ITCS · 新进教师| 王晓博士

王晓:2017年美国纽约大学布法罗分校博士毕业,2018年起在新加坡科技设计大学博士后工作,2021年4月加入上海财经大学理论计算机科学研究中心,任常任轨助理教授。

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1. 可以谈谈你的研究领域吗?

博士期间我研究的是微分几何学,是一门研究曲线,曲面,和他们的高维类比的学科。目前我主要研究机器学习,包括神经网络的优化,算法的分析,采样等


我过去做的问题比较抽象,离日常的应用比较远,但机器学习则完全不同,这是一门实用性非常强的学科,它所带来的技术已经渗透到我们生活的各个层面。但尽管有很多应用,神经网络的基础理论其实还有待完善,很多时候我们并不清楚所谓的“学习”背后到底发生了什么。比如下棋似乎对于计算机来说是件很容易的事,但开车就完全相反,现在哪怕最好的自动驾驶也达不到老司机的水准。这说明我们对于机器学习还有认知层面的问题没有解决。我的研究一方面是关于和神经网络有关的优化问题,另一方面是神经网络的结构与其表示能力的问题。

2.能描述下你从基础数学到机器学习的转变过程吗?

简言之,整个过程充满偶然和幸运。我记得当时还在Buffalo读博士,孤陋寡闻,以为机器学习就是教电脑下围棋,直到毕业前接触了一款叫Prisma的App(那公司还在),用神经网络算法能把照片转成特定风格的画作,当时觉得这应该是门有趣的学问,就稍微了解了一下相关的原理。在找博士后的时候联系了新加坡的 Georgios Piliouras,他在找有几何和拓扑背景的毕业生去做算法博弈论,为了考察我的水平,他让我实现一个模拟动力系统的动画效果。恰逢当时我正准备“另谋生路”,看了一些编程的书,居然将他的要求实现了。聊过之后我就在既不懂算法也不懂博弈的状态下去新加坡科技与设计大学做起了博后。我在新加坡主要做博弈论和机器学习,转型之初并不是很适应,但好在Georgios 跟另一位导师Ioannis Panageas 给了我足够多的帮助,我才幸运地活了下来。


在过去几年,我非常幸运遇到了出色的合作者,他们重新定义了我的研究方向,期间充满了惊喜。刚到新加坡,我的第一个课题是研究“博弈论的物理学解释”。无论是博弈论还是机器学习,min-max优化都占有举足轻重的位置,前者侧重于找纳什均衡,后者用于训练“生成对抗神经网络”。而min-max的思想在几何中是很广泛的存在,像“测地线”或“极小曲面”都存在某种min-max原理的解释。我们希望赋予博弈论尽可能多的物理含义,以更加统一的眼光看待min-max优化和它在机器学习中的应用。


之后我又做了几个风格各异的问题,包括非凸优化,min-max 优化,神经网络的表示能力,流形上的采样等,主要的方法法都来自微分方程和拓扑动力系统。虽然数学的背景起到了重要的作用,但我对机器学习对数学带来的冲击更加好奇。它会以何种方式影响传统的数学分支,这是非常值得期待的,也是我目前比较关心的问题。

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3. 对中心的工作环境印象如何?

上财的理论计算机中心虽然成立不久,但知名度很高,我作为一个入行不久的新手对这里老师们的工作都早有耳闻,知晓他们都是各领域顶级的专家。在找教职的时候,我的同事和朋友们都对上财评价非常高,大家都认可这里的理论计算机方向是世界一流的。面试期间也充分感受了这里开放、自由的学术氛围。在和同事们交流之后,我非常期待加入他们。


虽然现在刚办完入职不久,但其实我从去年秋天开始就参加这里的讨论班,这里老师和学生的研究方向的广度给我留下很深的印象,这种包容、综合、跨领域的研究风格很吸引人。并且这里的学生也有着很高的学术水平,我才来没多久,已经和数位研究生和访问学生展开合作,目前进展十分顺利。这些都让我对未来充满期待,我相信这是个潜力无限的地方。