如何生物转CS，并在斯坦福大学三年拿到PhD：独家专访李纪为博士

2017-07-29 12:11 来源:机器之心 人工智能 /操作系统 /技术

原标题：如何生物转CS，并在斯坦福大学三年拿到PhD：独家专访李纪为博士

机器之心原创

参与：李泽南

在人工智能逐渐成为热点的今天，各家科技公司与机构对于相关人才的需求也在不断增大。然而，机器学习目前仍是一个门槛很高的领域，很多计算机相关学科（甚至其他专业）的毕业生都会思考这样一些问题：我是否应该投身人工智能？我是否需要读博？

最近，斯坦福大学的一名博士毕业生引起了人们的注意： 在七月初的博士毕业论文答辩通过后，他成为第一位仅用三年时间就获得了斯坦福大学计算机科学（CS）博士学位的人。不仅如此，在近日由剑桥大学研究员 Marek Rei 发布的一项统计中，李纪为博士在最近三年世界所有人工智能研究者中，以第一作者发表的顶级会议文章数量高居第一位。

李纪为的研究方向是人工智能的一个重要分支——自然语言处理（NLP），在三年的博士生涯中，他的多篇论文被各类顶级会议接收。在四月底结束的 ICLR 2017 上，李纪为有三篇论文被大会接收，其中两篇为第一作者；而在即将于 9 月份举行的 EMNLP 2017 上，他有两篇论文被大会接收，均为第一作者。

在李博士毕业之后，机器之心第一时间联系到了他，并对其进行了独家专访。在本次采访中，我们谈到了李博士求学期间的心路历程、在斯坦福大学阶段的自然语言处理研究和生活，以及他对于未来事业的展望。

李纪为（左）近日接受了机器之心的专访

生物与计算机科学

机器之心：恭喜你顺利博士毕业，在斯坦福大学三年 CS 博士毕业，这是一个前无古人的成就。

李纪为：谢谢你。这么说过奖了，实在不敢当。读博士而言，产出比时间更重要，这几年里斯坦福、CMU、Facebook AI Research 和 MSR 的同事和导师，就像一个巨大的宝库，有无穷无尽的东西可以像大家学习。博士虽然读完了，但是学无止境。如果说做出了点什么东西，那也是向大家学习而得的结果。

机器之心：你是如何做到仅用三年时间就从斯坦福大学毕业的？要知道，在美国的大学里，博士毕业通常需要 5-6 年（甚至更长时间）。

李纪为：从斯坦福大学三年毕业的过程实际上是一系列因素共同促成的结果。首先，我得感谢自己的导师 Dan Jurafsky，他对我的帮助非常大，他总是能够理解我的诉求，并尽力帮助我，他是一个永远为他人着想的好导师。

同时，我得说这实际上并不是一个非常特别的成就，更像一种个人选择。其实朋友同学中很多人都非常非常优秀的，比如斯坦福大学的 Danqi Chen、Sida Wang、曾经 CMU 的博士生 William Wang 等等。他们或是寻求完成更多的研究，或是倾向于毕业参与教职工作而没有选择提前毕业。

若想博士毕业，你需要有一篇足够完美的毕业论文，在其中叙述你博士期间所做的一切工作。另外，还有一系列任务是必须要完成的：你需要修完足够的课程，通过博士生资格考试，完成毕业论文的开题、结题。

机器之心：你有着有趣的学术背景：在 2012 年从北京大学生物学毕业，是什么原因让你选择去斯坦福大学读计算机科学的博士？

李纪为：我在北大生科的时候，做毕业设计的时候去了计算机系的李素建老师组里。当时想了解一点人工智能的东西，用在生物信息处理上，所以就去旁听了李老师的组会。发现了大家在探讨很多很有趣的问题，于是在李老师的指导下动手做了一些实验。兴趣就慢慢转移到人工智能，特别是自然语言处理这方面。斯坦福大学在自然语言处理上有深厚的积淀，老师和学生们都是领域内的佼佼者，而且因为毗邻硅谷，创业氛围浓厚，与工业界关系密切，产学研紧密结合，是个难得的平台。

机器之心：我们得知你在本科期间曾经参加过「分子模拟与计算课题组」，这个领域算是生物和计算的交叉领域（分子模拟，是指利用理论方法与计算技术，模拟或仿真分子运动的微观行为，广泛的应用于计算化学，计算生物学，材料科学领域，小至单个化学分子，大至复杂生物体系或材料体系都可以是它用来研究的对象。），这个经历对其后选择读计算机科学有什么影响吗？