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。他进行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 14 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 ——