Zhiyuan Explorer | Huang Wenhao: 私には理想があります。それは、AI を「地上で音を立てる」ことです。
認証済みアカウント
フォローしました
3 人がこの記事を「いいね！」しました
Huang Wenhao 氏、北京大学博士、北京知源人工知能研究所ヘルス コンピューティング研究センター技術ディレクター。
近年は人工知能、ディープラーニング、自然言語処理の研究に注力しており、金融業界における人工知能技術の応用において豊富な実務経験を有しており、志源研究所に常勤で入社する前は研究員を務めていました。マイクロソフト アジア研究所で自然言語理解を担当エンティティ抽出、対話理解、人間と機械のコラボレーションに関する研究関連の成果は、マイクロソフトの自然言語理解プラットフォームLUIS、Office、Teams、Bot Frameworkなどの製品に適用されています。30 億人以上のユーザーに影響を与えています。
AAAI、 Transactions on Intelligent Transportation Systems、インパクトファクターの高い SCI 国際ジャーナルなどのトップ人工知能学会で20 以上の論文を発表。
AI テクノロジーを使用してライフサイエンス研究を強化し、特定の流行病、希少疾患、主要な疾患に関するデータとソリューションを共有し、人間の病気の診断と治療を加速します。これは技術面での共通理論や研究手法の集合体となり、医療のみならず、生物学、材料、医学などにも応用でき、共通の大きな問題を解決できる可能性を秘めています。私にとって、この研究は純粋な学術研究よりも魅力的です。
Q: Zhiyuan Health Computing Research Center さんは何をしたいですか?
Zhiyuan Health Computing Research Center（以下、「ヘルスコンピューティングセンター」）は、2021年8月に設立されました。私たちのビジョンは、人工知能技術を通じて健康分野の孤立とオープンループから協調とクローズドループへの発展を促進し、実現することです。より賢明な個人の健康管理と、より効果的な公衆衛生管理。
現段階では、私たちは生命と健康の方向性に焦点を当てており、AI テクノロジーを使用して特定の伝染病、希少疾患、主要な疾患の診断と治療を加速したいと考えています。
Q: どのような長期目標計画がありますか?
今後1～3年間、私たちはライフサイエンスにおけるAIの方向性の研究に焦点を当て、ライフサイエンス分野の専門家と協力し、「AI+」の研究テーマ、方法論、外部協力、人材予備力を包括的に調査します。生命と健康の分野における科学研究プロセスと関連成果の変革を加速するために、基礎レベルで「大きな健康」を実現します。
現在、私の個人的な研究の方向性は 2 つの側面に焦点を当てています: 1 つは生体認証に基づく自然言語処理の研究であり、もう 1 つは自然言語処理手法と構造研究の有機的な組み合わせを探求することです。
Q：現時点で、国内の「AI＋ビッグヘルス」研究の全体的な状況はどうなっているのでしょうか？
一般的には、ほぼ最初の段階です。将来的に大きなブレークスルーを達成するためには、研究の方向性の選択と、より前向きな「最先端の成果」が出てくるかどうかが鍵となります。
ライフサイエンスの分野では、ある技術が「フロンティア」と定義されるかどうかは、社会レベルでのその技術の価値、つまり、その技術がエイズやエボラウイルスなど、これまで解決されていない主要な研究課題を解決できるかどうかによって決まります。 . . これは、私たちを含め、ほとんどの研究機関が努力しているところです。
Q: なぜこれを行う価値があると思いますか?
ライフサイエンス向け AI は、2 つの主要な科学分野を相互に推進し、達成するプロセスであり、両者の相互衝突は試行され、探求されなければならない道です。AlphaFoldのリリース以来、ライフサイエンス分野におけるAIの価値と可能性に注目する学者が増えており、近い将来さらに画期的な成果が出てくると考えられている。
一般的な環境の観点から見ると、現在の国家政策、産業の見通し、人口基盤はすべてライフサイエンス向け AI の開発に向けた準備が整っており、私たちも参加する時期が来ています。
技術的な観点から見ると、AI はライフサイエンスの分野で十分に大きな応用余地を持っています。ライフサイエンスには膨大な高次元データが含まれており、たとえば、病気の検出では、遺伝子配列の解析には数サンプルと十数の測定値だけでなく、多くの場合、数百、数千の遺伝子や検査結果が含まれます。 10の60乗の巨大なデータベースから特定の分子/化合物を見つけるには必要です。これらの単純だが膨大なエンジニアリング タスクは、AI にとって非常に簡単です。AI は、大量のデータから法則を発見して要約するのが得意です。
さらに重要なのは、材料、化学、エネルギーなどの多くの分野で同様の科学研究のジレンマが存在しており、この技術やソリューションがライフサイエンスの方向に開かれれば、AIは複数の科学研究分野で科学研究のパラダイムを変え、加速する可能性があります。関連する主要なトピックの開発、研究プロセス。
ライフ サイエンスのための AI は、強力な科学研究の勇気と組織的スキルを必要とする最先端の学際的テーマです。Zhiyuan は、学術リソースと産業リソースを接続できるプラットフォームであり、最高の科学研究結果を業界にもたらすのに役立ちます。
志源は、国内外のさまざまな分野の一流の学者と緊密に協力し、力を結集して偉大なことを成し遂げるのに十分な寛容さを持っています。さまざまな機関間および学際的な協力プロジェクトは、関連研究に十分な学術リソースを提供します。
Zhiyuanは、研究者が現実的な方法で科学研究を遂行できるよう十分な忍耐力を持っており、功利主義ではなく、短期的な商業価値を追求せず、「量」よりも質を重視します。
私たちのチームには「史上最強の麻雀AI」を作った達人もいますし、チューリング賞を受賞したヨシュア・ベンジオ氏の教え子もいます。今年はチームの規模が50人以上に拡大する予定です。
Q: Zhiyuan のヘルス コンピューティング センターの利点は何ですか?
Zhiyuan の組織は最も珍しいものです。短期的な商業的価値を追求せず、短期的に出版される論文の数を考慮せず、影響力のある研究や真に価値のある研究により重点を置いています。
逆に、科学研究の法則に従順に従えば、重要な結果が得られる可能性が高くなります。例えば、DeepMind 社のプロジェクトでは、100 人以上のチームが 5 年間取り組んできましたが、途中で論文があまり出版されませんでしたが、科学研究支援をやめなかっただけでなく、取り組みを強化し続けました。そして最終的に、特に影響力のある結果を導き出しました。
国内の研究機関の中でも、志源はコンセプトと強みの点で同様の優位性を持っています。同時に、Zhiyuan は非営利団体であるため、短期的な功利主義的な志向によって引き起こされるトラブルをより適切に回避できます。
Q: Zhiyuan で働くことで個人的に得られるものは何ですか?
Zhiyuanは、国内の学術リソースと産業リソースを結び付けることができるプラットフォームであり、最高の科学研究成果を業界にもたらすのに役立ちます。
ここでは、最先端の研究の専門家や学者との接触や学術交流ができるほか、多くの企業と連携して産業応用の現状を詳しく把握し、実際のシナリオからニーズを発掘し、指導することができます。科学研究の方向性。この 2 つの点は科学研究者にとって非常に重要であり、貴重な科学研究は密室で行うことはできません。これが新しい研究開発機関としての知源の最大の魅力でもあると思います。
知源での勤務期間中の私の最大の経験は「自由」であり、私たちは自分の興味に応じて研究の方向性やテーマを自由に選択することができ、あらゆる科学研究のアイデアを表現し伝達する余地があります。ヘルス コンピューティングの研究は大きなカテゴリに属し、多くの細分化された研究方向があります。学部設立当初、私たちはチーム全員が生命と健康の方向に向かって、応用を視野に入れた高度な科学研究に取り組むことを期待していましたが、志源氏のリーダーシップも私たちの目標と理念に賛同し、多くの協力リソースを提供しました。このような決定の多くは研究者自身の手に委ねられています。
Q: 私たちのチームはどうですか?
私たちは特に私たちのチームを誇りに思っています. 私たちは 20 人以上の研究者 (インターンを含む) を擁しています. いくつかの優れたパートナーを簡単にリストします:
Microsoft Research Asia (MSRA) で働いていた Ye Qiwei は、2021 年に Zhiyuan にフルタイムで入社します。彼は MSRA のチームと協力して、人間のトッププレイヤーを破るスーパー麻雀 AI Suphx を開発しました。麻雀の複雑さは囲碁やチェスなどの他のゲームよりもはるかに複雑で、Suphx は AlphaGo よりも N 桁も複雑です。
Fu Jie は、主に創薬、メタ学習、生成モデル、強化学習、NLP を研究する機械学習の分野で多くの論文を発表しています。シンガポール国立大学で博士号を取得した後、モントリオール大学のミラ研究室で博士研究員として研究を行っており、以前は 2018 年のチューリング賞受賞者で人工知能のリーダーであるヨシュア・ベンジオ氏に従って研究を行ってきました。
特に言及する価値があるのは、当社の主任科学者である陸白氏です。陸白先生は清華大学の教授であり、神経科学分野の第一人者であり、脳の発達とメンタルヘルスの分野で一連の重大な発見を行っています。彼は私たちの生物学分野での探求に重要な指導を提供し、また、関連分野の多くの協力的な専門家を私たちに紹介してくれました。
Q: 現在のパートナーは誰ですか?
Zhiyuanのユニークで中立的な科学研究の方向性に基づいて、私たちは国内の多くの質の高い科学研究機関や大学と協力関係を確立しています。たとえば、ライフ サイエンス向け AI の方向では、清華知能産業研究所 (AIR) と協力して最先端の研究テーマを共同で探索し、健康管理の次元では、病院と協力してユーザー インキュベーションに 2H2C モデルを採用します。
大学のリソースに関しては、清華大学のコンピューター サイエンスおよびオートメーション学部、北京大学のコンピューター サイエンス学部、中国人民大学の数学学部、およびハイデルベルク大学がすべて私たちのパートナーです。もちろん、Zhiyuan の内部科学研究管理メカニズムは、効率的で自由な探査を実現するための最も強力な支援です。
Zhiyuan の科学研究の雰囲気は、自由な探求を奨励し、エラー許容率と忍耐力が高く、研究者が「結果のみの理論」によってもたらされるプレッシャーと恐怖を取り除き、研究そのものにもっと集中できるようにします。本当に賢い人は「やる気」をあまり必要とせず、皆明確な目標を持っています。私たちにできることは、理想にもっと支点を与え、現実的な土壌を与えることです。研究成果が現実の現場に到達し、社会や人類に価値を生み出しているのを見ると、この達成感は目に見えるインセンティブよりも大きな衝撃を与えます。
Q: チームはどのような資質を歓迎しますか?
1 つは、最先端の研究やエンジニアリングの問題に情熱を持ち、影響力のある仕事をしたいと考えていることです。2つ目は、研究精神を持ち、問題を徹底的に解決することを好むことです。
私も「研究をする人はコードを書く能力が必要だ」という意見にとても同意します。研究者と技術者の区別は特にありませんが、論文執筆能力や学術研究を実行できる能力を期待しています。
Q: 研究はどのように行うのですか?
私たちのチームは、大きな問題に焦点を当て、全員がさまざまな角度から解決策を提供し、最終的にすべての解決策を統合して最適な解決策を作成することに慣れています。
チーム全体の研究の方向性がバラバラになることはあまり望ましくなく、2 人か 3 人でプロジェクトに取り組むという、従来の大学のモデルに近いと思います。具体的な研究においては、小規模パートナーが興味のある方向に挑戦することを奨励します。彼らに十分な意志があり、研究の方向性が可能である限り、私たちは彼らを奨励します。
「十分なフォールトトレランスと耐性」が科学研究と探査に対する私たちのチームの姿勢です。継続的な試行と調整の過程で蓄積された経験は、私たちのチームの最も貴重な財産になると信じています。
Q：チームの雰囲気はどうですか？
自由かつオープンで、打刻をせず、仕事のペースを自分でコントロールします。チームメンバーは同じ価値観を共有し、自発性を持ち、高い信頼と精神的な共鳴に満ちた雰囲気の中で、影響力のある仕事をしたいと考えています。
昼になると、チームはよくカフェテリアに行って一緒に食事をし、おしゃべりしたり笑ったりしながら、働くことはとても幸せなことです。ちなみに知園食堂の朝食と昼食はとても美味しいです！
Q: なぜ今がチームに参加するのに良い時期なのでしょうか?
現在、国内のライフサイエンス研究用AIは初期段階にあり、私たちのチームは大空間と高い自由度、無限の可能性を秘めた探索期間にあります。ダニエルが参加し、爆発的な最先端の科学的および技術的成果を私たちと一緒に探究することを楽しみにしています。