国际人工智能大会AAAI 2021主席已经敲定，中国学者杨强当选。

这一消息来自NTU教授周志华，他说这是中国人第一次当选AAAI主席。

但这不是杨强的第一次。

早在2017年，他就当选为2019国际人工智能联合会(IJCAI)理事会的中国科学家，也是中国人第一次。

此外，他还是第一位中国AAAI研究员，也是最早提出迁移学习理论和联邦学习理论的人之一。

在数据挖掘领域，他也是绕不开的大牛之一。

他带出来的学生都成为了中国AI行业的栋梁，比如被江湖人称之为“穿神”的第四范式创始人戴文渊。

那么，谁是杨强？

***和联邦学习的创始人，以及各种专业家庭。

杨强，微众银行首席人工智能官，HKUST计算机科学与工程系主任。

在当选AAAI 2021大会主席之前，他还于2013年当选为AAAI研究员。

在此之前，他还为乔春明(2009年)、IAPR研究员(2012年)、美国科学促进会研究员(2012年)和美国计算机学会研究员(2017年)工作。

可以说是计算机人工智能领域的同行专业人士。

这些荣誉的背后，也是实至名归。

在人工智能和数据挖掘领域，****400多篇，也是IJCAI、ACL、SDM、WSDM、KDD、CIKM、AAAI等人工智能和数据挖掘顶级会议的常客。

为了解决小数据的困境，他和他的团队提出了“迁移学习”的理论体系。为了解决数据碎片和数据孤岛问题，杨强和他的团队进一步提出了“联邦学习”理论。

可以保证所有企业没有自己的数据脱离本地，模型效果不变，不违反规则的进行联合建模，从而提高机器学习算法的建模效率。

无论是迁移学习还是联邦学习，都已经成为人工智能/机器学习的前沿技术，成为这些领域研究者的方向之一。

而且他的研究已经不仅仅停留在学术层面，还进入了行业。

他是微软亚洲研究院的首批研究员之一，也是华为诺亚方舟实验室的创始主任。

在他的带领下，微众银行的AI团队开辟了工业级的“联邦学习”技术框架，这也是全球首创。

在此之前，他出生于书香门第，曾就读于北京大学，并在马里兰大学深造。

书香门第，扎根物理

杨强，1961年出生，现年59岁，出身书香门第。

1975年就读于清华附中。1978年，作为恢复答案后的第一批大学生，杨强进入北京大学学习天体物理学。

对于为什么选择物理专业，杨强在接受《中国科学报》采访时说:

从小受父亲影响。

他的父亲杨海寿也是中国著名的天文学家，生前一直在北京大学任教。

因为他从小接触的圈子不是学物理就是图书馆(他妈妈是北大图书馆系毕业，后来在清华工作)。

毕业后通过CUSPEAP去了马里兰大学留学。

还是研究天体物理，主要是通过NASA发射的卫星来观测太阳上的一些活动，比如耀斑。

正是因为物理学的需求，杨强开始接触计算机。也迎来了他人生的转折点。

首先，在天体物理学实验过程中，杨强发现数据非常匮乏，因为它必须由卫星收集，所以需要几个月的时间。

但是，计算机可以通过卫星图像自行生成数据。“其次，计算机真的很有趣。很多流程都可以自动化，通过学习解决。”杨强说。

于是，就诞生了转移电脑的想法。

出于兴趣，我转向了计算机。

世界上有那么多天才，但他们都是孤独的。这句话对杨强来说再合适不过了。毕竟转专业这么容易。

1984年左右，当时的计算机课程在学期内根本无法注册，他不得不在夏天选修一些课程来赶进度。

杨强回忆道:

那是我真正开始熬夜的时候。

出国前视力很好，但要熬夜赶计算机的大作业，涉及上千行代码，导致视力下降，最后戴上了***。

为了在电脑上完成“操作系统”作业，我不得不排队等到晚上三四点钟。晚上还要听一堂成人班的电脑课。后来，因为我学得好，老师又忙得没空上课，我就让杨强去教成人班。

就这样，1985年，他成功地转到了计算机系。在此之前，他实际上是在教三门计算机课程——数据结构、电路设计和人工智能。

于是，在马里兰大学的7年时间里，杨强完成了双学位硕士(计算机科学和天体物理学硕士)和博士(计算机科学)的学业。

在接受《中国科学报》采访时，杨强还回顾了他的人工智能研究之旅:

前半部分是基于专家系统的思维，也就是先入为主的想法。人们用计算机的逻辑语言将人类的专业知识输入计算机，这在读博期间很流行。

第二部分是机器学习，即不是先入为主，而是通过观察事件和环境，训练数据，学习一个模型，然后付诸实践，预测未来。

博士毕业后，他前往加拿大滑铁卢大学担任计算机系助理教授和副教授，并于1995年获得教授终身职位，这距离他博士毕业只有7年时间。

有了相对空闲的时间和研究经费，杨强开始了后半部分的研究，也就是机器学习。

当时这是人工智能的一个小分支，也是在寒冬。

但是他有很强的自信。在他看来，这必然是未来的趋势之一。

他曾比喻说:

很多人会惊讶于2、3岁的孩子有超强的语言天赋。

这不是一两个例子就能学会的，而是积累到一定程度的。这种积累可能来自于父母，他们大脑中连接着大量的知识。

只是有些还没联系上，需要一两个例子来***。

其实这就是杨强后来提出的迁移学习的基本模型——可以把大数据领域的知识迁移到小数据领域，解决小数据的问题。

在他看来，机器学习离不开两点。

一种是举一反三的能力，即迁移学习；同时也离不开连接数据孤岛的能力，即联邦学习，解决了数据碎片和数据隐私的问题。

之后，杨强先后在西门菲沙大学计算机系和***科技大学计算机科学与工程系任教。

成功方**:让自己和昨天不一样。

你可能会觉得他的职业变化频繁，但其实这是杨强遵循的一个很简单的原则——

不断学习，不断提升自己，让自己变得和昨天不一样。

杨强说:

在大学工作的时候，我给自己定了一个挑战，那就是成为行业领袖，不断提升自己的知识。

成为正教授后，会有讲座教授，然后会有特聘教授。

拿到这些头衔后，身边能学的几乎都学了，所以要换一个“朋友圈”。

也许这就是他一边教书，一边不断参与课外活动和科研的原因。

1999年，微软亚洲研究院成立后，他成为首批研究员之一。2012年，华为诺亚方舟实验室成立。2012年至2015年，杨强是该实验室的创始主任。

2015年还出任“微信-郁躁的家邦科技大学人工智能联合实验室”主任。2018年，他成为微众银行的首席人工智能官(CAIO)。

现在，在这个职位上，他希望将整个金融服务设计成人工智能模型。

可以自动把模型变成银行，然后把这个银行的模型开放给各个行业，让每个行业做自己的金融服务。

正如杨强自己所说:

我觉得这是一件特别伟大的事情，可能需要很多年才能做到。但每次想到目标的伟大，我都兴奋得睡不着觉。

中国学者峰会AI峰会

不仅在杨强，而且近年来，许多中国学者在主要人工智能领域的顶级会议上展示了他们的优势。

如商汤创始人、港中文教授唐晓鸥，还担任过ICCV、CVPR等多个重要国际会议的主席。

他还是影响因子最高的IEEE杂志《IEEE Transactions on Pattern Analysis and Machine Intelligence 》( PAMI)和整个计算机科学领域影响因子最高的《国际计算机视觉杂志》( IJCV)的编委，以及IJCV的第一位中文主编。

出生于湖北鄂州和加州大学洛杉矶分校的朱松纯还担任过CVPR会议主席，在国际顶级期刊和会议上****200多篇，三次获得计算机视觉领域的最高国际奖项Mal奖。

有趣的是，汤晓鸥和朱松纯都毕业于中国科学技术大学。

杨强当选AAAI 2021大会主席，被很多业内人士视为中国力量在人工智能领域崛起的又一证明。

还有一点

2012年，当华为诺亚方舟实验室成立时，与任进行了一次问答，将矛头指向中国的技术创新。

他对任的问题是:为什么我们中国直到现在还没有获得诺贝尔奖？必要条件是什么？

任当时的回答也相当犀利。在他看来，中国不能创造价值是因为缺少土壤，土壤就是产权保护制度。