作者 | 維克多
3月8日，京東方面宣布雪梨大學教授陶大程擔綱京東探索研究院院長。經AI科技評論求證，接下來，陶大程會從技術基礎理論科研方向為京東數智化社會供應鏈戰略保駕護航。
陶大程是人工智慧和信息科學領域國際頂尖學者，在機器學習、深度學習、計算機視覺、數據科學、圖像處理等領域有很深的造詣。
他在頂級國際會議和刊物上發表論文500餘篇，論文被引用近6萬次，多次獲得最佳會議論文獎和時間驗證獎。
陶大程一直堅信，當下的人工智慧是一種賦能行業、輔助人類解決問題的工具。此次出任京東探索研究院院長，想必也是看中了京東在產業方面的積累，想從產業需求的角度，推動基礎理論科研方向進展。
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陶大程：頂級學術明星
陶大程是人工智慧和信息科學領域國際知名學者、澳大利亞尤里卡(Eureka)獎獲得者，他2002年從中國科大電子信息工程專業本科畢業，隨後赴香港中文大學讀書並在2004年獲得碩士學位。
2007年，在英國倫敦大學獲得博士學位。 博士畢業後，他又先後任教於香港理工大學、新加坡南洋理工大學、澳大利亞雪梨科技大學。
目前，他就職於雪梨大學，是工程與信息技術學院的教授。
過去10多年裡，陶大程在機器學習、機器視覺等領域成果頗豐，尤其是在表征學習領域，他做出了突出貢獻。
陶教授在相關領域的研究主要集中在三個層面：
1.在理論分析層面 ，通過對算法的穩定性魯棒性、泛化性進行分析，奠定了相關算法的理論基礎等等；
2.在算法設計層面，涉及特徵降維與選擇、大規模數據聚類、快速矩陣分解、遷移學習以及深度學習等等；
3.在實際應用層面，涉及的任務主要有視覺信號質量評估與增強、目標跟蹤、圖像的語義分割等等等。
基於深厚的學術功底， 他在2015年獲得雪梨科技大學校長獎章，並獲澳大利亞尤里卡獎；2018年「拿下」數據科學領域技術成就最高獎之一IEEE ICDM研究貢獻獎。
2020年被列為澳大利亞工程與計算機學科終身成就獎；2021年當選美國醫學與生物工程院會士（AIMBE Fellow）；
不久之前，IEEE為表彰陶大程過去10-15年間，在計算機信息科學和工程領域做出突出創新貢獻，給他頒發了2021計算機學會Edward J. McCluskey技術成就獎（Technical Achievement Award）。
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他對人工智慧有何理解？
陶大程一直堅信，人工智慧應該是可解釋的。如果人工智慧、深度學習保持黑箱狀態，那麼相關技術在未來的應用就會面臨很多障礙。
如果不解決可解釋性，我們就無法解釋一個機器正在做的事，那麼人也無法理解它的行為。此時，人就很難放心讓機器去完成某些任務。
攻克人工智慧，陶大程認為應該儘可能地讓機器來模擬人的智能，讓機器幫助我們做一些事情。 因此他也正在圍繞感知（perceiving）、學習（learning）、推理（reasoning）和行為（behaving）開展相關研究。
放眼3~5年，陶大程認為人工智慧會在機器視覺、自然語言理解出現突破。
其中，生成對抗網絡(GAN)將會產成更逼近真實場景的數據，比如自動駕駛仿真平台可以產生逼真的道路、交通標誌、建築物，還可以模擬天氣變化、時間變化等。生成對抗網絡的迅速發展將進一步提升感知模型在目標檢測、識別、分割等任務上的性能。另外，機器視覺感知時域信息的能力也將得到進一步提高。
對於自然語言處理，他認為來幾年內，在對話任務上如何更好的結合檢索式和生成式、利用好知識圖譜（先驗知識）、利用好預訓練模型進行數據增強都是有待完善的。在翻譯任務上，因為端到端架構在短期內還很難被替代，所以更多是增量性工作和提升模型效率的工作，比如改進模型，使之便於部署和訓練、借鑑統計機器翻譯的思想和特徵到transformer中、多語種翻譯、低資源甚至零資源翻譯、融入更多語義特徵等等。在基礎詞法、句法任務上，如何更好地表征和解釋會很重要。
對於人工智慧目前的發展情況，他認為在某些方面，人工智慧的表現完全碾壓人類，或者達到了人類的最高水平，比如下圍棋、在一定環境中的認人識物。
但在更多方面人工智慧可能還不如五六歲的孩子，比如做加減法（基於固定計算規則的計算器不是AI）、圖像的語義理解等等。
因此，在人工智慧的基礎技術研究上，人類還有很遠的路要走，這次陶大程剛擔任京東探索研究院院長，從產業需求方向切入基礎研究，可能也會開闢一條新的研究路徑。
參考連結：
https://www.zghy.org.cn/item/389766720371261440
http://www.kedo.gov.cn/c/2019-05-13/971227.shtml
http://news.hexun.com/2020-05-25/201415160.html
文章來源: https://twgreatdaily.com/zh-tw/bwWQIngBMMueE88vSlxe.html