新闻人物

【教师专访】

周骁，中国人民大学高瓴人工智能学院准聘助理教授。周骁于2016年、2020年获得英国剑桥大学硕士与博士学位，后赴美国麻省理工学院从事博士后研究工作，于2021年加入中国人民大学高瓴人工智能学院。其主要研究方向为数据挖掘、社交网络分析、多模态学习和智慧城市。周骁曾受伦敦大学学院高级空间分析中心（CASA, UCL）和阿兰图灵研究所（Alan Turing Institute）等机构邀请做学术报告。曾在KDD、IJCAI、ICWSM、Royal Society Open Science等人工智能与数据挖掘领域顶级会议和期刊上发表多篇论文。她还曾担任Nature Communications、WWW、EPJ Data Science等期刊与会议的审稿人。

初见周骁的人，会被她的随性和笑容所吸引。一身英伦风的西装，时尚又飒爽；青春靓丽的面容和治愈的笑容，散发着满满的活力。这和大众所设想的人工智能女科学家多少会有一些出入，但相比于外在的吸引，周骁学霸型的求学经历更令人称赞。

本科就读于哈工大建筑学院，硕士和博士却一步步跨专业学了计算机，还都是在英国剑桥大学。“开挂”至此似乎已是普通人眼里遥不可及的高峰，她却一路进击，到美国麻省理工学院（MIT）Senseable City Lab做博士后，精进智慧城市与AI+时空大数据研究。

博士后出站后，周骁加入中国人民大学高瓴人工智能学院。至今已成立两年有余的人大高瓴人工智能学院，曾因组建强劲的导师阵容而“出圈”。在学院为数不多的女AI科学家中，周骁是唯一的90后。

作为高瓴人工智能学院交叉学科工委的主要负责老师之一，周骁向我们介绍了她所从事的数据挖掘、时空大数据和智慧城市相关研究，以及学院目前正开展的多项人工智能前沿交叉学科探索。

在科学精神与人文情怀交融的人民大学校园里，一群富于前瞻性和创造力的年轻学者，正大胆涌入人工智能交叉研究的前沿阵地。他们勇立潮头，想要去开拓人工智能的无限可能。

一、超“燃”的求学经历：从城市规划到计算机

周骁本科专业是城市规划，这是一个偏设计的非典型工科专业，硕士所学的土地经济系在剑桥大学也被归属为“Social Sciences”，而她最终却成功跨专业获得计算机博士学位。

她在本科期间学分绩常年保持专业第一，获得了包括国家奖在内的十余项奖学金；之后加入全球仅招4人的英国剑桥大学土地经济系Land Economy Research副博士项目；博士期间，师从社交网络分析、移动计算领域国际著名学者Cecilia Mascolo教授，是Cecilia Mascolo教授接收的第一位华人学生，也是剑桥大学计算机系历史上罕有的、从社会人文学科院系转入计算机系的博士毕业生。

在周骁看来，由文转工，更多是为了找寻内心的方向。“人的内心总会有一个声音，引导自己做想做的事，在想在的地方。”如果说硕士只是迈出了转型的一小步，那么博士时的周骁则跨出了一大步。

为了转到剑桥大学计算机系，她自学编程、算法和计算机基础知识，由于成果突出，被破格批准转入并获得博士学位。谈及这一经历，周骁表现得谦虚且感恩：“只是有勇气想尝试，因为真的很难，没有先例，也没想到导师愿意要一个没有计算机学科背景的学生。”

剑桥大学的导师Cecilia Mascolo教授曾不吝赞誉：“Xiao is a star”。她在推荐信中提到，在已毕业的16名博士生中，周骁可以排到前4。“在剑桥，意味着我们通常都会有优秀的学生，但能进入顶尖学校的top set本身就是能力的最好说明”。在导师看来，这个东方姑娘勇敢、果断，具有强大的自驱力和沟通能力，毫无疑问是一个出色的研究者。

二、“好奇心+人文关怀”驱动的科研探索

2020年笃定回国的周骁关注到了人民大学高瓴人工智能学院，被文继荣院长“有温度的人工智能”理念所打动，个人的研究兴趣与学院的发展理念十分契合，于是她便毫不犹豫地加入到了这个有点“不一样”的新学院。

跨专业的教育背景使得周骁的研究较为宽泛和交叉：研究方向涵盖数据挖掘、城市计算、社会计算、社交网络分析、多模态学习和智慧城市等多个领域，其主要研究领域为AI+时空大数据挖掘（Spatio-Temporal Data Mining ）。时空大数据研究包括丰富的时空维度信息，以及用户的多重交互信息，相比于传统的解决问题策略，AI+可以为城市面临的具体问题提供一些新思路。

之所以做智慧城市的研究，周骁谈到，或许和之前非主流的求学经历有关。转专业也并非不喜欢城市规划，相反，对城市研究的热爱始终未减，正如她在个人陈述中所写，“改善人居环境，让生活更美好，一直是我做科研的源动力。”申请研究生之时，恰逢人工智能和大数据发展火热。“我希望自己的城市设计和规划方案有更强的说服力与技术支撑，数据和算法的加持无疑是实现这一目标最有力的武器。”从古至今，人们对城市发展和规划的思考从未间断，从农耕文明到工业文明，从“管子营城”到霍华德的“田园城市”，每一个阶段的思考都带着鲜明的时代烙印。而在这个万物智能互联的信息时代，如何利用人工智能的技术让城市更智慧，便是青年一代建设者的目标和使命。

与此同时，本科期间走访城中村，去工地做社会实践与调研，在台湾走进社区做参与式规划的一系列经历，又让她觉得发展技术的同时，不该丢掉人文关怀。“智能技术归根结底还是为人服务的，以人为本，做有温度的AI是我们应该一直恪守的研究信条。”

在MIT做博士后期间，正值全球新冠疫情肆虐。如何用专业知识为防控疫情做出微薄贡献，是她想要探究的问题：针对新冠疫情，她们运用时空大数据，研究了不同政策对人群活动出行以及病毒传播的管控效力，并探讨居家办公对人们工作与社交网络的影响。——这一研究既为个人出行提供参考依据，也为政府防疫政策制定贡献了有效的决策咨询。

今年郑州720特大暴雨也启示着周骁，可以在极端天气时根据气象数据，用AI+时空大数据进行合理的人流规划和管控，“比如在城市防灾减灾中可以考虑优化无人机轨迹规划，来协助进行灾害损失的勘查和赈灾救援，减少损伤”。科技向善——是人工智能技术解决城市问题更有温度的一种实现方式。

除了智慧城市，周骁研究的兴趣点还有智慧医疗和智慧养老。她的另一科研成果是，利用时空大数据与健康数据结合，来探究不同生活方式与伦敦地区慢性病的关系。他们采用联合主题模型和高斯混合模型提出了可以预测慢性疾病发病率的模型，这样，根据各个社区周边的POI分布情况，可以预测出每个城市区域的各项慢性疾病发病概率。

谈到接下来的兴趣点，周骁说：“城市中有些特殊人群值得关注，比如阿尔兹海默症群体，如果能用AI技术助力老龄化研究，对家庭和社会都将是一个福音。”在这一问题的探索研究中，她透露可以尝试使用非药物手段，比如用数据挖掘、人工智能技术等辅助研究，来改善这一群体的人居环境，让人的生活更有尊严，“科技应该有温度、有关怀”。

三、人才培养：鼓励学生勇于“造梦”

留学英、美期间，周骁陆续参与了从高中到博士各个阶段学生的指导教育工作。得益于国际顶级名校的熏陶，她尊重并鼓励学生自主选择，大胆探索。“勇气是区别普通人和优秀者的重要维度”，“导师更多的是充当一个 advisor的身份。”她希望学生除了具备严谨认真的治学风格，还应富于好奇心和创造力，最重要的是，要勇于“造梦”；在拥有家国情怀的同时，也能拥有国际化的视野。

学生眼里的周骁老师平易近人，充分尊重每个人的研究兴趣。大概因为同是90后，学生李锦林表示，“和老师交流起来毫无障碍”，学生杨乐还提到一件趣事：曾有不认识周老师的同学错把她认做人大在读研究生，还自来熟地打招呼。出糗后，此君用学院官网导师们的肖像数据好好训练了一番自己的人脸识别系统……

在课程设置上，周骁提到，学院对标世界一流院校的培养方案，开设了“高级机器学习、人工智能的数学基础、智能信息检索、模式识别与计算机视觉、神经网络与深度学习”等人工智能研究生课程；还有多位老师正合力打造的“人工智能与Python程序设计”本科生金课。此外，学院还结合人民大学人文社科方面的优势，在“AI+”方向进行布局。

在人大高瓴人工智能学院与新闻学院刚刚联合举办的“AI+新闻”跨学科研讨会上，青年科学家们对前沿研究方向充满了期待与憧憬：智能主播、人机交互与传播、社会网络分析、事实核查、新闻推荐算法及其中的博弈论机制设计、传播系统公平性可解释性、计算美学、多模态内容创作等这些待开垦的广阔田地，令人兴奋。老师们还围绕交叉学科的课程设置、人才培养进行了交流，“下学期，我将给新闻学院的学生开设结合智慧传播相关知识的人工智能课程。”周骁透露。

图：“AI+新闻”跨学科研讨会

某种程度上，交叉学科课程可以说是因材施教的助推器，由于课程设置比较综合，学生的兴趣可以被不同的学科分支方向满足，这对于充分挖掘学生潜力，培养出优秀的跨学科人才十分有益。

四、 开拓AI+X 研究，做有温度的人工智能

“我们要培养有温度的人工智能。”文继荣院长曾表示，打造一流的人工智能学院需培养四类一流人才：“一流的人工智能科学家、一流的人工智能工程师、具有创新精神的人工智能创业者、以及人文社科领域的人工智能开拓者。”其中之一便是人文社科领域的人工智能开拓者。因此，高瓴人工智能学院的重要任务之一，是促进AI与人大的新闻学、经济、法律等一流人文社科的交叉融合，培养跨学科人才。

像周骁这样研究“AI+X”、探索前沿领域的“宝藏”老师，高瓴人工智能学院还有多位。诸如在AI+物理领域，有从事人工智能数理基础与理工交叉研究，物理驱动深度学习的孙浩老师；计算机+经济学的交叉学科方面，有研究博弈论、机制设计、运筹与优化的祁琦老师、王子贺老师，和研究多智能体系统的沈蔚然老师。

沈蔚然老师今年5月被经济与计算国际会议（ACM Conference on Economics and Computation，EC）录用的论文里，研究了信息如何帮助市场中的决策者提高决策质量，以及在信息不对称的情况下，掌握信息较多的一方如何将信息最优地售卖给决策者，该方法可以应用于咨询、中介等行业。孙浩老师被《自然·通讯》（Nature Communications）录用的论文，提出了一种新颖的“物理驱动深度学习+稀疏回归”方法，该方法已成功用于各类物理和生物化学系统，例如流体、反应扩散系统、量子系统、细胞群体运动、混沌动力系统等。

依托学院建设的智能社会治理研究中心暨人工智能学科交叉协同平台先后举办“人工智能+X交叉学科研讨会”、“智能时代国际传播”、“智能司法研究与应用”、“AI+新闻”跨学科研讨等多项学术研讨会。在科研方面，高瓴人工智能学院正筹备建设一个一站式新型学科交叉研究平台，同时，学院也正聚力与企业在人工智能、大数据、5G+AI等前沿技术及应用领域开展研发合作，文继荣院长、窦志成副院长组织学院多位教师参与的“华为-中国人民大学下一代智能信息分发技术研究合作项目”便是其中之一。

图：中国人民大学高瓴人工智能楼

结语

打破藩篱，寻求科学奥义。自然界的现象并非都根据学科划分，有些问题也并非依靠单一学科就能解决。特别是整个科学在发生根本范式转变的情况下，学科交叉更是成为当今科学技术界的共识。

交叉学科的开疆拓土，往往依赖于研究人员想象力和创造力的“天花板”。创造力是生活的光与趣。周骁的办公室摆放了各种花花草草和多肉植物，可可爱爱、充满生机。当被问到业余爱好时，她说有很多，“壁球、飞盘、网球，当然还有追星，在英国的时候还曾经去英超现场看范佩西”，她还特意提到解压的方式是画画和摇滚，“因为解放天性”。

“初心就是好奇、做感兴趣的事儿，AI向善”。研究的意义也正如周骁说：“打破人类知识的边界，让人类对世界的认知范围更为宽广”。这大概也正是青年科学家们的初心和使命。

人工智能交叉研究的前沿阵地在哪里？

技术与人文的碰撞，又将迸发出怎样奇妙的火花？

中国人民大学高瓴人工智能学院及社科学院这些优秀的青年学者们，正尝试给出部分解答。兼具科学精神与人文关怀的深厚底蕴，青年科学家们脚踏人大这方人文沃土，深耕“有温度的AI”，正在将人工智能驱动的人文社会科学研究新范式逐一落地。

文：Lina、王琴潘

素材提供：周骁、沈蔚然、孙浩