场景描述：IJCAI 2019 正在进行中，作为大会最受瞩目的特邀报告环节，本次的 7 位重量级嘉宾中，就有我们熟悉的周志华教授。他在今日下午做了一场关于深度学习的主题报告。趁此机会，一起围观大神在大会上的分享，并深入了解他在 AI 道路上探索的足迹，全方位还原他对 AI 发展的贡献和推动作用。

关键词：周志华 机器学习 IJCAI

身为 AI 领域里的大神级学者，周志华教授在科学研究，人才培养，著作传播上都投入了极高的热忱，而他不凡的学术贡献，更是让其获得嘉奖无数。

在顶会 IJCAI 2019 上，周志华也如约出席。这次他带来了怎样的分享？这个明星级科学家的背后，还有哪些有趣的故事？

周志华在 IJCAI 上分享了什么

IJCAI 2019 进行过半，不少亮点纷纷出现。周志华教授作为重磅嘉宾，在今日进行了一场特邀报告（Invited Talks），引得了全场的瞩目。

在下午 2 点开始的报告中，周志华发表了《Deep Learning: Why deep and is it only doable for neural networks?》的演讲。

他首先介绍了深度学习和深度神经网络（DNNs）的联系，回顾了深度神经网络的发展历程，指出网络层数不断增加的事实。

但深度神经网络在层数增加的同时，一些缺点也暴露了出来，比如容易过拟合，训练过程复杂，算力成本增加。

由此抛出了问题，深度学习是否就等同于 DNN（深度模型是不是只能通过可微的函数结构去构建）？

随后周志华教授指出了深度学习的另一方案，介绍了他们研究的技术 gcForest（multi-Grained Cascade Forest），借鉴 DNN 的特征表示学习，以及集成学习，利用决策树森林的方法，去达到深度模型的效果。

它有两部分组成，分别是 Cascade Forest 和 Multi-grained，通过和其他模型的介绍和对比，宣称这是首个不需要神经网络和 BP 算法去实现的深度模型。同时列举了在实际的用例中，gcForest 实际效果都优于其他模型。

接着他还展望了深度学习的未来，指出完全依赖深度神经网络的发展可能会面临的困境，而 gcForest 舍弃神经网络，会是一种有效的尝试。

但他还强调，这项技术还在探索之中，距离成熟还有很长的路要走，随后具体化了模型面临的挑战。也展望了深度森林和 DNNs 分别擅长的环境，以及未来结合的可能。

深度学习现在除了 DNN，还有了深度森林和其他方式

除了本次干货满满的特别分享，他还将担任 IJCAI 2021 的程序委员会主席，这是内地首个获此殊荣的学者。

他曾在采访中说道「不是我牛，是华人群体牛。这反映的是华人学者的实力得到了公认。后面希望大家一起努力，进一步提升华人学者的贡献和影响力，不断产生优秀的研究成果。」

那这样一位大神，是如何走向了机器学习的顶峰呢？

本土的 AI 集大成者：兴趣是最好的老师

1995 年，周志华大三在读，他在图书馆翻到了《机器学习：通往人工智能的途径》，这让他首次接触到了机器学习。次年，21 的周志华从南京大学毕业，选择了留校继续深造。

南京大学鼓楼校区的标志建筑

在经历了一段时期的探索后，他被人工智能领域中的机器学习和数据挖掘所吸引，在兴趣的驱动和自己的不懈努力下，他的 AI 道路实现了快速的跃进。

硕士和博士期间都用了两年提前毕业。2001 年留在南大任教，第二年破格晋升副教授，再一年后，他被特聘为教授，随后获得博导资格，2006 年入选教育部长江学者 …

被问及这段开挂一般的履历，谈及到天赋的话题时，周志华说到，「兴趣是最好的老师」，他还引用马克思的话，「当劳动成为人的第一需要，而不是谋生的手段」，来表达兴趣的重要性。

这位完全在南大完成学业的「本土学者」，也得到了国际学界的一致认可。

2012 年至 2016 年，周志华相继成为人工智能相关的五大主流国际学会——ACM、AAAI、AAAS、IEEE、IAPR 的「Fellow（会士，也译为院士）」。

成为了 AI 国际学会 Fellow「大满贯」华人第一人。在 2017 年，周志华还当选了欧洲科学院外籍院士。

2015 年，周志华教授入选 AAAI Fellow

此外，他还曾有数十次担任国际学术会议主席，前段时间的举行的国际人工智能大会（AAAI 2019），他也担任了程序委员会主席。

这些年来，他在一流国际期刊和顶级国际会议发表论文 200 余篇，获发明专利 20 余项。

在近日上交大 Acemap 团队发布的一份统计中，近十年来的 AI 学者论文影响力的排名中，周志华教授位列中国学者第五名，被引用数达到了 4452。

周志华和国内的 AI 教育

除了在学术上建树甚多，周志华教授还一心扑在中国的 AI 人才培养之上。

2004 年，在他的主导下，成立了南京大学 LAMDA（Learning And Mining from Data）研究所，主研机器学习和数据挖掘。

经过十多年的努力，LAMDA 已成为国内领军型的研究组，有志于机器学习领域学生都将其称为「圣地」，每年都有特别多的学生报考。

网上还流传着志华老师写给报考学生的信件，极其细致地从老师的角度，帮助考生分析自己是否适合 LAMDA。

去年，在周志华等人的带动下，南大成立了人工智能学院，开启了 AI 本科教育，周志华本人出任院长。这在 AI 人才和教育均匮乏的当下，无疑带来了一针强心剂。

面对外界和业内的各种声音，他坚持独立成院的决心也很强大。在媒体采访中他说到，「与其在现有框架下修修补补，不如从头根据人工智能学科自身特点进行建设」。

南大的人工智能学院在 18 年的 9 月，开启了第一批本科招生，周志华还将亲临授课。而在谈到南大人工智能学院的目的时，他透漏了很早就着手研究本科的教育方案。

他说到，学院不是要形成「人工智能 120 天从入门到精通」之类的培训班，而是要培养出能够在 AI 领域具有创新能力、能够解决关键技术难题的高水平人才。

领域里最经典的读物：西瓜书

其实说到周志华，很多人更熟悉的是《机器学习》这本书籍。他将机器学习的要点和难点，都用幽默通俗的语言贯穿了起来，本书中也多拿西瓜举例，让理论知识变得鲜活，由此也被称西瓜书。

西瓜书从 2016 发行至今，历经了多次印发，也常活跃在各大电商平台畅销榜单，为无数求学者打开了机器学习的大门。

他曾在一次谈话中透漏此书的两个目的：

一是为初学者了解机器学习领域描画整体的轮廓，知道这个领域里大概有哪些东西，以便之后根据需求和兴趣进一步深入学习。

另一个是在方便读者阅读多种材料之后，对知识体系做一个梳理。

有意思的是，在 2017 年的「京东文学奖」评选中，西瓜书位列年度新锐作品奖 TOP 5。

该书的开头是这样的，不妨一起感受下周志华的文字功力：

傍晚小街路面上沁出微雨后的湿润，和煦的西风吹来，抬头看看天边的晚霞，嗯，明天又是一个好天气。

走到水果摊旁，挑了个根蒂蜷缩、翘起来声音浊响的青绿西瓜，一边满心期待着皮薄肉厚瓤甜的爽落感，一边愉快地想着，这学期狠下了功夫，基础概念弄得清清楚楚，算法作业也是信手拈来，这门课成绩一定差不了！

一起期待大神更牛的研究

作为人工智能领域的大牛，周志华无疑是行业的佼佼者。但他在多个场合都表示过，他最大的乐趣在于科研，最大的愿望是希望他的研究组能作出更好的研究，在国际上有更具影响力的工作。

当问及是如何在 AI 不被重视的年代，选择了机器学习，他的回答简单却有力：「坚持自己的判断，做重要的事情。」

祝愿周志华老师能够实现他的愿望，做出更多更牛的成果。

—— 完 ——