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近日(ri)，“AI大神”、第四范式公(gong)司创始人(ren)、CEO戴(dai)文渊做客格隆汇高端访谈《格隆博(bo)士会(hui)客厅》。
访谈中，戴(dai)文渊谈及自己在上海交(jiao)大、香港科技大学的求学和做研究经历，以(yi)及如何从学术界转入业(ye)界的过程。
在戴(dai)文渊读(du)大三时，学校(xiao)有要求学生选择一个细分的领域做深入研究，他当时阴(yin)差阳错地(di)被分配到(dao)了最为冷门的AI。
他介绍，当时计算机领域最热门的方向是图形学，即好莱坞的CG。当时的计算机技术还不够先进，阿凡达的第一部拍了可能有将近十年(nian)，电影中的绝大多数场景是算出来的，剧组在这上面就花了很长时间。
所以(yi)，那个时候最优秀(xiu)的计算机人(ren)才(cai)都是去学图形学，如果代(dai)码写得好，计算机的执行效率更高，可能就不需要算10年(nian)，5年(nian)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(hui)比第一部要快得多。他回忆，在2005年(nian)刚(gang)开始进入AI领域时，大家(jia)都去看一部叫人(ren)工智能的好莱坞电影。电影讲述(shu)了一个小男孩的故事，他经历了很多事情，到(dao)结尾(wei)才(cai)突然发现原来自己不是人(ren)，而是一个机器人(ren)。
戴(dai)文渊看完这个电影后就非常(chang)迷茫，不知道这样的机器人(ren)什么(me)时候能诞生。他表示，即便(bian)是在2024年(nian)的今(jin)天，已经有了具身智能、大模(mo)型(xing)的存在，距(ju)离做到(dao)连机器人(ren)自己都不知道自己是人(ren)还是机器人(ren)的状(zhuang)态，依然有很大的差距(ju)。
当时，他觉得 AI 根本就没有实现的可能，也正是因为这个原因，大多数人(ren)没有选择AI领域。他在第一次参加AI领域的顶级会(hui)议时，发现该(gai)领域有超过半数的人(ren)根本不是计算机系的，他们是因为本专业(ye)学不出来了才(cai)转行的，即使是计算机专业(ye)的人(ren)也大多是被迫(po)选AI领域。戴(dai)文渊坦言，自己也曾迷茫过，也想过换专业(ye)。如果没有在2007年(nian)听到(dao)第四范式的理论，说不定自己现在也不做AI了。
他表示，尽管自己当时已经写出了最好的论文，但(dan)自己并不享受，也觉得可能没有什么(me)意义，只不过是一些履历上的东西，并没有为社会(hui)创造价值。2007年(nian)，戴(dai)文渊在听到(dao)JimGray谈到(dao)科学发展的四个范式时突然顿悟。Jim Gray认为，人(ren)类科学发展分四个阶(jie)段(duan)，每个阶(jie)段(duan)是个范式：
第一范式叫做实验科学，就是人(ren)开始学会(hui)记录现象。
第二范式是理论科学，有些科学家(jia)根据历史上记录的现象总结出了规律(lu)。第三范式是计算科学，当计算机出现后，这些理论可以(yi)由计算机来推演，可以(yi)模(mo)拟复杂的现象。
未来科学要进入到(dao)第四个阶(jie)段(duan)，第四个阶(jie)段(duan)叫做数据密集型(xing)科学，这个时代(dai)最大的一个特点就是科学理论要由计算机从数据里面发现。
在听到(dao)这个理论后，戴(dai)文渊突然发现，AI不一定要做出一个以(yi)假乱真的小孩。这个小孩可能是30年(nian)、40年(nian)、50年(nian)以(yi)后才(cai)能做到(dao)的，但(dan)此时此刻，如果能在各行各业(ye)发现规律(lu)，就已经能创造价值，AI变得有用的周期也就大大拉近了。在刚(gang)开始学AI时，戴(dai)文渊发现基于(yu)Bing的数据能做出比原来好得多的AI模(mo)型(xing)。从这个逻辑推理，用的数据更好，AI模(mo)型(xing)就能做更好的效果。这也是他为什么(me)选择离开学术界、加入行业(ye)的一个重要原因。第四范式在戴(dai)文渊心中有一个非常(chang)深的烙印，他认为，自己这么(me)多年(nian)做的所有事情，它们的底层逻辑是第四范式，所以(yi)公(gong)司成立之初就定了这个名字。
他还表示，香港科技大学让自己接触到(dao)了世界上一流的学术水平，再加上自己足够努力，才(cai)发表了一些影响较大的论文。不过，那段(duan)经历对他影响最大的不是那些论文，而是接触到(dao)了第四范式的方法论。从那以(yi)后，他就坚定了要为 AI 行业(ye)的价值而努力。
谈及自己当时提出的迁移学习，戴(dai)文渊介绍，它通俗来说是一种(zhong)知识转移或迁移的能力。比如，人(ren)就有非常(chang)好的迁移学习能力，你会(hui)发现数学好的同学学起物(wu)理来，就会(hui)简单一点，因为学物(wu)理的时候能把数学上的一些能力迁移过来。
在当下的大模(mo)型(xing)时代(dai)，迁移学习已经比较普遍了，但(dan)在2005年(nian)，绝大多数的AI跟迁移学习是没有关系的，那个时候的AI数学学得再好，去学物(wu)理的时候还得从头再来，就好像一个刚(gang)出生的婴儿(er)，没有迁移学习的能力。
谈及选择走(zou)出舒适区、进入AI行业(ye)的经历，戴(dai)文渊表示，当时有很多人(ren)来跟自己聊(liao)过，他们都很不理解，问他是怎么(me)想的？怎么(me)会(hui)想去工业(ye)界？他在学术圈的论文都够评(ping)个教授了，干要去工业(ye)界？又不是混不下去了？
当然，现在大家(jia)会(hui)发现AI圈里的好多知名教授都进入了行业(ye)。但(dan)在当时，戴(dai)文渊也并未感(gan)到(dao)很多压力，因为他从来不在乎别人(ren)会(hui)怎么(me)看待自己的选择，以(yi)及这个选择到(dao)底是不是最优的。
重要的是，他在思考，AI的商业(ye)化成果最早(zao)会(hui)出现在哪？他当时判断(duan)最早(zao)应该(gai)在互联网公(gong)司，原因有三点：1）它们的数据比Bing更好；2）当时做AI的成本还挺高的，需要有一个很好的商业(ye)化结果支撑；3）此外，获取数据的成本要低。
在进入AI行业(ye)时，戴(dai)文渊同时接到(dao)了谷歌和百度的offer，但(dan)由于(yu)去百度能有更多的选择空间，他就从博(bo)士退(tui)学去了百度。
他可谓是非常(chang)地(di)不走(zou)寻常(chang)路，宁可退(tui)学也要去把握AI可能落地(di)的机会(hui)。对此，戴(dai)文渊表示，做那样的决定很容易的，并不需要纠(jiu)结，就是觉得到(dao)那个点了，就要去干那个事，即使代(dai)价是没了博(bo)士学位。