以下文章來源於智博天宮 ，作者智博天宮
九年磨一劍，AI先鋒齊聚一試鋒芒。11月29日—12月1日， 由中國人工智能學會主辦的“第九屆吳文俊人工智能科學技術獎頒獎典禮暨2019中國人工智能產業年會”將在蘇州隆重舉辦。屆時，學會將對81個成果授獎。
伴隨智能科技的不斷深化，人工智能正在全球範圍內蓬勃興起，大批AI科技先鋒不斷湧現，他們以優質的科技成果大力推動了人工智能的發展。自2011年學會設立“吳文俊人工智能科學技術獎”以來，該獎項已成為我國表彰、鼓勵科技從業者及企業的至高榮譽殿堂。
為全面實施創新驅動發展戰略，貫徹落實國家《新一代人工智能發展規劃》，通過推薦評選優秀的智能科學技術成果，切實調動廣大智能科技工作者的積極性和創造性，表彰獲得2019年度吳文俊人工智能科學技術獎的學者與專家，促進人工智能技術在各行業領域賦能，大力提升我國智能科學技術創新與產業化發展水平，加快建設成為世界人工智能創新中心和應用高地，中國人工智能學會將於 2019年11月29日—12月1日在蘇州隆重舉辦“第九屆吳文俊人工智能科學技術獎頒獎典禮暨2019中國人工智能產業年會”。誠邀您蒞臨本屆頒獎大會，共襄盛舉。
宮辰，南京理工大學計算機科學與工程學院教授、博導。其研究方向主要包括機器學習、數據挖掘及基於學習的計算機視覺問題。曾獲上海交通大學“優秀博士學位論文”獎、中國人工智能學會“優秀博士學位論文”獎、江蘇省“六大人才高峰”、江蘇省“雙創博士”、江蘇省科協“青年人才託舉工程”、中國科協“青年人才託舉工程”、“香江學者”、第九屆吳文俊人工智能優秀青年獎。
獲獎人物簡介
宮辰 ，南京理工大學計算機科學與工程學院教授、博導。其研究方向主要包括機器學習、數據挖掘及基於學習的計算機視覺問題。已在世界頂級期刊或會議上發表70餘篇學術論文，主要包括IEEE T-PAMI、IEEE T-NNLS、 IEEE T-IP、 IEEE T-CYB、 NeurIPS、CVPR、AAAI、IJCAI等，另有5項發明專利獲得授權。目前擔任AIJ、IEEE T-PAMI、IEEE T-NNLS、IEEE T-IP、IEEE T-KDE等20餘家國際權威期刊審稿人，並受邀擔任ICML、NeurIPS、CVPR、IJCAI、AAAI、ICDM等多個國際會議的PC/SPC member。主持國家自然科學基金面上項目、國家自然科學基金青年項目、江蘇省自然科學基金面上項目等。曾獲上海交通大學“優秀博士學位論文”獎、中國人工智能學會“優秀博士學位論文”獎、江蘇省“六大人才高峰”、江蘇省“雙創博士”、江蘇省科協“青年人才託舉工程”、中國科協“青年人才託舉工程”、“香江學者”等。是2019年第九屆吳文俊人工智能優秀青年獎獲獎者，以下內容為宮辰教授的訪談報道。
您的獲獎項目“類人機器學習算法與應用”取得了哪些創新性的理論或技術突破？
一直以來，人們始終希望機器能夠像人類一樣思考、學習、進化，以便更好地感知世界並服務於人類。因此我主要從人類的學習和思維機制出發，設計類似於人的機器學習方法，以便讓機器更聰明、更智能。具體而言，取得的研究成果主要包括：
在人類的學習過程中，老師自始至終都扮演著非常重要角色。正是因為老師能夠 “因材施教”，對不同的學生在不同階段給予有針對性的指導，學生才會獲得優異的學習成績。我認為機器應當類似於人，其學習過程也應在“老師”的合理指導下展開，於是我提出了全新的交互式機器導學與機器學習框架。
人類對新事物的認知僅需要少量樣本即可，然而目前大多數機器學習算法的訓練都依賴於大量已標記樣本，因此和人類的認知過程存在很大差別。基於這個觀察，我對半監督學習算法展開了深入研究，並通過設計相應的正則項提出了新穎的半監督學習算法。
人類對特定事物的識別僅僅依賴屬於該類的若干樣本即可，而並不需要目前機器學習算法所依賴的正負兩類訓練樣本。我通過探究人類的單樣本認知機制，利用數據高鑑別性表徵、流形結構挖掘、無偏損失函設計等手段，對正類及未標記類別學習（Positive and Unlabeled Learning，簡稱“PU學習”）開展了一系列的研究。
您可以介紹下您所在的實驗室或研究團隊嗎？
我目前在南京理工大學“高維信息智能感知與系統”教育部重點實驗工作。該實驗室以模式識別與智能系統二級學科國家重點學科為主要依託，以光學工程一級學科國家重點學科、電磁場與微波技術二級學科國家重點學科和控制科學與工程、計算機科學與技術、軟件工程等一批江蘇省優勢工程建設學科和重點學科為支撐，圍繞《國家中長期科學與技術發展規劃綱要（2006-2020）》中確定的智能感知前沿信息技術、智能服務機器人等戰略發展方向，以所承擔的國家科技重大專項、國家自然科學基金視聽覺重大專項、國防基礎研究項目以及國家型號研製任務為牽引，通過認知科學、計算科學、光電技術、微納機電技術等領域的學科交叉融合，推動信息感知器件、高維信息獲取處理及融合、複雜系統控制與優化、智能系統技術與應用等研究方向的綜合協調發展，促進智能傳感器以及智能機器人系統技術應用與成果轉化。目前實驗室主要圍繞信息獲取與感知器件研究、高維信息處理與融合研究、複雜系統控制與優化研究、智能系統技術與應用研究4個方向展開基礎和應用基礎方面的研究。實驗室主任是“長江學者”、國家傑青楊健教授。
您能講一講您或您的團隊在科研過程中難忘的經歷嗎？
歷經磨礪
回想當初剛博士畢業進入南理工工作時其實遇到了很多困難。
工作上，招不到學生，課題申請屢屢被拒，科研經費匱乏到甚至連買一塊GPU對我來說也是一件十分奢侈的事情；生活上，愛人辭掉了上海的工作跟隨我來到舉目無親的南京，我們住旅館、租房，一點點打拼，共同承擔經濟上的壓力，感受生活的不易。
另外，作為一個初出茅廬的年青人，在很多時候、很多場合也遭受過一些冷眼和偏見。雖然當時在很多方面都遇到了各種各樣的困難，但是我一直堅持了下來。也很感謝家人、領導的理解和支持，現在我無論在工作還是生活上都已經小有起色。
寄予美好
在後面的工作中，我有兩個小願望：
一是以獲得吳文俊人工智能優秀青年獎為起點，做出更多、更好、更有影響力的研究成果；二是希望能夠用自己多年求學積累的知識和經驗為我們國家培養更多的AI人才！
能講一下您的研究成果目前在實際中的應用嗎？除此之外，您又進行了哪些方面的探索？
由於我的研究內容涉及算法，因此可以被廣泛地應用於很多相關領域。比如所提出的“交互式機器導學與機器學習框架”已經被用於視覺目標顯著性檢測中，並取得了很好的效果；所提出的半監督學習算法在運動目標跟蹤中也有不錯的表現。此外，目前我們團隊正在將所研究的半監督學習算法和PU學習算法應用於華為及螞蟻金服公司的實際問題中，解決它們在實際業務中遇到的各類難題。
作為科研工作者，您認為科研成果怎樣才能與市場需求更好的對接？
我覺得科研工作者在做某一項研究之前一定要主動去行業、市場做調研，去了解他們的實際問題和迫切需求，抓住痛點對症下藥，做真正對國家、對社會、對人民有用的研究。從我的經歷和經驗來看，其實不同行業對人工智能的實際需求是十分豐富的，而且每個行業都有其獨特的行業背景，很多地方都有人工智能的用武之地。但是，當面對一項具體的需求時，一定要和相關從業人員做充分的溝通了解行業內知識，再透過現象看本質，將實際需求進行合理的抽象、建模，歸納出科學問題，進而利用自己或前人累積瞭解的科學知識和科學方法有針對性地進行解決。也就是說，一定要讓我們手中看似“高大上”的科學理論在解決實際問題時“接地氣”。
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