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來源 | 人民日報、長沙晚報、湖南教育電視臺

轉(zhuǎn)載自| 募格學(xué)術(shù)

近期，各校優(yōu)秀的青年學(xué)者喜獲杰青的新聞頻出，小募關(guān)注到在2020年清華大學(xué)一位32歲的博導(dǎo)已獲得了優(yōu)青，可謂是青年俊才！今天讓我們一起來走近他的故事吧~

黃高，道林鎮(zhèn)華鑫市村人，2005年畢業(yè)于寧鄉(xiāng)一中，27歲獲得清華大學(xué)博士學(xué)位，隨后前往美國康奈爾大學(xué)計算機(jī)系繼續(xù)博士后深造，博士后第二年他的研究《Densely Connected Convolutional Networks》就獲CVPR2017最佳論文，并被編入多本深度學(xué)習(xí)著作，單篇引用量于去年已經(jīng)接近1.1萬次。目前在NeurIPS，ICML，CVPR等國際頂級會議及IEEE多個匯刊共計發(fā)表學(xué)術(shù)論文50余篇，被引用18000余次。

▲黃高

曾獲2016年全國百篇重大影響國際學(xué)術(shù)論文、2018年世界人工智能大會Super AI Leader（SAIL）先鋒獎、2019年吳文俊人工智能優(yōu)秀青年獎等多項榮譽(yù)。如今，年僅32歲的黃高已是清華大學(xué)自動化系助理教授，博士生導(dǎo)師。2020年，成為國家優(yōu)秀青年科學(xué)基金獲得者，同年獲阿里巴巴“達(dá)摩院青橙獎”。

-PART01-

27歲博士畢業(yè)

讀完博士后回母校任教

“黃高個性強(qiáng)，不服輸！從小就有一個上清華的夢?！苯?，記者見到其父親黃星耀，一說起兒子黃高，就神采奕奕，一臉自豪。

據(jù)了解，其父親黃星耀中年才得這一滿崽，倍加疼愛，在學(xué)習(xí)上從來不施加壓力。但黃高從小學(xué)習(xí)就非常認(rèn)真刻苦，堅持自主學(xué)習(xí)，一步一個腳印，從小學(xué)到初中到高中到大學(xué)，成績一直名列前茅，可以說是一帆風(fēng)順。

黃高的三姐黃永明介紹，黃高喜歡看姐姐們讀的書，不管能不能看懂，他都表現(xiàn)出強(qiáng)烈的好奇心和求知欲。

▲黃高的生活照

“別人的孩子是玩耍得不記得學(xué)習(xí)，而黃高是學(xué)習(xí)得忘記了玩耍，總要我三催四請才出來，一眨眼功夫，又跑回房間看書去了?！?/strong>黃星耀樂呵呵地說。黃高的姐姐們也都是學(xué)霸，都通過讀書跳出農(nóng)門，改變了命運(yùn)。

“我爸常說弟弟是國家培養(yǎng)的，要懂得感恩。無論學(xué)到什么程度，最終一定要回國家做貢獻(xiàn)。”黃永明說，黃高在美國博士后畢業(yè)后，世界500強(qiáng)企業(yè)的聘書都收到了十余份，但黃高謹(jǐn)記父親的教誨，毅然決然選擇回國，回到母校清華，從事人工智能和深度學(xué)習(xí)等科研工作。

-PART02-

科研最美妙的

就是嘗試去拓展知識的邊界

在黃高剛開始攻讀博士學(xué)位時，人工智能領(lǐng)域深度學(xué)習(xí)的工具還在發(fā)展中。優(yōu)化算法等現(xiàn)在看來簡單到僅需一行代碼的操作，當(dāng)時要靠一行行編程實現(xiàn)。

許多研究者在探索如何通過縮減網(wǎng)絡(luò)連接來降低模型復(fù)雜程度，黃高卻另辟蹊徑，希望通過增加跨層連接，使信息通道更加通暢，讓模型中的信息能更快速地向前傳遞。

“不斷摸索新的東西，做別人沒做過的事情，與未知共處，才是科研最有魅力之處?！?/span>黃高說，做科研最美妙的就是嘗試去觸碰、拓展人類知識的邊界。

2016年，黃高提出了密集連接卷積網(wǎng)絡(luò)的大膽設(shè)想。起初并不被看好，但他與合作者始終堅持，最終突破了傳統(tǒng)深度網(wǎng)絡(luò)的單向直鏈結(jié)構(gòu)，提出全局密集跨層連接范式，使神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)實現(xiàn)“連接數(shù)多而計算量少”，進(jìn)一步提高了運(yùn)算效率。

這項具有開創(chuàng)性的模型，獲得了首屆世界人工智能大會最高獎SAIL先鋒獎，被編入多本深度學(xué)習(xí)書籍，也被廣泛應(yīng)用于醫(yī)療影像處理、人臉識別、文本翻譯、語音識別等人工智能應(yīng)用場景。

▲黃高在工作中

-PART03-

以科研技術(shù)

助力抗疫工作

黃高的研究大多源于日常生活中的需求，他希望用鍵盤“搭建”出更多智能生活的美好場景。

去年新冠肺炎疫情發(fā)生之初，核酸檢測還沒有廣泛開展，肺部CT是重要的檢查手段。但由于醫(yī)生數(shù)量有限，讀片速度與診斷準(zhǔn)確率均受到影響。

曾在博士后期間做過醫(yī)學(xué)影像分析方面工作的黃高開始思考，如何利用人工智能技術(shù)減輕醫(yī)護(hù)工作人員的壓力。

收集數(shù)據(jù)、設(shè)計算法、開發(fā)系統(tǒng)……研究成果很快落地。黃高與解放軍總醫(yī)院等單位聯(lián)合開發(fā)了基于人工智能技術(shù)的CT影像快速輔助診斷系統(tǒng)，讀圖快，準(zhǔn)確率約為96%，能輔助醫(yī)生更好地做出診斷。

去年2—3月，這一系統(tǒng)在120多家醫(yī)院完成病例分析3萬余例。

-PART04-

趕上學(xué)科發(fā)展的浪潮

既幸福又深感壓力

這些年，關(guān)注人工智能領(lǐng)域的研究者日益增多。黃高坦言：“趕上了一個學(xué)科發(fā)展的浪潮，對于研究者而言，既幸福又深感壓力?！?/strong>

之所以幸福，是因為有很多人朝向同一目標(biāo)努力奔跑。人工智能領(lǐng)域的很多公司、學(xué)者都已開放程序源代碼。開源深度學(xué)習(xí)框架、開源應(yīng)用軟件、開源社區(qū)的快速發(fā)展，推動了研究互相促進(jìn)和協(xié)同創(chuàng)新。黃高設(shè)計的深度學(xué)習(xí)框架也是開放的，在他看來，“開放的、充滿活力的研究環(huán)境，能孕育出更多好成果?！?br style="outline: 0px;">

▲圖片均由受訪者供圖

之所以深感壓力，是因為競爭很激烈。一臺用支架高高架起的電腦、滿屏算法、嘈雜高溫的機(jī)房，組成了黃高的科研日常。黃高習(xí)慣站著做研究來集中精神，“面對學(xué)科領(lǐng)域的快速發(fā)展，每個人都要跟時間賽跑。一方面要時刻追蹤最新的研究趨勢，了解學(xué)術(shù)界的最新動態(tài)；一方面要有很強(qiáng)的行動力，一旦猶豫就很可能錯失機(jī)會?！?/strong>

“發(fā)展人工智能的故事才剛剛開始。”黃高介紹，人工智能領(lǐng)域還存在很多未解的問題，從基礎(chǔ)理論、技術(shù)發(fā)展，到構(gòu)建人工智能相關(guān)的倫理規(guī)范，都是科學(xué)家們面臨的挑戰(zhàn)。努力突破它們，正是黃高做科研的價值所在。

黃高說：“預(yù)測未來最好的方式，就是創(chuàng)造未來。人工智能的前景很美好，值得我們?yōu)橹Ρ寂??！?/span>

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27歲博士畢業(yè)，32歲成清華博導(dǎo)！他單篇論文引用量接近1.1萬次

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