清华园的鱼羊
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清华大学计算机系就有这样的教授。
高性能计算领域专家，国家杰出青年科学基金获得者。2016年起兼任青海大学计算机系系主任。
他还喜欢为非营利组织服务，是中国计算机联合会（CCF）和国际计算机学会（ACM）的资深志愿者。
他就是清华大学陈文光教授。
陈文光，清华大学计算机系教授。他的主要研究领域是操作系统、编程语言和并行计算。现任中国计算机学会副秘书长（兼职）。同时，他还是国际计算机学会（ACM）中国理事会主席。
这些学术大佬对计算机前沿技术和当前学术热点有哪些独到的见解？
在量子比特的专访中，我们与陈文光教授面对面交流，畅谈AI浪潮中的各种现象以及对青年学子的宝贵建议。
AI很重要，CS更广泛
在即将召开的2019中国计算机大会（CNCC）上，陈文光担任论坛委员会主席。
论坛委员会负责为CNCC大会各技术论坛征集议题。第一类主题来自自由申报，部分是由论坛组委会积极策划、设计和邀请的，前一类论坛占多数。
也就是说，在CNCC大会上，技术论坛的设置主要不是自上而下，而是自下而上。
在这样的模式下，学术热点自然受到欢迎。在今年的大会上，最热门的话题无疑是人工智能。
面对汹涌澎湃的AI浪潮，作为高性能计算领域的专家，陈文光教授是这样认为的：
人工智能无疑很重要。而且从目前来看，即使人工智能技术没有持续发展，仅仅将现有的人工智能技术整合到各种应用中，就有相当大的发展空间。
在陈文光教授看来，包括高性能计算在内，人工智能也获得了更广阔的发展和应用空间。
如果说大数据是人工智能的数据基础，那么高性能计算就是人工智能算力的基础技术支撑。陈教授表示，人工智能的研究可以不用高性能计算，但有了高性能计算，人工智能可以做得更好。反过来也是一样的。即使没有人工智能，高性能计算也有其传统的应用领域，但人工智能为高性能计算提供了从“小众”到“大众化”的技术应用空间。
比如华为最新的重量级AI产品Atlas900，训练ResNet-50仅需59.8秒，是高性能计算技术与AI应用的融合。
陈文光教授课题组也开展了一些优化AI系统性能的研究工作，比如稀疏数据运算的优化。
教授笑着说，即使他故意避开热点，但AI的范围其实很大，意思是“不可避免”。
但从另一个角度来看，整个计算机科学技术肯定要远远超出人工智能本身的范畴。
比如操作系统怎么写，编译器怎么写，显然不是AI能解决的问题。
在CNCC论坛的设置中，也可以窥见学术界对“非学术热点”的重视。今年的CNCC，除了备受瞩目的AI、5G等热点话题，还有经典算法论坛、理论计算机科学论坛等“非热点”话题。
科学发展没有单一的正确方向。
陈文光教授认为，每个人都根据自己的经验和信念寻找研究方向。大量的研究可能会失败或毫无意义，只有少数能够成功。成功的原因不仅仅是个人的远见，还有运气，所以发展的道路一定要多元化。
人工智能和其他科学发展也是如此。
人工智能不是孤立的
但人工智能对这个时代的影响已经渗透到更细微的层面。
作为微博专家，虽然没有亲自参与近期贵系的直接博客采访，但陈文光教授对这位“实现了自己写的操作系统在自己写的CPU上运行，生成的程序实现了”的人发表了自己的看法。他实现的编译器”。周雨浩引起的热议也被听到了。
“我差点以为那个学生举报了我。”
然而，这个学生的导师其实是朱军教授，他的研究领域是机器学习。
谈及人工智能等热点话题对学生的影响，陈教授坦言：影响非常大。
今年，清华大学计算机系国际硕士班有30多名学生。学期开始时，他们谈到了他们将来想学什么。基本上，它不是在谈论人工智能，也就是深度学习，几乎没有别的。
对此，陈文光教授谈了两个观点。
一是让学生更早地了解计算机科学的各个方面，了解各个领域的研究范式、研究挑战和发展空间。
要做到这一点，它涉及到本科生的课程和质量。陈教授本人将为新生举办一场关于计算机系统的研讨会。开设此类课程的意义在于尽快接触到学生，向学生介绍计算机科学的不同分支，展示每个分支的魅力，吸引学生不只朝一个方向去探索。
然而，另一方面，计算机科学本身并不是独立的，而是相互关联的。
例如，计算机系统的构建可以与人工智能应用相结合，通过系统构建来优化人工智能应用或实现人工智能算法。
在计算机科学领域，不一定要选择一个方向，而是要放弃其他方向。不同的研究方向之间存在着相互促进的关系。
比如周宇豪，虽然他选择了人工智能作为未来的研究方向，但据陈教授介绍，他在龙芯杯处理器比赛中的合作者是陈教授的博士生。
计算机科学的任何研究领域都不是孤立存在的。这种观点也延伸到对人工智能本科专业开设的理解上。
今年，清华大学交叉信息研究所在姚班之外开设了智慧班，重点培养人工智能人才，备受关注。
陈文光教授认为，对于有足够积累的高校来说，开设人工智能专业是有意义的。比如南京大学人工智能专业的课程，就是在计算机科学的基础上，增加数学素养的培养，去掉一些与算法和理论关系不那么密切的必修课。这样的训练计划是合理的。
教授提到，包括清华大学在内人工智能有必要读博吗，很多计算机专业的毕业生数学基础还很薄弱。开设人工智能专业，强化数学、统计学、优化方法等基础知识，具有重要意义。
不过，陈教授也指出，并不是每所大学都适合开设人工智能专业。相比专业分化带来的问题，更基础的问题是如何提高整个计算机科学与技术相关专业的基础教学质量。
教好是最重要的。
相应地，对于计算机专业的本科生来说，最重要的是要集中精力练习最基本的能力。比如实际的编程能力，比如数学理论基础。打好基础，多了解计算机领域的全貌，以免被迷茫迷惑，面对未来的选择，也会更踏实。
最好的时光
如今，人工智能已经成为一种突出的学习方式，编程教育的普及也在向低龄儿童发展。无论是从功利的角度还是兴趣的角度，越来越多的人开始接触编程，了解编程。
面对这样的趋势，陈文光教授表示支持。他认为，这是整个社会向信息社会转变的一个非常正常的标志。就像阅读和识字一样，编程很可能在未来成为一项非常基础的技能。
大环境的变化，包括太平洋两岸的紧张局势，不一定是坏事。相反，这很可能是一个新的发展机遇。
过去，一些本该长期投入的技术，比如芯片人工智能有必要读博吗，比如编译器，一直国内关注度不够。此时，越来越多的人开始关注这些技术难度大、效益不明显的行业。
陈教授认为，外部压力会导致对行业的需求和行业背后的教学，将投入更多的资源来推动整个行业的发展和人才的培养。
华为方舟编译器备受关注，阿里巴巴、百度等科技巨头纷纷投入“造芯”，就是其中的一个缩影。
抓住历史赋予的机遇，当前的时代是最好的时代。
重视人才培养
在与陈文光教授的对话中，可以感受到，作为一名大学教授，他非常关心的一件事就是人才的培养。
在业界和CCF的帮助下，陈教授还参加了一系列的比赛和活动来促进教学。比如龙芯杯全国大学生计算机系统能力培养大赛，如评估大学生算法和编程能力的CSP计算机等级认证等。
陈教授透露，未来还将推动编纂比赛，以赛促学。
一年一度的CNCC（中国计算机大会）也是一个很好的交流平台。
陈文光教授介绍，CNCC已成为国内计算机业内人士一年一次学习聚会的重要场合。会议报告涵盖了计算机领域的各种重要主题。主讲人都是行业顶级，内容够硬核，是最好的学习机会。各种论坛为各垂直领域同行之间的交流与互动提供了绝佳的机会。
梅特卡夫定律指出，网络的价值等于网络中节点数的平方，网络的价值与连接到网络的用户数的平方成正比。也就是说，一个网络拥有的用户越多，整个网络和该网络中每台计算机的价值就越大。
现在，CNCC 是一个连接足够多用户的“网络”，可以容纳各种正式和非正式的活动，为计算机科学和工业界的人们提供丰富的交流机会。
今年CNCC的主题是“智能+——引领社会发展”，将于10月17日在苏州举行。
还有一件事
最后，陈文光教授还和我们聊了聊读博的事情。
在这样一个大好时代的机遇下，我是本科毕业，还是投身行业，还是攻读博士学位？
陈文光教授的建议是，首先，博士不是每个人都需要读的。从兴趣或自我评估的角度来看，当你认为自己具备深入理解、发现和解决问题的能力时，可以考虑攻读博士学位。从功利的角度来看，以清华大学博士为例，毕业后获得的薪资水平肯定要远高于本科毕业生的薪资水平。
产业工人可以分为两类，一类是能看论文，能跟上最新研究进展的，一类是不能。博士学位显然会是第一类。
陈文光教授也强调了兴趣的重要性。博士生培养是对一个人能力的系统培养。提升个人水平的意义是毋庸置疑的。但与此同时，攻读博士学位也是一个长期、艰苦、严格的过程。以利益为导向，只有坚持才能够。
最后，剧透一下，将于10月17日在苏州召开的2019中国计算机大会，技术论坛中的学术论坛是陈文光教授带队“筛选”的结果，体现了他的心血和AI领域的关键。题目的判断。
还不如看点看豹，趁机看看~
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