陳 曦

走進(jìn)胡清華的辦公室，立刻被他滿(mǎn)屋子的書(shū)所吸引。這些書(shū)的種類(lèi)既有專(zhuān)業(yè)類(lèi)書(shū)，也有哲學(xué)類(lèi)、文學(xué)類(lèi)書(shū)，甚至還“藏”著幾本金庸小說(shuō)。放松的時(shí)候，這位天津大學(xué)智能與計(jì)算學(xué)部教授兼人工智能學(xué)院院長(zhǎng)，就愛(ài)讀讀武俠小說(shuō)。

“我覺(jué)得知識(shí)是相通的，不要給自己設(shè)定邊界，要對(duì)新事物保持好奇?！边@是胡清華常對(duì)學(xué)生說(shuō)的一句話(huà)，這也是他的科研準(zhǔn)則。

從動(dòng)力機(jī)械到人工智能（AI），10年前，不給自己設(shè)限的胡清華，以跨界者身份走進(jìn)了這一如今炙手可熱的領(lǐng)域。

近年來(lái)，胡清華一直在不確定性建模領(lǐng)域深耕，他希望從“不確定性”中尋找“確定性”，從看似無(wú)規(guī)律的數(shù)據(jù)中發(fā)現(xiàn)規(guī)律?！拔业墓ぷ髦饕茄芯克惴ǎ瑥囊恍┑唾|(zhì)量的、雜亂的數(shù)據(jù)中找尋規(guī)律。”他說(shuō)。

前不久，2019年度國(guó)家杰出青年科學(xué)基金項(xiàng)目評(píng)審結(jié)果正式公布，胡清華申報(bào)的研究項(xiàng)目“不確定性人工智能”名列其中。

從動(dòng)力機(jī)械走向人工智能

胡清華出生在湖南省婁底市雙峰縣，小時(shí)候，書(shū)是他最喜歡的“玩具”?！拔颐看稳ビH戚家串門(mén)，第一件事就是找書(shū)看。找到一本書(shū)就躲進(jìn)角落讀，完全忘了外面的熱鬧。”他說(shuō)。

上世紀(jì)80年代，胡清華家鄉(xiāng)的圖書(shū)、報(bào)刊很少，多虧在外地上大學(xué)的叔叔每次放假回家?guī)б淮筠麜?shū)回來(lái)。從那時(shí)起，胡清華就向往上大學(xué)，“因?yàn)槟苡锌床煌甑臅?shū)”。

1995年，胡清華考入哈爾濱工業(yè)大學(xué)，學(xué)習(xí)動(dòng)力機(jī)械專(zhuān)業(yè)?！白鳛橐粋€(gè)地道的南方人，我跑到東北去上學(xué)，只是因?yàn)檎Z(yǔ)文課本上一篇課文，把北大荒描述得太美了，讓我對(duì)那里充滿(mǎn)無(wú)限的想象?！彼χ貞浀馈?/p>

上大學(xué)時(shí)，胡清華的專(zhuān)業(yè)學(xué)習(xí)主要圍繞火力發(fā)電廠(chǎng)的鍋爐和汽輪機(jī)。當(dāng)時(shí)，隨著發(fā)電機(jī)組向大型化方向發(fā)展，對(duì)設(shè)備可靠性的要求也日益提高。發(fā)電機(jī)組開(kāi)始安裝上各種傳感器，實(shí)時(shí)采集大量數(shù)據(jù)，用于設(shè)備的狀態(tài)監(jiān)測(cè)與故障診斷。

“讀研時(shí)，導(dǎo)師希望我能開(kāi)發(fā)出算法，以自動(dòng)分析這些監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)，判斷設(shè)備的狀態(tài)。我發(fā)現(xiàn)這項(xiàng)研究很有意思，從生產(chǎn)數(shù)據(jù)中尋找規(guī)則、建立模型，然后用模型判斷、預(yù)測(cè)設(shè)備狀態(tài)?，F(xiàn)在看來(lái)，這屬于人工智能范疇，但當(dāng)時(shí)自己并未意識(shí)到這一點(diǎn)，從事相關(guān)研究的人也不多。尤其在動(dòng)力機(jī)械領(lǐng)域，這還是很前沿的方向?！焙迦A回憶道。

如果說(shuō)，此時(shí)人工智能在胡清華心中，還只是個(gè)火種，那么把它變?yōu)樾苄艽蠡鸬?，是他參加的一個(gè)學(xué)術(shù)會(huì)議。

2000年前后，中國(guó)科學(xué)院發(fā)起“龍星計(jì)劃”，邀請(qǐng)一批在美國(guó)學(xué)術(shù)界已有一定成就的華人教授，不定期回國(guó)在某所大學(xué)，系統(tǒng)地講授一門(mén)美國(guó)研究生課程?！霸谀莻€(gè)年代，數(shù)據(jù)挖掘就像現(xiàn)在的大數(shù)據(jù)一樣時(shí)髦。2002年暑假，數(shù)據(jù)挖掘領(lǐng)域的頂尖學(xué)者韓家煒來(lái)北京大學(xué)授課，在課程快結(jié)束時(shí)，他還請(qǐng)來(lái)了在歐美大學(xué)任教的多位學(xué)者作報(bào)告?！焙迦A說(shuō)。

當(dāng)時(shí)，還在讀研的胡清華，就坐在臺(tái)下?！斑@些平時(shí)只在論文中才能‘見(jiàn)’到的學(xué)者，面對(duì)面給我們講授數(shù)據(jù)挖掘知識(shí)，實(shí)在太震撼了?！睆拇?，他開(kāi)始把研究領(lǐng)域從動(dòng)力機(jī)械慢慢延伸至模式識(shí)別、數(shù)據(jù)挖掘。

“不務(wù)正業(yè)”助其順利完成跨界

雖然跨界到人工智能的想法，已在胡清華腦中醞釀多時(shí)，但他“并不急于一步到位”。

在碩博階段，胡清華依舊圍著“老本行”動(dòng)力機(jī)械轉(zhuǎn)，但在研究過(guò)程中他應(yīng)用了大量人工智能知識(shí)，并將相關(guān)成果寫(xiě)成十余篇論文。

此外，胡清華還閱讀了大量與人工智能相關(guān)的書(shū)籍和文獻(xiàn)，也常去參加學(xué)術(shù)會(huì)議。為更好地向同行學(xué)習(xí)，他甚至申請(qǐng)擔(dān)任了南京大學(xué)BBS小百合數(shù)據(jù)挖掘版的版主，定期在網(wǎng)上組織學(xué)術(shù)討論。

“其實(shí)，很多論文的原始想法，都源于和網(wǎng)友進(jìn)行的討論，可以說(shuō)很多靈感都是碰撞出來(lái)的?！焙迦A笑著回憶道，當(dāng)時(shí)周?chē)擞X(jué)得他在網(wǎng)上組織討論是“不務(wù)正業(yè)”，但如今想來(lái)，恰是這些經(jīng)歷，讓他更順暢地實(shí)現(xiàn)了跨界。

經(jīng)過(guò)漫長(zhǎng)的醞釀期，直到博士畢業(yè)后，2009年去香港理工大學(xué)做博士后研究，胡清華才算正式邁入人工智能的大門(mén)。

其實(shí)，早在念本科時(shí)，胡清華“不務(wù)正業(yè)”的本性就已顯露。

大二時(shí)，胡清華當(dāng)上了校報(bào)記者，還長(zhǎng)期為?？豆ご笕恕穼?xiě)專(zhuān)欄?！捌鸪?，寫(xiě)稿是為了賺稿費(fèi)，拿到稿費(fèi)后就可以去買(mǎi)更多的書(shū)。后來(lái)自己慢慢喜歡上了寫(xiě)東西，不寫(xiě)不成。”他回憶道。

無(wú)心插柳，讓胡清華沒(méi)想到的是，經(jīng)過(guò)幾年的新聞?wù)Z言訓(xùn)練，自己的寫(xiě)作能力得到迅速提升，語(yǔ)言表達(dá)更加精準(zhǔn)、有力，這對(duì)他后來(lái)的科研工作幫助極大。

“很多理工科學(xué)者最頭疼的，就是寫(xiě)論文、寫(xiě)申請(qǐng)、做報(bào)告，由于之前積累的筆頭功夫，寫(xiě)論文對(duì)于我來(lái)說(shuō)，非常輕松。別人可能需要一個(gè)月才能完成的論文初稿，我不到一周就可以寫(xiě)好。在惡補(bǔ)人工智能領(lǐng)域相關(guān)知識(shí)時(shí)，對(duì)文字的駕輕就熟，也使我的閱讀理解速度快過(guò)旁人，一些大部頭的書(shū)，我有時(shí)一兩周就能‘啃’完?！焙迦A說(shuō)。

一些人工智能學(xué)界的同行表示，胡清華清新的文風(fēng)、簡(jiǎn)潔的語(yǔ)言風(fēng)格，使他寫(xiě)出的論文更易被人理解，學(xué)術(shù)觀點(diǎn)也更易被同行接受。同時(shí)，這樣的語(yǔ)言風(fēng)格也有助于提高其文章的引用率。

“當(dāng)版主、記者，在當(dāng)時(shí)，這些都是我的興趣，可能看上去有些‘務(wù)不正業(yè)’，但我一直覺(jué)得，學(xué)習(xí)是觸類(lèi)旁通的，你永遠(yuǎn)不知道，不經(jīng)意的積累，會(huì)將你的人生引向何處?！焙迦A表示，他也常對(duì)學(xué)生說(shuō)，要珍視自己的興趣，它是“你科研路上最好的老師”。

在不確定性建模領(lǐng)域深耕10年

興趣是最好的老師，但僅憑興趣，并不能讓胡清華在人工智能這個(gè)新領(lǐng)域開(kāi)疆拓土。

2011年底，胡清華結(jié)束了在香港理工大學(xué)的博士后研究工作，進(jìn)入天津大學(xué)。入職后，他接到的首個(gè)項(xiàng)目就極具挑戰(zhàn)性，胡清華與博士生導(dǎo)師一起獲得“國(guó)家重點(diǎn)基礎(chǔ)研究發(fā)展計(jì)劃（973計(jì)劃）”課題的資助，開(kāi)展“新能源不確定性建?！狈矫娴难芯?。

胡清華介紹道，這個(gè)研究圍繞電力系統(tǒng)中的太陽(yáng)能、風(fēng)能展開(kāi)?！斑@部分能源有點(diǎn)‘不靠譜’，大規(guī)模利用它們時(shí)，可能會(huì)破壞電力系統(tǒng)的穩(wěn)定性，降低供電質(zhì)量。只有摸清這些能源的‘脾氣’，才能讓其為我所用。”他說(shuō)。

對(duì)胡清華來(lái)說(shuō)，新能源不確定性建模，是一個(gè)完全陌生的領(lǐng)域。從查資料、讀文獻(xiàn)，到收集數(shù)據(jù)、分析數(shù)據(jù)，胡清華的“拓荒之路”走得異常艱辛。

但幾年努力下來(lái)，“門(mén)外漢”胡清華，硬是在該領(lǐng)域闖出了一片天地?！盀樘嵘L(fēng)功率預(yù)報(bào)的精度，我進(jìn)行了大量的建模工作并設(shè)計(jì)了眾多算法。在此基礎(chǔ)上，風(fēng)速難以被確定等難題被逐步破解，風(fēng)功率預(yù)報(bào)的精度隨之得到提升。”他說(shuō)。

2016年，這個(gè)項(xiàng)目順利通過(guò)了驗(yàn)收，他所在的課題組被評(píng)為優(yōu)秀。在一般人看來(lái)，此時(shí)研究也就該結(jié)束了。然而，胡清華“并不想就此收手”。

“圍繞這一項(xiàng)目，還有很多東西可以挖掘，所以研究不僅沒(méi)有結(jié)束，而且才剛剛開(kāi)始?！痹诤迦A眼中，這項(xiàng)研究屬于數(shù)據(jù)不確定性建模研究范疇，而這類(lèi)研究是機(jī)器學(xué)習(xí)和數(shù)據(jù)挖掘領(lǐng)域的難點(diǎn)?！按髷?shù)據(jù)時(shí)代已經(jīng)到來(lái)，在利用大數(shù)據(jù)方面的最大問(wèn)題就是，數(shù)據(jù)質(zhì)量的不穩(wěn)定。質(zhì)量低下的數(shù)據(jù)，可能導(dǎo)致基于數(shù)據(jù)的決策出現(xiàn)重大偏差?！?/p>

于是，胡清華組建起一支20多人的團(tuán)隊(duì)，向著一個(gè)個(gè)數(shù)據(jù)不確定性建模難題，發(fā)起沖鋒。從新能源的不確定性擴(kuò)展到大數(shù)據(jù)的不確定性，胡清華率隊(duì)從工程應(yīng)用研究中發(fā)現(xiàn)基礎(chǔ)研究問(wèn)題，再將基礎(chǔ)研究成果應(yīng)用于工程領(lǐng)域，實(shí)現(xiàn)了科研的良性循環(huán)。

經(jīng)過(guò)近10年的開(kāi)疆拓土，胡清華對(duì)不確定性建模研究，有了更系統(tǒng)的認(rèn)知，逐漸意識(shí)到這是座處在交叉學(xué)科領(lǐng)域的科研“富礦”。今年，胡清華獲批的國(guó)家杰出青年科學(xué)基金項(xiàng)目，依舊是瞄準(zhǔn)不確定性，從數(shù)據(jù)的不確定性向建模任務(wù)的不確定性延展。

“未來(lái)，我計(jì)劃將團(tuán)隊(duì)研究的算法，應(yīng)用于天氣預(yù)報(bào)、森林火災(zāi)預(yù)報(bào)以及大型裝備故障預(yù)報(bào)等領(lǐng)域，希望成果能有更廣闊的應(yīng)用空間。”胡清華說(shuō)。

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