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中科院计算所包云岗:从多场硕博答辩中,我看到了国内人才培养的进步

中国的计算机科学领域里,前沿研究的质变正在发生。

国内的计算机科学领域,是否可以称得上引领方向了呢?近年来,我们在很多计算机科学,特别是人工智能顶会看到越来越多的华人作者,一些会议的最佳论文也时常是由中国人获得。

但也有声音表示,目前论文数量的增长,「灌水」的成分很大,我们可能缺少真正具有开创性的研究。

学界水平的进步到了怎样的程度,我们需要真正地看研究。日前,中科院计算所先进计算机系统研究中心副主任包云岗在社交媒体平台分享了自己在参加包括中科院计算所、北京大学、上海交通大学等多场计算机系统结构研究生答辩后的体会。

他认为,从这些研究生论文中可以看到,当前中国科研领域已经出现的几个积极趋势:

  1. 高水平国际论文的数量越来越多;

  2. 国内期刊论文的发表越来越受到重视;

  3. 学术研究与业界实践的结合越来越紧密;

  4. 多项研究展现出了开辟新方向的潜力。

此外,包云岗特别提到,目前国内研究生的培养质量已经有了长足的进步,而这批 90 后博士在毕业之后大多数会留在学术界,担任起传道授业解惑的责任。有「后浪」如此,中国科研领域的未来非常值得期待。

南京大学人工智能学院院长、计算机系主任周志华也在讨论中提到,如今国内学者在人工智能顶会发表论文的数量,已非昔日可比。数量的提升必然会促进内容质量的提高,也会让越来越多的人开始关注原创引领性。

近日,ICML 2020 已经开幕。据不完全统计,中国大陆地区共有 122 篇论文入选,全球排名第三位,仅次于美国和英国。与此同时,我们也能够看到,越来越多的华人姓名,出现在各大 AI 顶会的奖项名单中。这些证明了对中国人工智能研究的「质变」正在发生。

原文内容整理如下:

最近几个月参加了计算所、北大、上海交大多位计算机系统结构硕士与博士的答辩,说几点体会:

1、高水平国际论文越来越多简单统计了几位学生的论文发表情况:ATC、EuroSys、DAC2、HPCA、ISCA、SIGCOMM、Usenix Security2。这在十几年前不可想象。事实上近几年国内各个领域的高水平论文都在不断增加,可以说这几位学生就是一个缩影。

2、越来越重视国内期刊论文的发表好多位学生的创新工作是发表在《中国科学 • 信息科学》上(英文版为《Sience China Information Sciences》)。《中国科学》系列期刊以前在中国是很有影响力的期刊,陈景润在哥德巴赫猜想上的突破性成果就发表于 1973 年的《中国科学》。只是后来学术也与国际接轨后,国内学者放弃了自己的学术发表阵地了。

好在国内现在很多学术评价都开始要求看国内论文发表情况了。2020 年 2 月 17 日科技部还专门出台了《关于破除科技评价中 “唯论文” 不良导向的若干措施(试行)》,其中便明确规定 “对论文评价实行代表作制度,根据科技活动特点,合理确定代表作数量,其中,国内科技期刊论文原则上应不少于 1/3。” 相信以后会有越来越多的好工作发表在国内期刊。

3、多位博士工作与业界紧密结合,不少研究问题就是来自国内企业的实际需求。这是一种非常好的现象,一方面说明国内企业的需求已经是国际前沿问题,这对国内学术界来说是重大利好消息,不用再像以前那样只能通过嚼国外论文才能获得二手的前沿问题了;另一方面也说明国内的学术界与产业界的合作越来越紧密,几乎每个博士都有和国内企业合作的经历,他们不仅帮助企业解决问题,还能发表国际顶会论文,这种共赢模式的建立和运转对国内的整个科研生态意义极大。

4、有几位博士的工作具有很强的开创性。这些工作虽然当前并没有被主流学术界和工业界关注,但却具有开辟新方向的潜力。

以计算所赵永威博士提出的分形计算系统为例,该博士工作首先定义关于规模的编程复杂度,然后以如何构建编程 - 规模无关性的批处理并行计算系统为研究问题,提出分形计算模型(FPM)、分形冯 • 诺依曼体系结构(FvNA)及分形可重配指令集结构(FRISA),并实现了 Cambricon-F(寒武纪 - F)原型进行评估,整个工作很具思想性,也很系统,能给人一种学术美感了。

总结一下,透过这几位学生的答辩,能明显感觉到国内研究生培养质量的进步。这是一批 90 后博士,他们的导师基本上都是 80 后。而这些 90 后们毕业后大多数选择了留在学术界,继续为 95 后、00 后们传道授业解惑。有这么一批后浪,我是对中国科研的未来充满信心。

原文链接:https://weibo.com/1686707751/JaRIpr41j

入门质变硕博论文包云岗
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周志华人物

周志华分别于1996年6月、1998年6月和2000年12月于 南京大学计算机科学与技术系获学士、硕士和博士学位。主要从事人工智能、机器学习、数据挖掘 等领域的研究工作。主持多项科研课题,出版《机器学习》(2016)与《Ensemble Methods: Foundations and Algorithms》(2012),在一流国际期刊和顶级国际会议发表论文百余篇,被引用三万余次。

人工智能技术

在学术研究领域,人工智能通常指能够感知周围环境并采取行动以实现最优的可能结果的智能体(intelligent agent)

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