南加州大学林禹臣：教机器学习常识，是种什么体验？
原来他们是这样走过来的！
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本篇人物，是来自南加州大学计算机系博士生林禹臣。他说，“常识推理不是一个能及时反馈的研究领域，研究它的人像是AI领域的‘苦行僧’”，但他为什么能乐在其中？以下为采访全文，欢迎阅读~
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冰是冷的、火是热的......这些三岁孩童就知道的常识，但要让机器学习这些，似乎并非那么容易。目前就读于南加州大学的在读博士生林禹臣，正是这项NLP领域基础、必要、重要事项的推进者。他的学习经历和态度，让我们看到，AI的各项发展背后，原来有这么多青年人努力的故事。
“拎得清”方向目标的交大青年
2011年，上海交通大学IEEE试点班正式成立。
这个根据思考交大学长钱学森之问“为什么我们的学校总是培养不出杰出人才”，而设立的国际上首个IEEE试点班，自成立之初，就承载了了多重光芒和关注。一批批来自全国各地的“高分青年”，抱着对计算机技术、电气工程等专业方向的懵懂憧憬，骄傲地走进这个特殊的试点班。其中，包括在这里找到科研方向的林禹臣。他说，选择这里的理由之一是——“我想跟更厉害的人在一起学习”。
除此之外，IEEE试点班国际化的教学设置、对英文学习的高要求，也成为了林禹臣“初识计算机”的学习背景。他可以比同龄人更早地开始接触计算机知识、开阔对科学技术的视野，并明晰不同的研究方向。正如，他在完成大一“计算机导论”的课程时选择了“中文分词”作为作业项目。自此就悄悄确认自己想在NLP（自然语言处理）方向学习的目标。
在IEEE班毕业典礼发言
受到学校鼓励学生早接触科研的影响，林禹臣在大二时就加入了自然语言处理方向的实验室，丰富的项目经历更让他的学习之路更有方向感。
申请博士时，林禹臣斩获了7个名校offer。最终，他决定进入在NLP方向有着丰富底蕴的南加州大学。在导师选择时，林禹臣没有“盲目崇拜”大牛，而是很坚持自己的想法，更倾向找年轻有为、能够亦师亦友的导师。
林禹臣的导师——任翔教授
“和导师顺畅的交流，是读博期间很重要的事。” 一开始林禹臣导师的科研基金并不包含常识推理方向，但他和导师主动沟通了自己在这方面的发现与兴趣，并获得了导师的支持。林禹臣就此顺利写出了博士第一篇论文，确定了常识推理的研究方向。
巧合的是，就在这篇论文发表后，导师也获得了常识推理为主题的项目资金，支持他和师弟师妹们继续深入研究。“有的时候资金对于科研人员来说还是很重要的，但更重要的是合理的资源分配。”林禹臣深知科研基金对科研支持的重要作用，但并不迷信于此。
在EMNLP2019做学术报告
他的博士研究致力于自然语言处理中的常识推理——表征并融入常识知识于神经语言模型中，从而创造更贴近人类思维与行为的智能体。他也曾在Google AI 与 Facebook AI Research (FAIR) 担任研究实习生，尝试在工业界有不同思路的探索。他坚信，在构建通用人工智能体的道路上，常识推理是至关重要的一环。
在Google AI实习
教机器学常识是种什么体验？
林禹臣回答：“常识推理不是一个能及时反馈的研究领域，研究瓶颈也很多，研究它的人像是NLP领域的‘苦行僧’”。但是因为其重要性、必需性、挑战性而产生了巨大的魅力，吸引着林禹臣等常识推理研究者们迎难而上，去啃这块‘硬骨头’。”
林禹臣曾在Techbeat上分享过主题Talk《如何将常识教给机器？常识推理与语言模型》。他发现，语言模型犯的一些低级错误，很大程度上都是因为语言模型没有掌握及运用常识推理的能力，这也直接导致许多模型无法很好地应用到日常生活场景中。但他也清楚地知道，常识推理在问答系统、对话系统和机器人的语言控制方面非常重要，这就让他有极大的动力与兴趣去钻研常识推理。
林禹臣Talk分享
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