原来他们是这样走过来的！

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本篇人物，是来自北京航空航天大学软件学院的助理教授周号益老师。在多次参与社会重大治理项目过程中，他逐渐清晰自己AI工作的本质——探寻通用智能到来的可能性。以下为采访全文，欢迎阅读~

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“‘鹦鹉学舌’是简单模式的重复模仿，而‘乌鸦喝水’则是自主激励的长期洞察，未来AI领域很有可能实现这一跨越式的进化”。

周号益现任北京航空航天大学软件学院助理教授，也是北航大数据科学与脑机智能高精尖创新中心成员。

2020年，他作为负责人参与高精尖创新中心的新冠疫情大数据防控分析任务、国家卫健委传染病智慧化多点触发监测预警平台规划和试点验证等工作，支撑国家疫情防控决策，得到了国务院办公厅、北京市卫健委等专函致谢。

求学及从业多年，周号益一直致力于解决工业、医疗等行业中真实问题，并身体力行参与国计民生的重大需求项目。相对于追逐短期热点，他更热衷于探寻复杂表象背后的长期演化本质。在他心中，AI的本质还是去探寻通用智能到来的可能性，对于在更远的未来AI能给社会带来的改变，他满怀兴奋与期待。

放弃王牌专业保研：

就想看看传统学习在关心什么

周号益的本硕博求学生涯都是在北京航空航天大学学院路校区度过的。他形容北航像一位不善言辞的“严父”，会允许年轻的时候多尝试不同的事，但在关键时刻，会提醒他正确的方向和该做的事。在北航学习的十几年，周号益慢慢将精力聚焦在自己真正的兴趣所在。

本科阶段，周号益就读于北航的顶尖专业“飞行器设计与工程”，成绩优异，但他还是没能放下自己对计算机新技术的兴趣，毅然决定放弃保研，转向计算机专业。

随着研究生学习的深入，他逐渐清晰自己对深度学习底层逻辑的兴趣。那正是视觉领域爆火的前夜，但他却选择了一个在前十年机器学习火爆、但目前已经降温的一个概念SVM去研究，“我想看看传统学习在关心什么，想看看研究深度学习之前的这代人，是怎么看待学习这件事本身，某种程度上我是有些oldschool，但这个方向真的令我很感兴趣。”

研究生的学习时光，为周号益后面的读博、任教的研究打下了良好的基础。而这一次“考古式研究”的经历，在后来的多次研究方向抉择中，激励他做出更冷静的判断。“我们的目标不一定是最热的方向，更多的时候需要think out of box”。

参与疫情大数据防控项目：

AI将在未来常态化防疫有更多落地场景

2020年初，周号益所在的北航大数据科学与脑机智能高精尖创新中心成立了一支疫情防控应急大数据团队，包括周号益在内的三十多名大数据专家及优秀学生参与其中。彼时正在美国访学的周号益，“临危受命”成为了数据分析组组长，带领组员开展国内外疫情态势评估及趋势预测、重点区域交通物资保障能力分析、境外输入风险评估等一系列工作，为国内外疫情研判提供了重要参考。

当时，周号益所在的罗格斯大学正处于美国的重疫区，受疫情影响几要断粮的他克服了生活上的困难，协同国内组员讨论总体思路和数据模型，保障了各专报的顺利交付。他们团队做出了首个面向湖北省的疫情地图服务，也对境外输入风险做出了精准预测，并在疫情常态化防控后，不断通过大数据优化流调等防疫重要环节。最终，国务院办公厅、卫健委、CDC等向北航发专函致谢，称赞该团队“勇于担当、攻坚克难”。

回忆这段经历，周号益说这是一个关乎祖国、涉及很多人福祉的项目，让他感受到了AI人在国家需要时的感召力和使命感。经此一“战”，周号益更加深切地感受到AI将在未来常态化防疫工作中有更多落地场景，对此他做出了四个方面详尽的介绍——

第一，AI增强语音技术将很大程度上加强疫情的常态化管理，人是怕病毒的，但机器是不怕的。目前我们的流调人员、社区工作者都冒很大风险，智能助手或者智能语音技术的进一步发展，可以很大程度上避免直接地面对面风险工作，保护更多的志愿者，也减轻更多的重复性工作负担。

第二，文本的理解技术将在疫情的常态化管理中发挥很强大的作用。目前虽然已经有一些技术可以对复杂语态进行切割、理解、抽取、构建，但还远不够。未来自主生成、自动理解为代表的NLP技术，将更有效地帮助我们去解读每个人的流调报告，解读自己的行程报告，甚至促成国际性疫情信息共享。依靠大数据的手段让每个人享受高效的信息处理，会使得我们社会可以做更精细的和更广范围的疫情常态化管理。

第三，图技术的突破也将对疫情常态化管理产生重大影响。每个人都不是独立的点，都是在复杂网络中，每个人在不同层面都有不同的联系。如果一个人感染，密接的划定范围都是涉及到图及图传播的相关技术。如果可以做到基于图的精确和追溯，就能最大限度减少新冠疫情对社会的影响。

第四，未来也将出现更强的计算平台和云端结合的技术。如何构建一个合理的大数据智能计算平台，能够在保护好个人数据隐私的前提下做到充分地信息共享，同时保障AI算力的持续稳定和绿色低碳。

未来AI会有更高的理解能力，

是从“鹦鹉”到“乌鸦”的进化

随着疫情地反复，周号益现在依然积极参与新冠相关的国家重点课题研究。

除此之外，他还与国家电网合作，所研发设备故障预测算法在山东等地的应用，监测范围覆盖1300余座110kV～500kV超高压核心变压器，辅助研判重型设备负载下工况，保障国有重大固定资产安全。

与北京大学第三医院、北京大学肿瘤医院等持续合作，基于时空序列方法建立慢阻肺急性加重等预警模式，服务于北京多个医联体，联合项目于2019年获评北京市“首都转化医学创新大赛”优秀奖，转化应用于京东方健康。该项目切实地解决慢病患者院外管理难问题，让AI发挥更强的工具性作用。

在周号益看来，AI的本质还是去探寻通用智能的可能性。“图灵曾经提出过这个问题，并定义了图灵测试，不可否认这是一个伟大的创举，但是随着技术的发展，我们或许有可能要更新对于通用智能的定义或者测试手段，或者再次重新定义这个问题本身。”

在周号益看来，现存的AI更像是“鹦鹉”，可以说“你好”、能够完成重复与模仿的对话，而未来的AI会逐渐向“乌鸦”靠拢，在喝不到水的时候，会想办法填石头，这是一种自我激励的远期逻辑推理，代表着对客观世界的认知。

“未来如果想实现更通用的人工智能，能够实现更长期的归纳演绎能力是必然之路，而且会是更经济、更透明、更绿色的手段。”

周号益喜欢胡适说过的一句话，“大胆假设，小心求证”。作为AI青年，他既有对未来有无限的畅想，但也对当下的每一步研究都谨慎认真。

作为青年教师，他建议年轻的AI从业者向德高望重的前辈看齐，提升学术修养，保持工作可复现性，推动数据的整理开源，并且抓住国家和社会提供的各类机遇。“现在的国内研究环境其实是很适合AI人发展的，不管是青年教师的国家基金申请、还是‘东数西算’等新产业、新计划，都为咱们年轻人提供了很好的机会。”

就如周号益所说，“未来AI势必会助力构建一个更为和谐、更高效的社会”，就让我们一同期待，100年后AI将为全球带来的美好未来！

嘉宾介绍

周号益

周号益现任北京航空航天大学软件学院助理教授，也是北航大数据科学与脑机智能高精尖创新中心成员。他曾发表高水平论文10余篇，获“AAAI2021最佳论文奖”；获国家电网大数据中心科技进步一等奖、工信部工业互联网创新成果转化一等奖、“互联网+”大学生创新创业大赛北京赛区一等奖；开源项目Informer在PWC社区趋势排名第一、访问20余万次；入选世界人工智能大会WAIC2021“云帆奖·明日之星”、北京市“海英之星”、北京市优秀毕业生、北航“十佳研究生”、智源领域新星。

-The End-

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