秦曾昌

北京航空航天大学自动化学院副教授

英国布里斯托(Bristol)大学硕士、博士，美国加州大学伯克利分校 (UC Berkeley) 博士后、牛津 (Oxford) 大学与卡内基梅隆大学 (CMU) 访问学者。目前主要研究方向为数据挖掘、跨媒体检索与自然语言理解。出版英文专著1本、编辑论文集1本和专业论文或章节80余篇。也在IT工业界做机器学习、大数据、人工智能等专业技术咨询工作。同时，秦曾昌还担任北京航空航天大学科技传播研究中心主任，科技教育专家，参与我国第一次太空授课专家团。

秦曾昌作为评委参加2012英特尔国际科学与工程大奖赛

秦曾昌最近在朋友圈发了三张照片，地点都是英国牛津自然历史博物馆同一个场景。第一张照片里是秦曾昌自己，拍摄于2008年，后两张拍摄于今年，主角是他之前教过的两名学生，一名已经博士毕业，另外一名博士在读，都是人工智能领域的青年才俊。

秦曾昌很喜欢这几张照片，有一种传承的味道在里面，“这也是为什么我还坚持做教育的原因。”

十五年前当秦曾昌开始正式踏入人工智能的学术大门的时候，AI这个词在民间还没有今天这样被广泛热议。真正让普通公众意识到人工智能重要性的，还是近来搜索引擎、社交网络的普及以及智能手机中的大量模式识别应用。秦曾昌在“在行”上开设的几门课中，其中就有普及人工智能和AlphaGo的内容，他利用自己十多年的工作积累和理解给需要了解人工智能的人一个入门介绍。

事实上，比起研究人工智能，秦曾昌另一个身份是面向青少年的科学教育专家，出书、讲课、当评委。虽然很累，但“分身有术”的他看重的是其背后能够实现的价值。

“我现在做的这几件事，如果都做好了就实现了我的价值。比如带出特别优秀的学生、做好的研究和文章、让更多的孩子接受到良好的科学教育，这都是令我特别开心的事。”

两位学生选择和秦曾昌（上）在同一地点留影

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英美人工智能之路

前段时间在《哈利·波特》系列电影中扮演赫敏的Emma Watson刷爆了朋友圈，因为她在伦敦地铁搞了一场“丢书”实验，这让秦曾昌想起十几年前自己在英国求学时的经历。当时他和同学去伦敦总会买一天的通用车票，在回布里斯托的维多利亚地铁送给其他要买票的人，让他们继续使用。

当时他在英国布里斯托大学攻读“机器学习和数据挖掘”硕士和人工智能博士学位，经常要坐火车去200多公里外的伦敦办事，那个时候人工智能还远不像今天这样受到追捧。

大学期间秦曾昌就对人工智能非常感兴趣，出国时他大概申请了十几所学校，几乎都是AI相关方向的，最终他选择了英国六所著名的红砖大学（Red Brick University）之一的布里斯托大学。

硕士和博士秦曾昌读了四年，一直持续在做机器学习和数据挖掘的相关研究，“我们研究算法可被解释的特性，很多概率算法是不能被解释成任何人能理解的规则。因为算法不能只是个黑箱子，需要更透明的了解它。”

博士并不是秦曾昌研究的终点，他先是留校做了将近半年的讲师，为高年级本科生的人工智能和数据建模授课。期间他又成功申请了伯克利大学的博士后，师从著名的“模糊逻辑之父” Lotfi Zadeh教授。当年Zadeh教授已经85岁高龄，仍然每周会和大家一起进行学术讨论。事实上，前一年在清华大学举办的国际模糊系统学会世界大会(IFSA2005)时，还在英国的秦曾昌专门回国参会，见到了这位学术巨擘。

在伯克利的两年，秦曾昌一直从事的是文本挖掘和智能搜索的研究，这段经历结束后，他又回到了英国，在位于牛津的一家创业公司工作。这家公司严格意义上有深厚的学术背景，创始团队的三个人中有两位是牛津大学的教授，还有一位剑桥毕业的博士。这家公司主要做各种电商网站的搜索推荐，秦曾昌负责后端系统的机器学习算法的研发。整个公司差不多有10个人，这也是当时英国初创公司的标准配置。

当时秦曾昌住在牛津城的东南角，而公司是在西北角，上下班要从牛津大学的中心穿过去，中间还要倒一趟公交车，每天他都会看到来自世界各地的大量游客在牛津参观，成为他工作中的一道风景。

这那段经历让秦曾昌更清楚的认识到，一家好的公司一定是产品和市场都要做的好，为用户真正解决了痛点。不过他也认识到自己不适合在创业公司工作。“公司付给你薪水，但很多事情跟你没有关系，所有的产品是公司或者老板的产品，这对于在学术界做久的人肯定是不太习惯的。”

结束这份工作后，秦曾昌就动身回国执教，这距离他当时出国读书已经过去了整整8年。与此同时，人工智能研究也取得显著进展，这门学科逐步走出实验室，呈现技术扩散的趋势。

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“严师”的意义

事实上秦曾昌在回国前还曾经有机会进入投行，他曾经拿到了高盛的offer，不过恰逢金融危机爆发，第二天就发生了雷曼兄弟破产的爆炸性新闻，他的这个职位就被暂缓了。紧接着，整个伦敦金融城里很多人都抱着箱子离开了公司，仅2009年就有超过7万名伦敦金融城雇员成为“受害者”，被迫失业。

秦曾昌开玩笑的表示：“后来发现这个行业没办法进了，那就继续做研究吧。”那时候中国的经济发展非常好，在国内可能感受不是那么明显，但从国外却看得很清晰。“既然早晚都要回来，所以干脆就在那个时候回来了。”于是，秦曾昌在2009年初回到国内，任教于北京航空航天大学自动化学院。

在2009年，人工智能在业界已经发展得非常蓬勃，微软、百度、腾讯这些大公司在智能算法领域都已经有相当多的商业实践。在北航秦曾昌教人工智能、自然语言处理等课程，刚开始的时候学模式识别这个专业的学生并不多，每届只有十几个人，所以这些学生也享受到了宝贵的小课待遇。

秦曾昌从2009年就开始带研究生，最早的研究生2012年就已经毕业了。在学生眼中，秦曾昌从不是一位严厉的老师。“我跟学生说得很清楚，作为老师我有责任和义务来帮助你，你需要什么我会帮助你，但不会天天追着你干这个干那个。”

秦曾昌对希望到他实验室做研究的同学提出了要求：数学、计算机和英语都要好。回国这些年，他感觉国内的学生整体素质都不错，他带过的学生在毕业后也很少在国内，绝大部分都在国外继续求学做研究。

在秦曾昌看来，人工智能绝大部分研究的问题还是偏信息技术，所以在理论上任何有大量数据的地方都有发挥作用的空间。“人工智能的应用我看好的是传统产业升级。传统产业积累了大量数据，需要更多聪明的算法挖掘其中的价值，这些市场是很大的。金融行业就是如此，尤其在银行、保险等细分领域都需要大量这个学科的人才。”

在实验室里，秦曾昌会和学生一起把讨论和碰撞出来的idea进行研究，最终变成算法，通过写论文来编程，并不会受到任何外来的限制。在他看来，研究科学本身就应该是这样的，如果要继续做研究，必须要不断丰富自己的大脑。

2014年秦曾昌在意大利访问

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将科普进行到底

除了教学科研工作外，秦曾昌还有一个职务：北京航空航天大学科技传播研究中心主任。做科学教育的工作完全是他的个人兴趣，这从他2009年回国后就开始了。“小的时候很多人会引导你对科学产生兴趣，现在你去引导别人告诉他们科学很有趣，何况科学家本身是有社会责任去传播科学的。”

促使秦曾昌做科学教育的萌芽是他小时候看过的一本书《从一到无穷大——科学中的事实和臆测》，作者是美国著名天文学家George Gamow。这本书的内容涉及了自然科学的方方面面，作者用一个又一个妙趣横生的故事，由浅入深，把数学、物理乃至生物学的许多重要内容有机的融合在一起，让读者在轻松愉快的氛围中浏览了自然科学中的基本成就和最前沿的进展。

这本书深刻的影响了秦曾昌，后来他曾经编译出版《地球上有从不犯错的人吗》、《活人能捐献心脏吗》等多本科普著作, 获得读者和业界的好评。

与教授高深的人工智能科学不同，秦曾昌科学教育面向的对象是广大的青少年，因此这些年来他参与了我国第一次太空授课专家团，也是国内科技创新大赛、机器人大赛、小小科学家等各大青少年科技创新比赛的终审评委，北航冯如杯课外科技大赛、ICAN物联网设计大赛的专家评委，曾多次参加美国英特尔工程大奖赛（Intel ISEF）作为大奖和专项奖评委。

承担这么多社会活动，说实话是一件劳心的事情，但想到也许对某些青少年来说可能会改变他一生，秦曾昌认为这个意义很重大。“你不能保证你做的事情影响到所有的人，但如果对部分孩子有正面影响已经非常重要。”

现在秦曾昌会在大学教授和科学教育专家之间随时切换身份，面对不同的学生甚至孩子，他觉得没有太大的难度。“就像你在生活工作中身份上也有区别，但不耽误你同时做几件事。我觉得如果有人分担一下可能都会做得更好，全心全意做一件事，可能比现在做得成果更大。但就目前的状况我也接受，慢慢做就好了。”

目前科学教育占据了秦曾昌不少的时间，由于最近几年要指导新疆一家科技馆的运营工作，所以他几乎每个月都要往返几次处理各种事务。2016年还没结束，他的手机显示自己已经飞行了超过17万公里。

虽然是一名学者和大学教授，但秦曾昌也主动和业界保持着联系，在知识技能分享平台“在行”上线后，秦曾昌开设了几门课，其中约见次数最多的是：大数据（数据挖掘）基本思想和简单算法、数据挖掘和人工智能的瓶颈在哪儿、如何让青少年开始做科学研究，正好是他目前付出精力最多的几个领域。

一位产品经理在约见后留言：“秦老师半个小时就给我讲明白了神经网络深度学习。专业就是不一样，希望将来还有机会请秦老师指导我们。”而另一位青少年科学教育从业者在约见秦曾昌之后，双方成为了合作伙伴。

“至少我会觉得这种约见是靠谱的，聊完之后会有一个东西出来。我跟我的学生也是这么要求的，要想明白自己花一两年时间学习做什么，那才是值得的。”

来源：华创资本

文中配图由秦曾昌提供