|
2017-08-12 08:30 来源:IBM中国 硅谷 /IBM /技术
本文译自CBR Ellie Burns （文中简称EB）对IBM研究员李蕴瑶（文中简称YL）的访谈，讲述了李蕴瑶从我国贵州的一个小城镇走到硅谷的成长故事。原文编辑Ellie Burns。本文根据YL本人的建议略有修改。
旧金山圣何塞的IBM Almaden实验室 EB问
YL答 Q EB：能否向读者介绍一下您的背景——您是如何开始对技术产生兴趣的？ YL：虽然目前我从事的是人工智能领域与自然语言处理 (NLP)相关的工作，但在上大学之前，我从未见到过真正的计算机。上世纪 80 年代，我出生在中国西南部的一个小城镇——金沙县城关镇，对于当时的我而言，计算机这个术语只是从电视和报纸上得知的一个抽象概念。 我是我们县置县五十多年以来第一个被远在 2000 公里之外的北京清华大学录取的高考生。当年整个贵州省参加高考的考生有 20多万，我的高考成绩位列全省考生第三，应届生第一。受当时报纸和科幻小说的影响，我选择攻读了清华大学的自动化与经济学双学位。我希望通过综合学习计算机科学、电子工程和经济学这三门学科，掌握必要的知识和工具，帮助实现大量人工操作的自动化，让人们的生活变得更美好。
2017年6月15日，李蕴瑶代表AWING（Almaden女性权益小组） 在Laura Haas退休晚宴上，向她赠送了一幅集体签名海报。 Q EB：您在美国是如何进一步学习并进行技术研究的？ YL：在我发现计算机拥有改变世界的力量之后，我决定在美国的密歇根大学攻读计算机科学博士学位，当时我的导师是 H. V. Jagadish 博士，他在数据库可用性研究领域非常有名。在校期间,我还开始了我的实习生涯继续以前的双重生活，与一些 MBA 学生一同参加了商业化学校的科研成果的项目。通过其中一个项目，我们帮助实现了骨组织培养专利技术的商业化，该技术有助于加快骨质疏松症等疾病治疗药物的发现过程；在另一个项目中，我们参与商业化了一项移动技术，直播，用来帮助改善课堂上师生的互动。 到目前为止，我已经在 IBM 研究院工作了整整10 年的时间，我负责领导 ScalableNLP （规模化自然语言处理）团队（也称为 SNap）。
李蕴瑶童年的照片。她现在是一名位于硅谷的IBM Almaden研究中心的研究员。 Q EB：自然语言处理研究员主要负责哪些方面的工作？ YL：我们现在正在攻克的一个关键课题是信息提取 (IE)，也就是从非结构化数据或半结构化数据中提取结构化信息。通过这种技术，机器将能够自动读取并构造知识库，而这种知识库正是包括 IBM Watson 在内的许多认知系统的基石。 在我所从事的专业领域中，一般有两种信息提取的方法。在学术研究领域，机器学习方法非常流行。不过，这种方法通常需要一个由带标签的数据集构成的大型集合，而在实际中通常很难获得这种数据集。此外，已学习的模型通常都是“黑盒子”，其内部工作机制通常都处于隐藏状态，因此难以理解和解释。 另一种信息提取的方法是使用声明式性语言来开发算法。在商业市场中，这种方法非常流行，因为它需要的是没有标签的数据，而且所得的程序非常容易理解。不过，这种方法非常耗时，需要很高的人工投入。 我们团队的研究理念是，唯有融合这两种方法，取其精华，才能开发出最好的解决方案，比如说 SystemT，它就是两种方法融合后的产物，是我们最新的自然语言处理引擎，目前有 10 多款 IBM 的产品和服务都采用的是这种引擎。 Q EB：你们近期在研究什么项目？ (责任编辑：本港台直播) |
