北京大學(xué)新聞網(wǎng)發(fā)布消息：朱松純教授受聘擔任北大人工智能研究院院長。
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這則新聞在AI學(xué)術(shù)圈再次掀起熱議。就在本月中旬剛有消息傳出「朱松純擬加入清華大學(xué)自動化系，任教研系列教授」。
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然而，知乎上入職清華相關(guān)的帖子現(xiàn)在已經(jīng)被刪除了。
9月24日，朱松純已經(jīng)以院長的身份在北大開了工作會議。北大常務(wù)副校長龔旗煌代表學(xué)校，對朱松純受聘北大表示熱烈歡迎。???
? ? ? ?朱松純表示，他與北大、清華的相關(guān)學(xué)者一直保持著密切的學(xué)術(shù)交流與合作，有很多朋友和合作伙伴。近一段時間來，自己又深入考察了解了北大、清華等高校的情況。在北大，他與多個研究方向的師生進行了充分的交流，深入了解了北大人文社科領(lǐng)域的發(fā)展狀況，與多位知名學(xué)者進行了跨學(xué)科的探討，收獲頗豐。朱松純認為通用人工智能的實現(xiàn)，離不開哲學(xué)層面的思考，也需要與理工文醫(yī)深入融合。而北大在各方面都有深厚的積淀，因此，堅定了自己在北大開展人工智能研究的信心。他將全身心投入到關(guān)鍵領(lǐng)域、重大問題的研究，培養(yǎng)更多國家需要的拔尖創(chuàng)新型人才，爭取取得更多突破性、原創(chuàng)性的成果。朱松純還特別強調(diào)，他將主動發(fā)揮好橋梁紐帶作用，推動北大、清華等各兄弟院校精誠合作，整合各自優(yōu)勢資源，形成合力，共同來參與、支持北京通用人工智能研究院的建設(shè)。清華北大都來「搶」的朱松純：三次問鼎計算機視覺最高獎
朱松純于1996年獲哈佛大學(xué)計算機博士學(xué)位，師從國際數(shù)學(xué)大師大衛(wèi)·曼福德教授，在國際頂級期刊和會議上發(fā)表論文300余篇，并三次問鼎計算機視覺領(lǐng)域國際最高獎項——馬爾獎。朱松純對計算機視覺有著自己獨到的看法，在認知科學(xué)領(lǐng)域，如視覺常識推理、場景理解等領(lǐng)域做出了重要貢獻。他信奉一句話，「一個民族如果忘記了歷史， 她也注定將失去未來」，而這句話，對計算機視覺來說，也是同樣發(fā)人深省。他提到，現(xiàn)在很多新發(fā)表的視覺的論文，很少有文章能夠引用到 5 年之前的文獻，都是引用近兩年arxiv上的文章，去比一些Benchmarks。很少有人認真去看 10 年前，20 年前，甚至 30 年前的論文，而當時的一些思想和框架性的東西，對現(xiàn)在的研究仍有重要的意義，大家?guī)缀醵加猛瑯拥姆椒ㄔ诒刃?shù)點后面的精度。大家都相當短視，只關(guān)注這幾年的歷史和流行的方法，根本無法傳承這個學(xué)科。特別是等當前這一波方法退潮之后，這批人就會慢慢失去根基和源創(chuàng)力。談到自己的學(xué)術(shù)生涯，他認為David Marr 對他影響最為深遠。60 年代開始的時候大家已經(jīng)很多人研究視覺神經(jīng)生理學(xué)、心理學(xué)問題，也有人做一些邊緣檢測的工作。但是，計算機視覺到底要解決哪些問題？如何實現(xiàn)？大家莫衷一是，談不清楚。? ? ? ?
?? ? ?David Marr 分出了三個層次來解決這個問題，分別是計算（其實應(yīng)該說成是表達）、算法、和實現(xiàn)。首先，在表達的層次， 如何把它寫成一個數(shù)學(xué)問題。任務(wù)是什么？輸出是什么？這是獨立于解決問題的方法的。其次，對這個數(shù)學(xué)問題去求解時，可以選擇不同的算法， 可以并行或者串行。再次，一個算法如何在硬件上實現(xiàn)， 可以用 CPU，DSP， 或者神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)來實現(xiàn)。?? ? ??
? ? ? ?除此之外，David Marr 還理清了視覺到底要計算什么。Marr 提出了一個系列的表達，從primal sketch（首要簡約圖）， 到 2 ? D sketch（深度簡約圖）， 到 3D sketch。這里面還包含了紋理、立體視覺、運動分析、表面形狀等等。Marr認為，視覺計算不是單純?nèi)デ笠粋€解，而是一個連續(xù)不斷的計算過程，越看、越琢磨，可能得到的理解就越多。值得一提的是，Marr 在1978 年冬診斷得了急性白血病，在得知來日無多后，Marr就趕緊整理了一本書《視覺：從計算的視角研究人的視覺信息表達與處理》，去世時年僅35歲。? ? ? ?
?? ? ?朱松純和同事在這本書上花了8年時間，把 Marr 提出的早期視覺概念， 包括紋理 、圖像基元以及原始簡約圖等轉(zhuǎn)換成了一個統(tǒng)一的數(shù)理模型。從此，視覺就可以從純粹的理論、計算的角度來研究了。除了視覺的統(tǒng)計建模和計算理論，朱松純還實現(xiàn)了圖像與場景的解譯（parsing）計算框架， 擴展了模式識別創(chuàng)始人傅京孫先生的句法模式識別理論。自2010年以來，朱松純將計算機視覺與認知科學(xué)、自然語言理解、機器人等學(xué)科結(jié)合，探索他所稱的「人工智能的暗物質(zhì)」——占95％的、無法通過感知輸入觀測到的智能。現(xiàn)在，朱松純團隊構(gòu)建了一個大規(guī)模、物理逼真的VR / AR環(huán)境，用于訓(xùn)練和測試負責(zé)執(zhí)行大量日常任務(wù)的自主AI智能體。這些智能體可以整合視覺，語言，認知，機器學(xué)習(xí)和機器人技術(shù)等領(lǐng)域的能力，在此過程中發(fā)展物理常識和社會常識，并使用認知架構(gòu)與人類進行交流。熟悉朱松純教授的人，對他嚴謹?shù)闹螌W(xué)精神，也從不吝惜贊美之詞。他對數(shù)學(xué)一絲不茍，對視覺領(lǐng)域有著一流的直覺
微軟亞洲研究院視覺組研究員代季峰，曾經(jīng)在朱松純教授的VCLA實驗室訪學(xué)一年多，為我們分享了一些朱松純教授的學(xué)術(shù)人生。朱松純教授的實驗里學(xué)生人數(shù)較多，自然要用雄厚的funding資金來支撐。朱教授在最近幾年應(yīng)該都是美國大學(xué)視覺界里funding最多的教授（不知道是不是要加個「之一」）。從2011年起，朱老師的實驗室，作為PI拿到的資助超過4000萬美元，其主要原因就是其「研究思維超前」。能夠拿到這些大funding，意味著朱教授對這個領(lǐng)域的大方向「有著一流的直覺以及領(lǐng)先和準確的把握」。而朱教授這種的「第六感」在多年前就已經(jīng)有所體現(xiàn)。? ? ? ?
?? ? ?2012年，朱松純教授主持的一個MURI大項目在UCLA開會，他上臺講了一通「vision meets language」，說視覺和語言的結(jié)合會是一個重要的問題，比如看到一整個圖片，系統(tǒng)應(yīng)該輸出一段話描述它，比如看到一個bounding box區(qū)域，要描述這里面發(fā)生了什么，這個用一個hierarchical的And-Or graph該如何實現(xiàn)。當時很多視覺領(lǐng)域的大佬都覺得有些天方夜譚。沒想到過一兩年，這就是紅極一時的VQA任務(wù)，不過是用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)實現(xiàn)的。「能夠提前感知到未來的大方向」，這是頂級的research感覺，這也是朱松純教授最厲害的地方。朱松純教授提的大方向，雖然有錯的，但是正確的概率已經(jīng)是很高了。對數(shù)學(xué)（尤其是統(tǒng)計）一絲不茍跟朱教授討論的時候，最經(jīng)常被challenge的就是「這個算法不對，數(shù)學(xué)上是錯的，這個CV領(lǐng)域最近火的技術(shù)在統(tǒng)計上是不對的」對大部分研究者來說，概率模型流行就用概率模型，SVM流行就用SVM，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)流行就用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。而朱松純教授是有信仰的，那就是他的「概率模型」，曾經(jīng)在SVM之前引領(lǐng)了視覺領(lǐng)域的潮流。那是他們自己的東西，所以不像其他人那樣可以輕易舍棄。朱教授曾經(jīng)說過「做research像下圍棋，不能東下一顆西下一顆，地盤全被別人占了」。剛?cè)ニ麑嶒炇业臅r候，會很不適應(yīng)他的批評，但你慢慢了解他，就好了。他對學(xué)生的長遠發(fā)展和重要利益，是非常好的；雖然批評時很難受，但過后他不記仇；還有同實驗室吳教授的平衡和調(diào)和。其實學(xué)術(shù)圈的老板，脾氣大一些、對學(xué)生push的非常多，算是research人的通病吧。但最后找工作什么的關(guān)鍵時刻，他和同實驗室的吳教授都是非常supportive，有人情味的。朱松純教授的女兒在年滿18歲之際放棄了美國國籍加入中國國籍，也許從那時起，朱松純教授的回國計劃就已經(jīng)提上了日程。朱松純這次回國，將為國內(nèi)人工智能尤其是通用人工智能的發(fā)展，帶來強勁動力。他也離「人工智能大一統(tǒng)理論」的夢想上更近了一步。推薦閱讀：
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http://www.stat.ucla.edu/~sczhu/research_blog.html#VisionHistory（朱松純：正本清源 | 初探計算機視覺的三個源頭、兼談人工智能 ，2016）https://www.zhihu.com/question/59182074（文中評價來自微軟研究員代季峰的知乎回答）
