毕业时，大家都希望成为一个领域的 ‘大拿’或发表论文。到了微软硅谷研究院，我有一个非常大的触动，硅谷研究院的一些研究员包括后来拿到图灵奖的两位，他们完全是凭着兴趣来做研究的，而不是抱着发表论文和拿奖的目的，获奖只是对他们的一种认可。”
他认为，做研究是一种对“真善美”的长期追求，所以研究者也非常享受研究的过程。在之后的职业生涯中，周礼栋也一直提醒自己，不要为了追求一些短期目标去牺牲研究本来的意义。
系统研究是最基础的计算机研究领域之一，抽象且隐藏在各种应用的背后。即便同是发表论文，系统研究的论文发布也相对更难，该领域的世界顶级学术会议只有两年一次的SOSP（操作系统原理大会）、OSDI（操作系统设计与实现研讨会）等非常少量的几个，每年能够被大会选中的顶级论文只有二三十篇。
但周礼栋成为少数能够打入系统研究核心圈子的华人，他担任过SOSP、OSDI、NSDI、EuroSys等多个国际计算机系统会议的程序委员会成员，以第一届程序委员会联合主席的身份启动了ACM亚太地区系统研讨会(APSys)，并在中国参与成立了首个系统研究领域学会ChinaSys。
而领域内的顶级会议SOSP最初一直在美国举行，后来开始在欧洲国家轮流举办。2017年，周礼栋将SOSP带到中国，这是该大会举办50多年以来首次在亚太地区举行。
周礼栋说，过去20多年，微软亚洲研究院做出了一些了不起的成果，但不能因此躺在功劳簿上觉得自己很了不起。面对新冠疫情、气候变暖、环境污染等挑战，“我们应该把眼光更多地放在这些重大问题上，做一些创新性的探索。”
“对于微软亚洲研究院这样的科研机构来说，我们在基础研究方面的突破固然非常重要，但同时，微软亚洲研究院到底能为整个研究环境、对社会做出怎样的贡献，才是我们真正应该拥有的抱负。”
责任编辑/李跃群 校对/张艳
（文章原标题：《周礼栋：AI跨界是大趋势，计算思维将像识字一样被掌握》）
收录于哈希力量，手机站省略本文固定网址
