算法·专访|周礼栋:AI跨界是大趋势,计算思维将像识字一样被掌握( 三 )


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 。 ”
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