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近日，“AI大神”、第四(si)范(fan)式公(gong)司(si)创始人、CEO戴文渊做客格隆汇高端(duan)访谈《格隆博士会客厅》。
访谈中，戴文渊谈及自(zi)己在上(shang)海交(jiao)大、香港科技大学的求学和做研(yan)究经历，以及如何从学术界转(zhuan)入业界的过(guo)程。
在戴文渊读大三时，学校有要求学生选择一个(ge)细分的领域做深入研(yan)究，他当时阴(yin)差阳错地被分配到了最为(wei)冷门的AI。
他介(jie)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(jin)，阿凡达的第一部拍了可能有将近十年，电影中的绝大多(duo)数场景是算出来的，剧组在这上(shang)面就花了很长(chang)时间。
所以，那个(ge)时候(hou)最优秀的计算机人才都是去学图形学，如果代(dai)码(ma)写得好，计算机的执行效率更高，可能就不需要算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(duo)。他回忆(yi)，在2005年刚开(kai)始进(jin)入AI领域时，大家都去看一部叫人工(gong)智能的好莱坞电影。电影讲述了一个(ge)小男孩的故事，他经历了很多(duo)事情，到结(jie)尾才突然发现原来自(zi)己不是人，而是一个(ge)机器人。
戴文渊看完这个(ge)电影后就非常迷茫，不知道这样的机器人什么时候(hou)能诞生。他表(biao)示，即便是在2024年的今天，已(yi)经有了具身智能、大模型的存在，距(ju)离做到连机器人自(zi)己都不知道自(zi)己是人还是机器人的状态，依然有很大的差距(ju)。
当时，他觉得 AI 根本(ben)就没有实现的可能，也正是因为(wei)这个(ge)原因，大多(duo)数人没有选择AI领域。他在第一次参加AI领域的顶级会议时，发现该领域有超过(guo)半(ban)数的人根本(ben)不是计算机系(xi)的，他们是因为(wei)本(ben)专业学不出来了才转(zhuan)行的，即使是计算机专业的人也大多(duo)是被迫选AI领域。戴文渊坦言，自(zi)己也曾迷茫过(guo)，也想过(guo)换专业。如果没有在2007年听到第四(si)范(fan)式的理论，说不定自(zi)己现在也不做AI了。
他表(biao)示，尽(jin)管自(zi)己当时已(yi)经写出了最好的论文，但自(zi)己并不享(xiang)受，也觉得可能没有什么意义，只不过(guo)是一些履历上(shang)的东(dong)西，并没有为(wei)社会创造价值。2007年，戴文渊在听到JimGray谈到科学发展的四(si)个(ge)范(fan)式时突然顿悟。Jim Gray认为(wei)，人类科学发展分四(si)个(ge)阶段，每个(ge)阶段是个(ge)范(fan)式：
第一范(fan)式叫做实验科学，就是人开(kai)始学会记录现象。
第二范(fan)式是理论科学，有些科学家根据历史上(shang)记录的现象总结(jie)出了规律(lu)。第三范(fan)式是计算科学，当计算机出现后，这些理论可以由计算机来推演，可以模拟复杂的现象。
未来科学要进(jin)入到第四(si)个(ge)阶段，第四(si)个(ge)阶段叫做数据密集型科学，这个(ge)时代(dai)最大的一个(ge)特点就是科学理论要由计算机从数据里面发现。
在听到这个(ge)理论后，戴文渊突然发现，AI不一定要做出一个(ge)以假(jia)乱真的小孩。这个(ge)小孩可能是30年、40年、50年以后才能做到的，但此时此刻，如果能在各(ge)行各(ge)业发现规律(lu)，就已(yi)经能创造价值，AI变得有用的周期也就大大拉(la)近了。在刚开(kai)始学AI时，戴文渊发现基于Bing的数据能做出比原来好得多(duo)的AI模型。从这个(ge)逻辑推理，用的数据更好，AI模型就能做更好的效果。这也是他为(wei)什么选择离开(kai)学术界、加入行业的一个(ge)重要原因。第四(si)范(fan)式在戴文渊心中有一个(ge)非常深的烙印，他认为(wei)，自(zi)己这么多(duo)年做的所有事情，它们的底层逻辑是第四(si)范(fan)式，所以公(gong)司(si)成立之初就定了这个(ge)名字。
他还表(biao)示，香港科技大学让自(zi)己接触到了世界上(shang)一流的学术水平，再加上(shang)自(zi)己足够努力，才发表(biao)了一些影响较大的论文。不过(guo)，那段经历对他影响最大的不是那些论文，而是接触到了第四(si)范(fan)式的方法论。从那以后，他就坚定了要为(wei) AI 行业的价值而努力。
谈及自(zi)己当时提出的迁移学习，戴文渊介(jie)绍，它通俗来说是一种知识转(zhuan)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(dan)一点，因为(wei)学物理的时候(hou)能把数学上(shang)的一些能力迁移过(guo)来。
在当下的大模型时代(dai)，迁移学习已(yi)经比较普遍了，但在2005年，绝大多(duo)数的AI跟迁移学习是没有关系(xi)的，那个(ge)时候(hou)的AI数学学得再好，去学物理的时候(hou)还得从头(tou)再来，就好像一个(ge)刚出生的婴儿(er)，没有迁移学习的能力。
谈及选择走出舒适区、进(jin)入AI行业的经历，戴文渊表(biao)示，当时有很多(duo)人来跟自(zi)己聊过(guo)，他们都很不理解，问他是怎么想的？怎么会想去工(gong)业界？他在学术圈的论文都够评个(ge)教授了，干要去工(gong)业界？又不是混不下去了？
当然，现在大家会发现AI圈里的好多(duo)知名教授都进(jin)入了行业。但在当时，戴文渊也并未感到很多(duo)压力，因为(wei)他从来不在乎别人会怎么看待自(zi)己的选择，以及这个(ge)选择到底是不是最优的。
重要的是，他在思考，AI的商业化成果最早会出现在哪？他当时判(pan)断最早应该在互联网(wang)公(gong)司(si)，原因有三点：1）它们的数据比Bing更好；2）当时做AI的成本(ben)还挺(ting)高的，需要有一个(ge)很好的商业化结(jie)果支撑；3）此外，获取数据的成本(ben)要低。
在进(jin)入AI行业时，戴文渊同时接到了谷歌和百度的offer，但由于去百度能有更多(duo)的选择空间，他就从博士退学去了百度。
他可谓是非常地不走寻常路(lu)，宁可退学也要去把握AI可能落地的机会。对此，戴文渊表(biao)示，做那样的决定很容易的，并不需要纠结(jie)，就是觉得到那个(ge)点了，就要去干那个(ge)事，即使代(dai)价是没了博士学位(wei)。