毕业生 | 盖宇：我不是学霸

盖宇

上海纽约大学2019届学生

计算机科学专业

上海纽约大学2019届计算机科学专业的盖宇，可能正是人们口中的“学霸”。本科尚未毕业，就已经被世界排名并列第一的加州大学伯克利分校的计算机科学专业录取，直接攻读博士学位。（根据《美国新闻与世界报道》2019年全球大学计算机科学专业研究生项目排名，并列第一的其他三所大学为麻省理工学院、斯坦福大学、卡内基·梅隆大学）

作为一名本科生，为什么选择跳过硕士，直接攻读博士？盖宇说，和硕士项目相比，博士项目可以让他更专注地做研究，“虽然对计算机科学领域的学习来说，两年的硕士项目不见得不够，但两年后，我还要考虑是继续做研究还是去工作，对我来说，这两年的研究可能做得会不那么安心。如果是五年的话，我就能更专注一些。”

谈及博士阶段的研究方向，盖宇说，应该会是机器学习和计算机系统两者间的结合。“我觉得这个方向对我来说比较合适，因为我很喜欢思考机器学习算法及其背后的数学原理，以及探索如何将算法实现为高效的计算机系统。”

盖宇与计算机科学的缘分，从他的中学时代就开始了。不过当时，他还不了解计算机科学到底是什么。“我一直都挺喜欢写代码，因为可以实现自己的一些想法。不过一开始是纯属好玩，后来我才知道，计算机科学和写代码之间还是有很大差别的。”

盖宇家住上海，高中就读于七宝中学。本科选择上海纽约大学，是因为通过招生宣讲会，他认为上海纽约大学能给他不一样的教育体验。“当时，我对国内传统大学的选择有了一些了解。而上海纽约大学结合了中美高等教育的优势，拥有国际化教学环境和一流的师资力量。作为本科生，还有和各位大牛教授一起做研究的机会，所以我很向往。”

大一刚入学，因为喜欢写代码，他修读了上海纽约大学计算机科学教授、纽约大学全球特聘教授张峥的一门“计算机科学导论”（Introduction to Computer Science）。“这节课既是专业课，也是通识课，涉及很多写代码的内容，我写得很愉快。但更有趣的是，张教授还讲了很多关于计算机科学发展的历史，让我觉得，如果自己也能成为该领域未来发展的一部分，我的人生会非常有意义。”

通过这门课程的系统学习，盖宇发现，自己对计算机科学领域深感兴趣，在第二学期继续修读了计算机科学的相关课程，并毫不迟疑地确认了专业。大一暑假，张峥教授邀请他参与自己的一个研究项目，在这一过程中，盖宇认识到，原来计算机科学可以和很多其他学科领域“搭上边”，“计算机科学是一个交叉学科，它激发了我的很多新的兴趣，让我慢慢地喜欢上了数学和物理。之前我并不喜欢数学和物理，只是单纯地喜欢写代码，”盖宇回顾自己的这一蜕变。因为认识到数学的重要性与趣味性，大二期间，盖宇开始“恶补”数学，上了数学分析、线性代数等课程。

谈及如何在张峥教授的带领下展开研究工作，盖宇说，张峥教授会先推荐一些研究论文和线上资源让同学们自学，也会安排针对研究课题的小组讨论。“我们可以保证每周一次的小组讨论，张教授往往会亲自参加，给了我们很多的指导。”盖宇在上海纽约大学参与的比较重要的三个研究项目，包括依据神经科学的原理，去研究是否能改进人工神经网络的激活函数；基于人工神经网络有大量冗余神经元的事实，来研究这些神经元是否能由共同的、数量更少的神经元来控制；以及对卷积神经网络中的“跳层连接” (Skip Connections）做进一步研究。这些研究经历让盖宇学会了基本的科研技巧，“比如如何阅读和分析文献，提炼出自己的想法，再让想法成型。”

跟着张峥教授做研究，也让盖宇对跨学科研究有了初步体会。他发现，张峥教授虽然专于计算机科学，但研究兴趣很广博，在工作中会与脑科学家合作，探索跨学科交叉研究。这给了盖宇很大的启发，让他认识到，即便选定了计算机科学专业，之后也有机会结合其他感兴趣的方向。“本来我不知道神经科学和人工智能两者之间的联系，但在张教授的指导下，读了很多研究论文，才真正理解到这是一项很有意义的研究。其实，很多领域是可以相互借鉴，或是殊途共归的。”

2017年3月，Yann LeCun在上海纽约大学发表了题为“预测学习和人工智能的未来”的学术演讲，盖宇担任了此次活动的同声传译。

2017年3月，也就是盖宇大二时，纽约大学数据科学中心创办主任、Facebook副总裁兼首席人工智能科学家Yann LeCun，参加了上海纽约大学数据科学与人工智能研究中心举办的活动，发表了题为“预测学习和人工智能的未来”的学术演讲。当天活动现场座无虚席，连台阶上都挤满了听众。很多人有所不知的是，担任此次活动的同声传译不是请来的专业人士，而是两位志愿者——盖宇和他的大四学长王澈。“为了能做好这次工作，我准备了很长时间，比如要查很多专有名词该怎么翻。虽然很辛苦，但能让更多的人了解这位科学家对人工智能未来发展的洞见，是非常值得的。”

就在此次活动过去的两年后，2019年3月，Yann LeCun与另外两位科学家一起，获得了由国际计算机学会（ACM）颁发的2018年图灵奖。他们所取得的成就，也让盖宇深入思考科学家如何一步步推动人工智能领域的发展。“神经网络的起源也许可以追溯到计算机本身的发展，人工神经网络的雏形早在上世纪50年代末就出现了，但由于很多原因，这项技术不能在真实世界的任务中有很好的应用。直至Yann LeCun和另外两位科学家的出现，是他们将人工神经网络变成可以应用的技术，比如图像识别、人脸识别等，也带来了商业价值。如果说，‘从零到一’是一种突破，那么在有了‘一’的基础上，再做进一步推动，也是同样伟大的贡献。”

大三时，盖宇选择前往纽约进行海外学习，是因为看中了纽约大学柯朗数学科学研究所开设的研究生级别课程及其全球顶尖的师资力量。“比如，我上了一门‘实分析’的课，这门课的授课老师S. R. Srinivasa Varadhan教授，是数学国际奖项‘阿贝尔奖’（注：每年颁发一次，获誉为数学界最高荣誉之一）的得主。“除了最基本的实分析，他还讲了很多泛函分析和调和分析的内容，是我非常感兴趣的。这门课讲授的数学理论做得非常完备、漂亮，对我的研究有很大地启发。也让我开始思考，能否也在计算机领域做出同样的事情。虽然我知道，自己还有很长的路要走。”

在柯朗数学科学研究所，盖宇还上了一门由曾获“约翰·冯·诺依曼奖章”（注：由IEEE创立于1990年，旨在表扬在计算机科学和技术上具有杰出成就的科学家）的教授Patrick Cousot讲授的“程序设计语言”（Honors Programming Languages）课，讲述如何给程序设计一个完备的数学定义，以及有了完备定义后，又如何构建一个算法，验证程序的正确性。“事实上，验证程序正确性是非常难的，但可以通过基础的数学理论，构建出一个验证程序正确性的算法。很多关键性程序，例如飞行控制系统，必须要保证完全正确、万无一失，这让我真正领略到计算机科学的严谨性。”

在纽约学习时，盖宇还在柯朗研究所的Kyunghyun Cho和李金扬两位老师的指导下，分别进行了机器学习和计算机系统方向的研究，并最终确定了自己的博士研究方向。

盖宇在上海纽约大学图书馆

还有几个月的时间，即将赴美攻读博士，现在是否在做哪些准备？盖宇说，他正在抓紧时间读各种各样的论文。“今年3月我去伯克利校园参观时，和几位未来导师交流过。他们说，现在其实没什么要准备的，唯一的建议就是多读文章、多思考，我就照做了。”

对于完成博士项目之后的打算，盖宇说，虽然还没想好，但相信自己会接着做研究，“无论是在学术界或工业界，我对自己的要求都是做真正有意义的研究。”

即将离开上海纽约大学，盖宇说他最想念的就是学校里平易近人、学识渊博的教授。“除了张峥教授，给我留下深刻印象的还有大二时上‘数学分析’课的林芳华教授和Charles Newman教授，以及本学期教‘数据科学的数学’课的Gérard Ben Arous教授。我觉得，上海纽约大学有很多杰出的教授，虽然他们讲授的课程不同，但又都有相似之处——能将很复杂的问题以高屋建瓴的方式讲清楚，然后再带着同学一起剖析技术性的细节。”

平日里，除了学术研究之外，盖宇还喜欢看电影、看美剧，“我从小也喜欢古诗文，现在也会看一些。还有一些爱好都丢掉了，比如小时候喜欢打羽毛球，还参加过校队，但后来放弃了。”

在被问及是否认为自己是学霸时，盖宇说，他不愿意被简单地贴上“学霸”这样的标签，“我觉得，每个人都有复杂性和多面性，不应该用单一的标签来形容他们。在上海纽约大学的学习经历告诉了我，如何去欣赏每个人的多面性，以及勇敢地拥抱属于自己的各种可能。”

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