南京大学研究生学院(南京大学研究生学院在哪个校区)
南京大学研究生学院，南京大学研究生学院在哪个校区
来源：高校人工智能与大数据创新联盟
每一个科研工作者，都会有一个成为科学家的梦想，例如研发了深海勇士号，带领人们探索前所未知的世界；或是如同牛顿被一颗苹果砸到后发现万有引力，为更多科学研究提供了重要依据。南京大学人工智能学院特任副研究员叶翰嘉表示，科研路上既要笃行不怠，稳扎稳打，深入理解学科概念，同时要敢于探索，勇于突破，打破研究领域的固有见解，在AI中感受“算法之美”。
是“解密者”也是“开拓者”
1991年出生的叶翰嘉，是南京大学院系中最年轻的教师之一，也是中国计算机学会“CCF2021年度优秀博士学位论文奖”的获得者。年轻的他目前以第一作者身份发表了20余篇论文，更是为国内外顶级期刊担任审稿人／程序委员会委员50余次。在科研领域如何开拓，又如何解密，叶翰嘉一直用行动进行着尝试。
叶翰嘉从事的是人工智能相关领域–度量学习的研究。什么是度量学习？叶翰嘉表示，通过字面理解，人们很容易将它误解成一个尺度和精度工具，但度量学习是一门基于机器学习技术判断相似度的方法，在日常生活中有着广泛的应用。
“例如在购物网站中，用户选择感兴趣的商品时，平台会推荐‘相关产品’；在社交平台上，添加好友时，软件也会推荐‘您可能认识’；用户在浏览学术论文时，软件也会出现‘相关知识’。这些都是度量在发挥作用。”叶翰嘉表示，“如果AI拥有相似性度量的能力，那么用户在社交平台注册用户、浏览页面和查找信息时，系统便能自动根据用户的性别、年龄、浏览习惯等，进行相似性匹配，完成精准的推荐；同时，选购商品时，工具还可以进一步拓展，找到搜索物品的相关配套产品。从这一点来说，度量学习是一个实用的、能够帮助用户快速找到自己需要和兴趣信息的工具。”
从事这个领域七八年的时间，叶翰嘉也一直在度量学习方向进行着多领域尝试。“2019年，我和华为合作，使用度量学习工具抽取可泛化的特征，运用于华为手机屏幕检测，该项目也取得了一定的成果。”叶翰嘉介绍，由于智能手机的普及，用户对于屏幕的灵敏度和响应度要求越来越高，运用度量学习中的自适应训练技术，能够将固定机型手机屏幕中的缺陷模型运用到其他型号手机中，经过测试，新型号缺陷屏幕能够降低识别误差7%，相关技术还被纳入了华为算法平台。叶翰嘉之后也获得华为“耀星学者”，该奖项全国仅两人获得。
除了将成果运用于实业，叶翰嘉也斩获了一些学术奖项。他的一篇题为《开放环境下的度量学习研究》的博士论文获得了2021年度中国计算机学会“CCF优秀博士学位论文奖”，该奖项旨在表彰计算机科学与技术领域的基础理论、关键技术或应用技术方面有重要创新的学位论文作者，每年表彰名额不超过10人。他的博士论文探究了开放环境下，度量学习面临的样本少、噪声多、语义广等问题时的各类处理办法。这篇论文不仅详尽地分析了开放环境下度量学习容易产生的误区，也创新地提出了自己的解决方式。许多国外院士、专家进行了“跟随”研究，这使叶翰嘉更坚定了自己的科研方向。
“做一名‘解密者’，要解释原有模型的构成要素和工作原理等，才能更进一步接触到科研的核心问题；而做一名‘开拓者’，则是发现一些具有前瞻性的新领域、模型或算法，为领域发展提供新思路、新观点。真正科研过程中，两者是相辅相成、密不可分的，这两种研究方式都能给人带来对未知事物探索的愉悦，也吸引我在科研方向中不断探索，撷取成果，未来我会尽力做出更好的科研成果。”叶翰嘉说。
启蒙与坚持
29岁时，叶翰嘉入职了自己的母校南京大学人工智能学院，成为教学岗位上的年轻学者，能够“平步青云”地勇攀高峰，叶翰嘉表示，这既要感谢老师和同学们的提点和指导，也受益于自己从小养成的学习模式和习惯。
作为土生土长的南京人，除了留学一年，他的生活工作一直在南京。“本科是在南京邮电大学，学的信息安全专业，大学之前，只觉得自己对数理化特别地喜爱，并没有想到将来会走上人工智能道路。”
本科阶段，叶翰嘉和许多懵懂的学生一样，一头扎进了书本里，喜爱数学的他决心将特别难攻克的高等数学、线性代数、C语言三门课程通关，经过为期一年的努力，最终他在大一期末考中，以三门课全满分的成绩创造了学院纪录。随后，除了学习，叶翰嘉也非常注重自我拓展。大二期间，斯坦福大学打造的线上慕课人工智能导论走进了叶翰嘉的视野，在试看几节课后，他便为之深深着迷。“这门课里很多精妙的数学推导过程以及智能算法的设计思路让我耳目一新，体会到了‘算法之美’。”
由于这门课的启蒙，研究生阶段，叶翰嘉义无反顾地选择了人工智能相关专业，被南京大学机器学习与数据挖掘研究所录取。但进入研究所之后，他也遇到了不小的困难。“突然就发现，原来学的知识与现在研究的领域没有什么关联性，面对崭新的课题，需要重新打基础，重新开始学习，有过迷茫的阶段。”而在硕士和博士阶段，叶翰嘉的指导老师姜远教授和詹德川教授都给予了他耐心的引导和帮助。“有一次，我想冲击国际一流会议论文，但是由于时间不够和自己身体的原因，一度想要放弃。在和詹老师说了自己的想法后，詹老师并没有给我什么意见。那时候我生病在家，他来到我家附近的茶社里和我一起讨论，逐字逐句修改论文，以自身行动激励我，最后完成了一次成功的投稿。虽然这篇论文没有被录用，但通过会议反馈的审稿意见，使我对科研道路有了崭新的认识，结合老师的指导，我体会到了做科研的严谨性和高标准，这次历练也为我后续的科研道路打下了基础。
目前，叶翰嘉在人工智能、机器学习领域发表第一作者学术论文共20余篇，包括TPAMI等期刊和ICML、ICLR等会议，他也受到省人工智能学会的推荐，获得省青年托举工程的支持。同时，他还担任SDM博士论坛主席,ECML、IJ‐CAI领域主席/高级程序委员会成员，积极为领域内科研社群服务。
技术要快速更新迭代
在博士的最后一年，叶翰嘉申请前往美国南加州大学访问交流，这一年对他来说不仅是科研上的知识拓展，更有着个人学习能力和学习方法上的提升，后来，他也将这些收获，运用到了教学领域中。“当时我在沙飞教授的研究组中交流，开始从事小样本学习，有科研想法时，大家常在一起积极质疑和纠正，让更多科研思路在碰撞中形成火花。特别是每次交流时要使用非母语表达，这也让我不得不思考，如何表达才能让想法更清晰地传递给他人，这种习惯也让我受益匪浅。”
虽然初入职场，叶翰嘉已开始带领自己的科研团队承担了CCF-百度松果基金项目，CCF-海康威视斑头雁基金项目等多个重要课题。在教学和科研过程中，面对学生的迷茫时，叶翰嘉会积极引导，帮助他们树立信心；面对学生们提出的应该先“实践”还是先“积累”的问题，他也以自身经验鼓励学生，多看专业书打基础，多学习实用方法，在实践中学思践悟。目前，他指导的一名本科生已发表CVPR论文，并构建了增量学习的工具包。
在日常教学工作中，叶翰嘉也积极发挥优势，在课堂教学中营造活跃的学习氛围。“教学上，我设计了很多亮点环节，从AI的方向带领同学们去‘解密’，也向同学们展示一个‘不起眼’的跨学科概念如何能在AI实践中拓展。同学们对于这些精选知识点的好评也让我备受鼓舞。同学们的反馈既让我觉得有成就感，也让我感到肩负重任，未来我也会在教学上有更多专业性的思考，使课程的内容更加实用。”
前行道路未必一片坦途，机器学习领域还有许多问题亟待解决，这些重要课题呼吁科研工作者发挥才智，将更多顶尖成果运用到生活中去。“对于度量学习的研究，现在已经在医疗领域中有所尝试。后续也会考虑在疫情防控中，运用度量学习挖掘出匹配的病例或相关的轨迹，另外也可以根据小样本学习，帮助警方实现罪犯的抓捕。我在机器学习的科研道路上还只是一个新人，后续会进一步努力，推进度量学习乃至机器学习在实际生活中发挥更多作用。”叶翰嘉表示。
——江苏科技报 赵梦祺
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