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近(jin)日(ri)，“AI大(da)神”、第四范式公司创(chuang)始人、CEO戴文(wen)渊做客格隆汇高端访(fang)谈《格隆博士会客厅》。
访(fang)谈中，戴文(wen)渊谈及自(zi)己在上海交大(da)、香港科技大(da)学的求学和做研究经历，以及如何(he)从学术界转入业界的过程。
在戴文(wen)渊读大(da)三时，学校有要求学生选(xuan)择一个细分的领域(yu)做深(shen)入研究，他当时阴差阳错地被(bei)分配到了最为冷门的AI。
他介绍，当时计算机领域(yu)最热门的方(fang)向(xiang)是图形学，即好莱坞的CG。当时的计算机技术还不(bu)够先(xian)进(jin)，阿凡达的第一部拍了可能有将近(jin)十年，电影中的绝大(da)多数场景是算出来的，剧组在这上面就花了很长时间。
所以，那个时候最优秀的计算机人才都是去学图形学，如果(guo)代(dai)码写得好，计算机的执行效率更(geng)高，可能就不(bu)需要算10年，5年就行。随着时代(dai)的变迁，计算的能力加快，阿凡达2和阿凡达3拍得就会比第一部要快得多。他回忆，在2005年刚开始进(jin)入AI领域(yu)时，大(da)家都去看一部叫人工智能的好莱坞电影。电影讲述了一个小男孩的故事，他经历了很多事情，到结尾才突然发现原来自(zi)己不(bu)是人，而是一个机器人。
戴文(wen)渊看完这个电影后就非常迷茫，不(bu)知(zhi)道这样的机器人什(shi)么时候能诞生。他表示(shi)，即便是在2024年的今天，已经有了具身智能、大(da)模型的存在，距离做到连机器人自(zi)己都不(bu)知(zhi)道自(zi)己是人还是机器人的状态，依然有很大(da)的差距。
当时，他觉得 AI 根本就没有实现的可能，也正是因(yin)为这个原因(yin)，大(da)多数人没有选(xuan)择AI领域(yu)。他在第一次参加AI领域(yu)的顶级(ji)会议时，发现该(gai)领域(yu)有超过半数的人根本不(bu)是计算机系的，他们是因(yin)为本专业学不(bu)出来了才转行的，即使是计算机专业的人也大(da)多是被(bei)迫选(xuan)AI领域(yu)。戴文(wen)渊坦言，自(zi)己也曾迷茫过，也想过换专业。如果(guo)没有在2007年听(ting)到第四范式的理论，说(shuo)不(bu)定自(zi)己现在也不(bu)做AI了。
他表示(shi)，尽管自(zi)己当时已经写出了最好的论文(wen)，但自(zi)己并(bing)不(bu)享(xiang)受，也觉得可能没有什(shi)么意义(yi)，只不(bu)过是一些履历上的东西，并(bing)没有为社会创(chuang)造价值。2007年，戴文(wen)渊在听(ting)到JimGray谈到科学发展的四个范式时突然顿悟(wu)。Jim Gray认为，人类科学发展分四个阶段(duan)，每个阶段(duan)是个范式：
第一范式叫做实验科学，就是人开始学会记(ji)录现象。
第二范式是理论科学，有些科学家根据历史上记(ji)录的现象总结出了规律。第三范式是计算科学，当计算机出现后，这些理论可以由(you)计算机来推演，可以模拟复杂的现象。
未来科学要进(jin)入到第四个阶段(duan)，第四个阶段(duan)叫做数据密集型科学，这个时代(dai)最大(da)的一个特点就是科学理论要由(you)计算机从数据里面发现。
在听(ting)到这个理论后，戴文(wen)渊突然发现，AI不(bu)一定要做出一个以假乱真的小孩。这个小孩可能是30年、40年、50年以后才能做到的，但此时此刻，如果(guo)能在各行各业发现规律，就已经能创(chuang)造价值，AI变得有用的周期也就大(da)大(da)拉近(jin)了。在刚开始学AI时，戴文(wen)渊发现基于Bing的数据能做出比原来好得多的AI模型。从这个逻辑推理，用的数据更(geng)好，AI模型就能做更(geng)好的效果(guo)。这也是他为什(shi)么选(xuan)择离开学术界、加入行业的一个重要原因(yin)。第四范式在戴文(wen)渊心(xin)中有一个非常深(shen)的烙印，他认为，自(zi)己这么多年做的所有事情，它们的底层逻辑是第四范式，所以公司成立之初就定了这个名(ming)字。
他还表示(shi)，香港科技大(da)学让自(zi)己接触到了世界上一流的学术水平，再(zai)加上自(zi)己足够努力，才发表了一些影响较大(da)的论文(wen)。不(bu)过，那段(duan)经历对(dui)他影响最大(da)的不(bu)是那些论文(wen)，而是接触到了第四范式的方(fang)法论。从那以后，他就坚定了要为 AI 行业的价值而努力。
谈及自(zi)己当时提出的迁移学习，戴文(wen)渊介绍，它通俗(su)来说(shuo)是一种知(zhi)识转移或迁移的能力。比如，人就有非常好的迁移学习能力，你会发现数学好的同学学起物理来，就会简单一点，因(yin)为学物理的时候能把数学上的一些能力迁移过来。
在当下的大(da)模型时代(dai)，迁移学习已经比较普遍了，但在2005年，绝大(da)多数的AI跟迁移学习是没有关系的，那个时候的AI数学学得再(zai)好，去学物理的时候还得从头再(zai)来，就好像一个刚出生的婴儿，没有迁移学习的能力。
谈及选(xuan)择走出舒(shu)适区、进(jin)入AI行业的经历，戴文(wen)渊表示(shi)，当时有很多人来跟自(zi)己聊过，他们都很不(bu)理解(jie)，问他是怎么想的？怎么会想去工业界？他在学术圈(quan)的论文(wen)都够评个教授了，干要去工业界？又不(bu)是混不(bu)下去了？
当然，现在大(da)家会发现AI圈(quan)里的好多知(zhi)名(ming)教授都进(jin)入了行业。但在当时，戴文(wen)渊也并(bing)未感(gan)到很多压力，因(yin)为他从来不(bu)在乎别人会怎么看待自(zi)己的选(xuan)择，以及这个选(xuan)择到底是不(bu)是最优的。
重要的是，他在思考，AI的商业化成果(guo)最早会出现在哪？他当时判断最早应该(gai)在互联网公司，原因(yin)有三点：1）它们的数据比Bing更(geng)好；2）当时做AI的成本还挺(ting)高的，需要有一个很好的商业化结果(guo)支撑；3）此外，获取数据的成本要低。
在进(jin)入AI行业时，戴文(wen)渊同时接到了谷歌和百度的offer，但由(you)于去百度能有更(geng)多的选(xuan)择空间，他就从博士退学去了百度。
他可谓是非常地不(bu)走寻(xun)常路，宁可退学也要去把握AI可能落地的机会。对(dui)此，戴文(wen)渊表示(shi)，做那样的决定很容易的，并(bing)不(bu)需要纠结，就是觉得到那个点了，就要去干那个事，即使代(dai)价是没了博士学位。