揭秘其实验室内部消息华为诺亚方舟实验室

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国际人工智能大会，AAAI 2021大会主席人选已经敲定，华人学者杨强当选。
这一消息来自南大教授周志华，他说，这是华人首次当选AAAI主席。
但对于杨强来说，已经不是首次了。
早在2017年，他就已经当选2019国际人工智能联合会（IJCAI）理事会主席的华人科学家，也是华人首次。
而且，他也是首个华人AAAI Fellow，也是率先提出迁移学习理论、联邦学习理论的人之一。
在数据挖掘领域，他也是绕不过去的大牛之一。
他带出的学生，已经成为中国AI产业的顶梁柱了，比如江湖人称“戴神”的第四范式创始人戴文渊。
所以，杨强是谁？
迁移学习、联邦学习奠基者，各种Fellow专业户杨强，微众银行首席人工智能官，港科大计算机科学与工程学系主任。
在当选AAAI 2021大会主席之前，他也在2013年当选了AAAI Fellow 。
在此之前，他也是IEEE Fellow（2009）、IAPR Fellow（2012）、AAAS Fellow（2012）、ACM Fellow（2017）。
可以说是计算机人工智能领域的Fellow专业户。
这些荣誉等身背后，也是实至名归。
在人工智能和数据挖掘领域，他已经发表了400多篇论文，也是人工智能和数据挖掘顶级会议，比如IJCAI、ACL、SDM、 WSDM 、 KDD、CIKM、 AAAI的常客。
为了解决小数据困境难题，他和自己带领的团队，提出了“迁移学习”的理论体系。为了解决数据割裂、数据孤岛等问题，杨强和团队进一步提出“联邦学习”理论。
能够保证各企业在自有数据不出本地，模型效果不变，在不违规的情况下进行联合建模，提升机器学习算法建模效率。
无论是迁移学习，还是联邦学习，都已经成为人工智能/机器学习的前沿技术，成为这些领域研究者致力的方向之一。
而且，他做的研究也不仅仅只是停留在学术层面，也已经进入了产业界。
他是微软亚洲研究院首批研究者之一，也是华为诺亚方舟实验室创始主任。
在他的带领下，微众银行AI团队开源了工业级的“联邦学习”技术框架，也是全球首个。
在此之前，他出身于书香世家，学于北大，深造于马里兰大学。
书香门第，埋根物理学杨强出生于1961年，今年59岁，出身书香世家。
1975年曾就读于清华附属中学。1978年，作为恢复高考后的首批大学生，杨强进入北京大学，就读于天体物理学专业。
之所以选择物理专业，杨强在《中国科学报》的采访中表示：
从小受父亲的影响。
他的父亲杨海寿，也是中国著名的天文学家，生前一直在北京大学任教。
因为他从小所接触的圈子，要么是研究物理的，要么就是研究图书馆的（他母亲毕业于北大图书馆系，后来在清华工作）。
本科毕业之后，通过研究生计划(CUSPEAP)远赴美国马里兰大学留学。
依旧是研究天文物理主要是通过NASA发射的卫星观察太阳上的一些活动，比如耀斑。
而正是由于物理学上的需求，杨强开始接触到了计算机。这也让他迎来了人生的转折点。
首先，在天体物理实验过程中，杨强发现数据是十分稀缺的，因为要通过卫星的方式采集，所以一等就是几个月。
而计算机却能通过卫星图像，自行产生数据。“其次，计算机真的很有意思。很多流程都可以自动化，可以用学习的方式来解决。”杨强说。
于是，转学计算机的想法便萌生了。
兴趣使然，转战计算机世上哪有那么多的天才，还不都是孤独的翻山越岭。这句话用在杨强身上再适合不过。毕竟转专业哪里是那么容易的事情。

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