机器的心脏是原始的
专访：文飞
Machine Heart最近发布了对世界顶级CS/AI学者翟渤教授的独家专访，以下是他对学术管理和领导力、研究品味以及探索创造新的、更现代的AI研究和教育环境的看法。
机器心：感谢您抽出宝贵时间进行一些关于学校管理和纪律的采访。首先，我想请你成为MBZUAI校长之前和之后发生了什么？您决定接受这个重要职位的原因是什么？
翟渤教授：时间长不重要，来回走动也不重要，但有一些想法值得分享。让我从环境和行业状况开始。近年来，人工智能发展迅速，挑战了当今大学的研发、教学、研究环境甚至管理方法。例如，学校和企业之间的人才竞争，设备竞争。还存在一些政策系统性问题。比如现在，由于社交媒体的发展，炫耀比较的流行，导致许多研究人员浮出水面。他们可以不知怎的被网点，或者选择做科研很扎实，毕竟两者的奖励机制是不一样的。
再加上出版和出版模式的挑战，比如有些人可以大量倒在arXiv上，可以利用媒体或其他手段为特定工作积蓄动力，资源、高嗓门甚至通过舆论影响匿名同行评议，比如玩匿名发送规则的边缘球， 在新闻发布会的审查期间，甚至在网络甚至主流媒体的宣传中，影响评委的判断和心理，造成既成事实 当公司或学校也站在后面或被束缚时，情况变得更加复杂。文章出现在会议上并不罕见，比如刷列表，甚至成为主流。
这些当前的情况在研究人员中造成了混乱：是加入潮流，做那种高收益，高光泽，高知名度的学者，还是深入研究一些更困难和耗时的问题？学生面临着这样的挑战。然而，目前的学校机制实际上与这些新情况有点脱节。而且由于很多政治、或社会环境有些混乱，在学校的科研环境中，现在很多学者都有一些挫折，学生也有一些困惑，有逆向淘汰的趋势。我想每个人都非常清楚这一点。
比如现在各大的互联网企业，甚至传统企业都在积极加入AI人才、研发的竞争。他们提供的环境、资源和待遇对资深AI学者和年轻教师和学生都非常有吸引力。高校人事制度、经费制度、知识产权政策等如何面对这一新形势：是坚持零竞争态度迫使教授选边站，还是灵活开放新法，使教授、学生、学校和企业实现双赢？
在当前环境下，如何保护师生的言论自由（包括沉默自由）、学术自由，保护师生的合法权益，特别是在他们的创新、创业、合作、沟通方面提供支持和指导，这些都是高校目前必须面对的问题。
必须承认，这些问题在大多数高校都没有得到解决，甚至引起了人们的注意。高校的服务功能、催化功能和文化功能，并没有领先于不断变化的科学研究和人类环境的挑战和机遇。也经常能看到规则，高低下，外行人领导内部人士这些情况。对于这种情况，盲目地叹息，没有任何帮助。玩家仍然需要站出来做一些改变。
就个人而言，有很多人被邀请担任各种职位。因为手头还有很多工作要做，所以很高兴在卡内基梅隆大学工作，而我自己的公司Petuum让我感到满足，所以我一直不愿意考虑学术或技术管理职位。但基于以上背景，结合我多年的科研经验、研发和管理的积累和经验，以及一些长远的思考，我觉得有必要，而且很有兴趣的平台做一些新的尝试，那就是在学术、教育、研发、科研环境中， 尝试创建一个新的环境系统，讨论和实践新的方法。这是值得做的事情。
阿联酋的国家环境相对简单，没有很多其他干扰冲突，可以更纯粹地追求学术、教育、研发的卓越。MBZUAI是一所全新的，完全零启动的大学，所以我认为我可以尝试为学术，教育，技术转让和企业孵化创造新的空间：例如，在学术方面探索如何实现基础研究和应用研究的平衡，在教育中如何尝试理论与实践的新平衡？所以我的目标是能够利用这个机会，探索如何为科研和教育创造一个新的、更现代的环境，以及高等教育在新环境中的发展，另一方面，通过这个新环境，为人工智能自身的突破做出我们的贡献。同时，这个社会和社区可以做出一定的贡献，提供新的思路。例如，培养本地人才，促进技术研发，如何利用知识通过创新（用知识和创新改造社会）来改造和促进社会。因为阿联酋或中东，在现代科技发展阶段还处于人才培养、知识积累和实地部署的适应过程中，它们具有布局、建设、积累的落后优势，对社会产生更好、更积极的影响。因此，我希望我们的大学具有这些功能和社会效应，甚至为这种处于文化前沿的文化提供新的想法或新的想法。
Machine Heart：我认为听到你说，如果你能建立一个这样的环境，然后在那个环境中驱动人工智能，那真是令人兴奋和有价值。
翟渤教授：是的。即使是很小的手术改变，在一个保守系统中也很难做出，因为既定的固定模式有其惯性，所以很难改变。但要在一个崭新的平台上做到这一点，不仅是科研创新，而且在管理创新、思想创新方面，还有更多的机会。
Machine Heart：你刚才提到"纯粹"这个词是为了解释这种对人工智能或技术卓越的更纯粹的追求意味着什么吗？
翟渤教授：阿联酋还是一个非常年轻的国家，处于上升阶段，寻求积极融入国际社会，对世界经济和政治研究与发展发挥更大的作用。这不是一个社会，而是一个创新和崛起的社会。因此，它的目标是具体的，不是做所有事情，而是专注于优先考虑重要的事情。比如，我希望学校能在世界基础研究领域占有一席之地，也希望它能对当地经济产业的发展和转型或社会需求产生一些影响，我认为这是纯粹的目标。
在国际舞台上，美国、欧洲、中国都是高度发达的社会，需要面对诸如老龄化、基础设施升级等问题。但是在阿联酋没有必要面对这些问题。此外，环境问题、DEI、公平和包容问题也很重要，但与研发相结合将变得非常复杂，一次性和移动整个身体，使领导者和决策者有时不可避免地迷失方向，捉襟见肘。作为一所新校，我们没有从这些方面的历史中积累出来的问题和负担，但也可以轻装上阵，去探索更健康、更合理的发展模式。
通常当我们做科学实验时，我们可以定义参数，然后在某个点上动员和调整它们。社会实验也是如此，管理实验是好的，也需要有一个可控的环境。在像MBZUAI这样的新大学中，环境更简单;我们的学校本身就是一所专注于人工智能的研究生院。这为学科的整体布局和不同阶段的教育制定了具体目标。虽然目标很高，但目标的广度是一定范围的，便于探索一些新的科研和教学思路。
翟波教授在MBZUAI教学楼。摄影：Khushnum Bhandari，附图。来源：国家新闻.com
首先，关于办学：
多关注大学的学术，
赋予社会和文化精神内涵权力
Machine Heart：MBZUAI是世界上第一所以aitho为基础的研究型大学，您如何理解其定位和学校理念？
翟渤教授：我不太喜欢"第一"这个称号，第一个和第二个其实是没有道理的，有时候是一种表达词语的方式，让人眼前一亮。这是一所大学，这是一所以人工智能为重点的大学，仅此而已。这本身就是一个不变的事实，至于是第一个还是第二个，我不是很感兴趣。我更关心的是大学能否实现学术和社会发展目标。
回到大学本身，作为一个人工智能，或者更广泛地说，一个专注于计算机和信息科学的研究型大学，MBZUAI有这样的愿景：（i）首先，它致力于成为一个学术中心，引领人工智能/CS的研究、应用、创新，不仅在这一领域，而且在相关的科学、工程、人文学科拓展新的前沿， 创造新知识，提供新能力;为国家和社会培养领军人才和思想领袖，同时引导各行各业的骨干和实干家，也就是说，我们的毕业生既有领袖，思想家，又有实干家，工人;
我希望MBZUAI不仅成为阿联酋和中东地区最好，最具创造力的大学，而且成为全球人工智能舞台上的领先研究机构，具有全球影响力，吸引，培养和出口顶尖的学术精英。在这一愿景下，我们将制定学校建设和发展的近期、中期、长期的具体规划和目标。
Machine Heart：我看了学校的官方网站，有一个非常详细的课程，CV，NLP和机器学习，但我没有看到对项目或主题的介绍。现在学校的关键主题或课程是什么？
翟渤教授：在学校的功能层面，学科的选择定义实际上应该留出空间。回到经营一所大学的想法。当我们谈论北京大学、清华大学、哈佛大学、麻省理工学院、CMU，谈论剑桥大学或牛津大学时，我们记得什么？这不是它做了什么，甚至不是它解决了什么 - 毫无疑问，这些学校多年来解决了很多问题，他们做了很多事情。平时我们记得的东西并不是它校园的样子，清华大学历任校长梅伟曾经说过，大学是师傅的意思，不是建筑的意义，其实不是学科的意义。我认为重要的是将项目等内容定位为特定的内部操作，而不是外部宣传的重点。
大学应该留下的第一件事就是拥有大师和人才。具体来说，既要有崇高的学术地位，学术卓越，又要不断开拓、带领、有远见的领导者坐在镇上，明确专业和纪律的方向。这样的锚是声望学校最基本的基础之一。另一方面，我不认为在现代环境中有一个大师是不够的，而是能够保持传统和精神。当我们提到许多名校时，其实我们常常想到，比如哈佛的精神，或者西南联合国大会的精神，都有一定的思想文化内涵。这是大学应该多注意的事情，也是大学校长应该注意的事情。
学科和具体项目，其实只是一种手段，更是大学的一种功能，一种责任。但大学的责任实际上非常非常大，主题是动态的。我们现在在医疗保健，当地石油工业和智慧城市等主题上有很多工作要做。这些是任何大学都会在任何地方都会做的自然和自然的事情，但这不是大学功能的本质和核心。而最终的结果不是看该做什么，而是看事情能不能做好，然后从结果上继续提高发展，促进学校自身的核心功能——科研、教育、发展不断进步。例如，通过做这些科目，我们的老师和学生获得经验，或获得荣誉，或学校获得经济利益或声誉奖励。我们如何在此基础上创造下一个东西。
因此，大学项目和项目实际上是一个动态的过程。具体而言，MBZUAI基于当地的实际需求和我们目前的优势方向，寻求在以下方向上取得突破或突破性工作：
1）大型自然语言智能模型，特别是阿拉伯语模型可以终身连续训练和高阶推理系统。与目前流行的几种超大规模NLP深度学习模型不同，我们的重点是实际应用，例如阿拉伯语在世界上其他主要语言中的应用，而不是演示或画笔式文本生成系统，以及我们专注于文本甚至多媒体数据（如文本和图像）的自然高级推理。 包括常识推理，符号推理，逻辑推理，反事实推理等。而不仅仅是基于大数据的内存和联想文本标签或文本生成。
2） 乐高风格的可组合、自动优化、可扩展的机器学习后端平台和系统。我们的重点是泛化，标准化，模块化，自由组合，高度集成的后台系统，支持广泛的机器学习训练，元学习，合成，配置，自动分发，甚至打包部署，而不仅仅是过度优化单个功能。
3）基于人工智能和泛数据形式的个性化医疗诊断和健康咨询系统。使用来自医学成像、医疗记录、基因组、可穿戴设备生理测量等的数据来预测健康风险、了解疾病、管理饮食和优化生活方式。
4）继续深入研究之前关于"机器学习标准模型"的研究，这里不再赘述。
姆祖艾校区。图片来源：wam.ae
机器之心：接下来我有两个问题，首先，你希望MBZUAI留下什么样的精神？其次，我们的研究，包括水资源、石油可再生能源，觉得需要落地，会有一些工程需求或考核指标吗？希望你能先谈谈大学的精神，然后再谈谈如何衡量结果。
翟渤教授：大学精神涵盖了广泛而深远的方式，我很难将其具体定义为我们仍在探索的MBZUAI。但《大学》古籍的开场白中有几个大方向是明确的：大学方式，在明明德，在人民中，在尽善。"看护人"指的是自己的修行，甚至可以扩展到对自己的认识和认识世界，这是一种认知需求。当我们学习时，我们必须首先认识到自己和我们周围的世界。"亲民"就是要影响社会，要对社会产生积极的影响。"尽头到极"代表了对教育研究的终极理想和使命的不断追求。我希望我们的大学能够实现这样的追求。在明明德和人民的具体内涵上，当然要与当地的文化环境做结合，在这个层面上，我们正在不断探索。总之，在更大的框架内，我们追求知识，追求未知，也要积极影响社会。如何在特定层面上做或做需要进一步定义，例如前面提到的MBZUAI的学校方向以及一些主题的当前方向。
我们对学校有一些具体的理念目标，总结起来就是希望大学在它上面已经达到了一定的规模和水平，至少可以实现以下功能：一是它作为知识和思想的灯塔，可以成为我们社会乃至整个学术界的引领作用， 有灯塔效应的展示，不仅在方向上，水平上，而且在风格上，品味上。这是第一点。第二点应该是，它应该是知识的来源，能够产生知识并做出更多的发现。特别是在人工智能领域。其实，在AI的研究层面存在很多问题和机遇，我认为这所大学可以提供一些具体的内容，也可以产生新的想法。第三点是，我们需要培养人才，这是一个非常重要的功能，不仅要输出工具性人才，还要有思想的天赋，他或她可以创新，可以继续发扬遗产。并能培养出源到学术界、政界、工业界、商界等各个领域的综合性人才。
需要指出的是，在现代社会中，这样的人才必须具备足够的人工智能知识。原来我们说的识字是基本的文化识字，通常识字早期是指识字，能读写，后来能懂一点数学。我认为三楼识字，应该是懂AI，它是当代必修课（需要），而不是选修课（选修课）。因为人工智能是一个非常集成的技术组合，它的边界、功能、未来潜力，甚至实现它的方式，其实都是一个非常复杂和深奥的系统。如果你根本不理解这一点，你会犯一些荒谬的错误。比如，会认为AI不会超越人类，AI不会杀人，我们就无法进入奇点，其实有点像AI识字（AI盲目）的情况会从中产生的想法或妄想。如果整个人或领导者都精通人工智能，那么许多决策都会有误判，就像他们不懂数学或单词就会被误判一样。在这方面，我认为有必要在大学和人才培养中提供这样的知识和培训。
所谓"亲民"的一个重要含义，就是深入思考文化，赋予文化权力。文化文化不仅仅是一种狭隘的文化，比如艺术。我认为文化是一种思维方式，一种心态、心态、意识。通过教育，通过技术，通过创新，也使全体人民丰富其文化内涵。所以我认为这是大学的一个目标。大学留下的最重要财富应该是知识、传统和精神。我希望MBZUAI在国家层面上做出有用和独特的贡献。
当谈到如何评估时，说实话，我不认为大学是承包商，它们的价值和好坏都是通过承包几个项目以及它们做得有多好来评估的。大学的真正声誉来自于人的心和声誉。大学口碑都是为了共同培育和传播，在社区环境中无处不在，无论是在当地的世俗社区，还是在科研环境中，所以最好的评价是同行的赞美，学生愿意来学校，老师愿意加入我们的团队，师傅也愿意加入，这本身就是一个很好的评价。清华大学早年没有进行过评估。我只知道每个人都愿意去那里，并为去那里学习和做事而感到自豪。从政府到人民，对大学的老师有足够的尊重，觉得这所学校的师生都有一个标准——老师为师表，李德丽艳;
现在看来，在很多情况下，"教授"这个词可能被污名化了。大学校长经常被人消费，偶尔被公众嘲笑或取笑，这本身就反映了整个社会，从官员到媒体，再到公众对大学缺乏尊重，这是一个灾难性的结果，比大学可能无法完成几个项目要悲惨得多。当然，校内外因素很多，甚至包括大学领导教师自身的培养水平，以及社会的整体氛围。
我的目标是给公众一种对学校的希望或认可感，正义就足够了。至于要完成多少个项目，如何完成，这些都是依赖产品。此外，仅凭硬指标是不够的。即使设定了目标，如果定义过于教条，也会疏远或缩小人们的工作。因为完全有捷径可以淡化，达到文章数量，或者专心打几个项目，招几个投标人成为承包商，这些所谓的唾手可得的果实，捷径，或者一个非常便宜的掌声来获得，对大学的整体声誉和质量价值影响不大。办一所大学是一条长跑，没有弯道超车的窍门，或者唐是竞争和做事，把事情做扎实。我认为大学校长应该思考什么是一所好大学。
二、关于学校管理：
希望建立一个框架，
让未来的人在此基础上向前迈进
机器之心：作为校长，你为自己设定了什么目标？
翟渤教授：首先，你刚才是提到为自己设定的目标，我为学校设定的目标，还是我为自己设定的个人目标？从工作的角度来看，我需要实现我刚才谈到的目标，即职业目标。学校的工作是由一个团队完成的，所以我为团队设定目标，我是团队的一员。作为一个人，我有一些自我要求。
机器之心：你擅长为自己制作它。
翟渤教授：就我个人而言，我为自己设定了具体务实的目标。首先，我想做好服务，正如清华大学老校长梅伟教授所说，校长的作用是把茶、倒水、给教授们搬椅子。我认为他非常好，非常好。田长轩教授在伯克利的时候，每天去实验室，经常在校园里走来走去，和学生聊天，他要么是官员，要么是学校员工。我们现在看到的是，很多人把校长当成官员，或者说是权力的象征。我给自己设定的目标应该是给全校师生做到最好的服务，让人觉得我给他们实事，解决他们的问题，这是第一点。
第二点我希望是能够做一个榜样，可以成为一名好老师，然后也做一名优秀的研究人员，让大家记住我是一名教授，一名教师，在教学的同时还在做研究。例如，前几天我在学校做了一个定期的研讨会讲座，这完全是技术性的。在过去的几个月里，我在学术环境中进行了近10次不同的学术演讲，以交流最新的结果。所以我给自己定下目标，就是以身作则，和同事们互相鼓励，可以扮演教育者或研究人员的角色，这是第二点。
第三，所谓十年树百年树人，大学是树人，真的是一个很长的时间，甚至比百年还要长。那我该怎么办？如果你能铺平道路，你可以留下一个系统或蓝图，你可以留下一个框架和基础，以获得持久的长期影响。这个非常雄心勃勃的目标，如果你能实现哪怕一点点，我都会非常高兴。
机器之心：它留下了遗产吗？中文转化为遗产。
翟渤教授：这不是遗产，我认为更准确的词是"成帧者"或"成帧者"。对于创始校长来说，最重要的是为未来设定框架。因为一旦框架到位，下一步将是非常有序的，全局的，然后添加特定的细节来细化细节。我觉得整体很重要，一开始有一个框架，未来的工作其实是围绕一个完整的想法来贯彻去做的，而不是修睛、不头痛、脚痛。这实际上与国家的创建非常相似。美国的创建者、华盛顿、富兰克林、杰斐逊并不叫创始人，他们叫制定者，制定者是框架制造者，其实他们并没有完成后期的具体细节，200多年前宪法的具体环境肯定与现在不同，现在可以使用，因为它没有提供很多， 但要做一个框架框架，可以有修改，可以有更多东西需要改进，但其思维没有改变。
学校也需要这样一个框架，作为创始校长，我或许可以帮助学校制定这样一个框架。未来一定有比我更有能力的校长，有更有能力的老师，在各方面的技术环节可能更好，他们当然可以做得更好，这也是对的，因为我们的目标是让它代代相传。但这些一开始的先驱者并不一定是最聪明、最有能力的。但是，如果你有一个足够大的头脑和足够广阔的视野来适应这个框架，我认为一个目标已经实现了。
机器心：你认为一个好的校长应该为学生和老师提供最好的服务，做一些开创性的事情并打下基础，我能理解吗 - 你永远不会离开教学的前线？
翟渤教授：希望留在教育的第一线，能够一直做科研，总是有机会交流科研成果，这是可以理解的，这是我自己的一个小小的愿望。当然，前提是我自己的精力和水平能让我胜任这样的角色，而不是靠仓位不走，走阻击手的路。这就要求我能够不断保持自己的科研教学业务能力，不断进步，不断取得新的成果，成为师生信服的领导者。科学研究非常有趣。俗话说，歌声不离开嘴巴，拳头不离开手。一旦被遗弃，或搁置一段时间，它就会变得生锈和沉闷，使其难以恢复。对于研究人员来说，这是一个可怕的情况。因此，它确实对从事教育管理的每一位行政人员、校长或院长都提出了挑战，即如何平衡科学研究和管理行政工作。我对自己的要求是实现行政职能和科研职能之间的平衡，而不是为了从事管理而放弃科研。
我对学术管理的理解是，这是经验丰富的研究人员对学者的服务和奖励，既是个人的荣誉，也是个人的牺牲，特别是在可能对科研业务的能力产生负面影响方面。我指的是我实际独立科研动手能力的影响，而不是权利可能获得的所谓学术"升级"，比如H指数通常从"领导力自动签名"上升，各种学术环境中的高光待遇，等等。这些事情往往会进一步侵蚀学术能力，导致学术领导知识的退化和判断力的下降。所以我现在继续写文章，指导研究生和博士后学生，也继续做具体的学术报告，也会讲课，希望继续做出前沿有价值的研究成果，专业深度的学术研究，获得同行的尊重和认可。
Machine Heart：接下来，让我们问一下你对领导力的理解——除了各种职能职责之外，"校长"的关键是一个领导者，你刚才提到培养一批具有AI领导力的年轻人，他们可以在所有领域发挥支柱作用。你如何理解领导力，你如何培养这样的人才？
翟渤教授：领导力不是可以指导发展培训的东西。不是说一个学生，招收后的目标是培养成为一名领导者，教你领导力，我觉得这是不可能的，不应该做的。同时它不是与生俱来的，然后就没有必要修炼。例如，一些教授，突然成为院长，或者由于某种原因获得职位，或者愿意承担责任的教授，自动成为合格的院长或校长，这是不正确的。领导力是通过经验、学习和实验逐渐积累的结果，因此不断学习和积累非常重要。
清华大学老派歌曲有这样一句话：器乐知识第一，文艺自《新唐书，节俭传记》：远，先知后文艺。它意味着练习性格，洞察力，领域，情感，然后是天赋。这是中国古代知识分子学习身体训练的步骤。我认为领导力的发展应该更加如此。领导力包含着一些比较独特的品质或精神，一方面有先天因素，有外在的环境因素，也有很大一部分是后天获得的训练。
我认为领导力首先是超前的。因为你是领导者，为每个人带路。在古代，将军处于最前沿。你经常看到一场军事战斗，唯一被杀或受伤的人是他们的指挥官，或者他们的指挥官。这在以色列和许多欧洲战争案例中都可以看到。领导者的思想和行动反映了成为第一个出类拔萃者的勇气。但另一部分，我们并不经常看到，领导力也体现在山谷的虚荣心上，海娜百川。他能够携带很多意见，甚至聚合或组合，不是调和不同的意见和泥泞，而是从许多不同甚至相反的意见中找到最佳解决方案。然后你可以说服大家一起做，所以团结的能力也很重要。总之，我认为领导力被表现为敢于先行，出类拔萃，虚伪，海纳百川，也具有这种团结精神。
最后，领导力也反映了一种行为方式或一种想法，即它反映了一种独立精神，一种自由的思想。这很重要，在教科书中找不到。尤其是进入无人区，进入未知领域，很难玩现成的书本或魔术让你抄袭书。这就是需要创造力的时候。创造力需要自由的思想和独立的精神，让你在一个没有边界的自由空间中探索和找到解决方案。这对学校领导、学术领袖或学术执行领袖，尤其是大学校长来说，这一点很重要。因为基础和应用研究的创新与探索，尤其是基础研究，是对未知的探索。探索未知，其实是一种思维习惯，一种必须扎根于一定土壤的生活方式，拥有独立、自由的成长环境。如果大学是这样的环境，学生都是好老师，自然会把学科、目标引向这方面牵引。老话说：认为不处位，就是放弃浅薄的学习。如果我们每次都质疑自己是否触及了某个界限，或者我们是否做了一些不太可接受的事情，结果就是我们死而没开始思考，所以那种思维肯定不会走出边界去创新。我认为领导力也体现在领导力敢于倡导推广这种理念和实践。
机器之心：听起来你不会对你的团队设定限制。我想问你，你对教职员工的评估要求是什么。
翟渤教授：教师需要评估，这是必要的。但评估不仅仅是一个定量的勾选框表格填写选项评估。现在MBZUAI的考核是从大方向出发的，其他高校也不例外，一个是科研，一个是教学，一个是服务，这三个。但考核的功能和效果主要是看具体规则和实施，否则好的规则落到坏人之手也会过时或做不到一点。
在科学研究中会有一些更详细的具体指标。例如，在本出版物或会议上发表的优秀成果，能够获得资助，撰写好项目报告，获奖等。但最重要的是获得同行的认可，而同行认可的定义应该是严谨的。这不是去找你认识的人写推荐信。同伴认可的定义要具体，第一，必须称职，能够对被评估人的工作做出具体准确的评估，其次，被评估人对客观公正没有兴趣。例如，他会得到几封推荐信，通常是15或20封，其中一些他可以自己提名，并让一些知识渊博的人写信。但另一部分是考核委员会自己独立收集的，它要求没有和老师一起写过考核信的人写考核信。当然，我们不可能完全发现所有的关系，学术界的联系非常密切，我们都会知道。但还有一定的距离，我们要判断尽可能独立和不相关。这在学术上就是这样的要求。
第二点是教学的要求。应该指出的是，教学要求和学术要求一样重要，而不是第二个重要，同样重要。这包括课堂课程准备，提供哪些课程以及课程的质量。一般来说，我们的讲义视频、讲义等课件都放在公众主页上，不仅学校学生之后可以继续复习、评价，全体市民都可以使用和评价。包括他们是否喜欢这门课程，其他学校的老师都没有使用这门课程等等。例如，我在CMU上谈论的图形模型课件十多年来每年都在更新，并且是一种公共资源。可能美国学校的很多老师现在都在使用它，基本上是通过改变它或通过丰富它。这表示了一定程度的接受，这也是一个重要的评估标准。然后包括教师在会议中，在各种学术活动中的辅导，研讨会活动和参与，这是在教学领域满足一定要求的。
服务也很重要，校内和校外如何促进学术界的发展，比如做会议或期刊审稿人，这是一项要求很高的繁重而艰苦的服务，因为它需要花费大量的时间，有时很辛苦，而做这些都不能出名，是英雄。但是我们仍然要把它算在老师的作品中。然后组织一个会议，或者组织一个研讨会，组织本身真的很困难。在学校参加招生，参加面试的应聘教师，甚至负责设备，校外的各种杂务都要做好。我们仍然希望教授能有主人翁意识，这所学校当成一个家，你会发现没有什么是不重要的。你不能只是挑选最重要的事情并推动别人，这都是你自己的事。
因此，我们将在教师评估中制定这样一个综合指标，以鼓励教师的健康发展而不是畸形。这就是为什么旧系统现在可能需要一些调整，以促进健全的教师或研究人员的发展，而不是畸形的工人。当然，学校是一个包容多元化的环境，肯定会有各种风格可以存在，但需要有一种平衡，而不是片面的。除非他的球队做得非常好，以至于他在加权时抵消了其他一切。有些人可能考得0分，但他数学极高，也许能被录取，这也许是可能的，但这不是常态。毕竟，我们必须参加数学，中文，物理和化学的考试。这就是我对教师评估的想法，我现在正在与我们的教师沟通和实施它。
机器心：按照你刚才说的，科研教学需要达到最低标准，在这个基础上可以认为有所作为，也就是说，教授必须是全面的人才？
翟渤教授：是的，这是理想的状态。当然，我们也有研究轨道和教学轨道，这将在将来发生，特别是在增加需求之后，甚至现在我们已经有一些以研究为导向的教授。但这不是一个主流的想法，而是一种选择。如果教授更倾向于主动做教学轨道，或者做研究轨道，这是可能的。但是他的要求会有不同的侧重点，比如如果研究跟踪，根本不能教？也许是的，但在美国，研究轨道和教学轨道不是终身教职，也就是说，没有终身教职。有不同的层级和不同的期望期望。它事先更加透明，因此双方的理解都一样。
学校需要这种多样性和就业形式的灵活性。你刚才问的问题，我刚才回答了一种比较主流的常用方式，但也包括了各种其他方式，比如各种形式的兼职教授、远程教授等等。我们的重点不是机械地定义教师和研究人员的合同类型和工作形式，而是如何产生最佳的科学研究和教学成果，最大限度地释放教授的能量，从他们的服务中受益，同时也考虑到他们的客观现实和需求，为学校争取双赢的结果， 教师和学生。
机器之心：2014年你在微软研究院采访的一篇文章中，你提到当你招收学生时，你不仅把他看作一个研究人员，而且看重他是一个普通人。比如要有独立精神和独立思考能力，知识和理性，要诚实，要思想开放。作为校长，您目前在选择和组建教师和研究团队时有什么考虑因素？
羹渤教授：其实师生和学生没什么不同，人是一样的，老师对人格、修养、道德都应该有同样甚至更高的要求。这不仅是我自己的期望，也应该是老师自己的必要要求，这就是所谓的"第一次身体修复"。当我的学生毕业时，他们去找工作，特别是面试，经常问我如何进入面试。我会让他们可能希望换个地方去想，你作为学校老师要招收新同事，你会有什么样的心态？新同事可能会和你一起工作30年，无论你是想招募一个怪物，一个行走的超级计算机，还是一个可以协作，沟通，相互成长并拥有这些重要事物的活生生的人。因此，我认为作为教师的要求，我们应该更加注重人文、修养和读写能力。他必须是一个活泼、健康的人，在性格上应该比学生更做榜样，更重要。这是我对老师的期望。学生也一样，毕业了，开始工作和教学，应该在这方面更先进。
对于教师来说，诚实并知道如何尊重，包括尊重学生，尊重他人，尊重工作，尊重每个人，因为有可能进行健康教育以产生互惠。我们经常在学术界开会，因为学术是对真理的追求，真理有时只是一个事实或真理，其他一切都是错的，所以必须有竞争和辩论。这时，如果没有尊重，拿个人感情，就完全不可能进行沟通。所以人本身的修养和举止是非常重要的。诚信，更何况，直接决定了结果的质量和可信度，以及同事之间在工作合作中的信任程度。
我欣赏一种叫做"谦卑"的素养，我发现它对老师来说很重要，一方面是谦虚和雄心壮志。优秀的研究和教学卓越是教师的必要条件，这是最低要求。只有把科研和教学能力提高到一定水平，才能进入一所好大学。但我认为这还不够。这就是为什么我们在每所学校，CMU和伯克利都做得很好，不仅面试PPT演示文稿，还采访他与他采访的每个人交谈的方式，包括老师和学生，面对面，谈论各种学术话题，甚至各种非学术话题，看看他如何对待和表现。这都是面试的一部分。有些人可能很郁闷，说我的论文那么多，互相压垮了好几次，为什么我没有得到offer，不是黑的。其实他不明白，因为我们不是在招论文机，我们想招一个人，是同事。这点之后才明白，其实所有的问题都解决了，都变得很简单了。
三、关于研究：
好的研究可以提供长远的眼光，
标题、风格和手段已达到一定水平
可算是有品位的研究
机器之心：在你之前和过去的采访中，你提到过研究是对未知和完美的追求。首先，请定义什么是好的研究，如何才能做出好的研究？
翟渤教授：什么是好的研究？我会让它更具体一点，由研究定义一点，可以分为基础研究和应用研究，当然还有中级研究。至少从我个人的理解来看，基础研究应该具有有穷欲望的特点，或者是一个把握研究核心本质和规律的目标，而不是炫耀我的数学有多强，我有多聪明。在音乐中我们经常看到的令人眼花缭乱，更有价值的是一种被称为原教旨主义或作曲家学派的，后者会试图追随或还原作曲家的原有思想去演奏，而不是为自己的技术展示去演奏。我认为基础研究还是要解决问题本身，是一门好研究，而不是多少公式、术语、演绎。事实上，历史上一些最有价值的基础研究，如量子力学原理、DNA双螺旋的发现，都只有几页之长，其中有的尚未在知名期刊上发表。在应用研究上可能有些不同，我觉得我们应该多注意解决实际需求，能够面对用户，能与内行人沟通，而不是只是刷一遍清单。
做科研最忌讳的一种所谓不对称的玩法：在理论和基础的人面前展示实验应用的结果，在做应用的人面前刷几个公式，展示所谓的理论结果，利用观众对于岸场的本质方面生锈， 以获得这种不对称的掌声。我认为这是最不受欢迎的味道。这种味道仍然很常见，特别是在一些年轻的教授和学生中。我曾经向学生建议，如果你真的认为你已经做了一项特别深刻的理论工作，你应该去数学年鉴或统计年鉴，而不是ML或CV会议记录，并用你自己的家庭作业论文来虚张声势。如果您认为自己正在做一个应用程序，请脚踏实地地编写代码，完成原型，并将其放入实际场景中，而不仅仅是滑动一些不真实的标准数据集。对于我自己来说，我一直把自己定位为工程师，而不是数学家，虽然我曾在几家核心数学杂志上担任编辑部发表文章，但在那些工作中，我诚实地回答了基本问题，不要混在一起，不熟悉这个话题的数学家大惊小怪。相反，在应用工作中，我们力求直观、严谨、透明，在实验设计和展示中力求充分的细节，不要掺杂那些莫名其妙和各种定理的平面来挑战大惊小怪。总之，要真正感觉到自己做了一个很好的研究，理论也好运用，应该尽可能地向专家展示。在社交网络上获利是浪费你的时间和每个人的时间。
刚才我说的是一种风格，但好的研究其实有好的风格是不够的，好的研究是最重要的课题要对，要问对问题，对题，这就是目标。因为话题很多，而且话题肯定是好是坏，有些话题是想象的话题，你可以自己放一个目标，说它是一个目标，我去玩，这是可以的，但并不能真正体现价值和能力。另一个目标是自然目标，它是现实的，这是世界上悬而未决的问题。你愿意尝试这个问题吗？
我只是谈到了风格，主题的选择。然后是手段，其实现在我们也看到了不同的研究方法，有起有落，忽冷忽热。现在正更多地关注所谓的资源集结，这种集结强调暴力计算，即军备竞赛。比如，我选择一个问题，做"大模型"，我的主题是做一个万亿参数的模型，先做万亿参数，至于为什么万亿的大小是第二。这本身就改变了赛道，因为没有其他人可以玩，我可以玩，因为我（我工厂）有玩具，金钱，数据。当然，这种话题还是有价值的，有工程价值，也有其他价值，但我不认为是好品味。因为这种暴力的东西，首先排除了良性竞争，或者排除了心灵的竞争，是资源资金的竞争。
那么，为什么许多大学说他们悲观或沮丧，因为他们不能做研究，因为没有那么多计算机，然后没有那么多数据，没有别的事情可做。那么这个"科学研究"的结果呢？事实上，在原来国际政治或军事竞赛时也有一些例子，我们看到了一些超级武器，比如5000万吨TNT当量沙皇的巨型氢弹，而前苏联制造了一架地效飞机叫里海怪兽，有十台发动机，甚至携带大型反舰导弹， 这种东西只建了一个，没有人造的。我真的无法判断它的味道。还有武器装备，比如B52轰炸机，问世近70年至今仍在服役，这是一款品味不错的产品，经得起考验，我们愿意重用，不断更新。所以我觉得以上手段要有良好的品味，不能赢，应该真正去一个公平的平台，大师之间可以竞争。总之，题目、风格、手段，都需要达到一定的水平，才能得到好的、有品位的研究。
举几个很好的例子来说明一些好的品味研究工作。我最近听了Judea Pearl的一个很好的演讲，Judea Pearl是一位前研究员，他对这些机器推理的局限性有很好的研究。现在，基于非常大的数据的工作，无论是GPT-3，还是未来的其他超大模型，在很大程度上都是数据驱动的事实合理化。记住很多东西，将它们存储为表达式，然后快速检索它们是有用的，但它所能实现的只是一个事实推理，事实推理。那么什么是常识推理呢？比如问太阳有没有眼睛？或者只是问太阳有多少只眼睛？或者我可以在水中煎鸡蛋吗？这是常识，你会发现这些GPT-3的大模型很难回答。因为这些常识性的内容还没有出现在文献中，甚至连它的转化体都没有出现过。但人类的头脑很容易做出这样的推理。另外，对于模型中具有记忆的部分，我们可以使用反事实推理，反事实推理吗？例如，如果奥斯瓦尔德没有暗杀肯尼迪总统，肯尼迪还会活着吗？然后Judea Pearl指出，这是我们流行模型中的一个缺陷，与大小无关，而是与架构有关，我们是否可以设计和引入新的架构，引入新的参数或变量表达式，然后用新的目标方程来定义它？所以我觉得这是一个很有品味的话题，因为首先他提出了一个深刻的问题，没有解决问题，但也提出了一些解决方案的想法，有很多人可以继续做下去。公平地说，每个人都可以做到，你不需要有10，000台计算机来做这件事，只有一台计算机做不到。同时，它在数学工具和思维扩展方面具有良好的回报。
另一个我认为也反映了一个非常好的品味的话题是，在过去的20年里，推理的变化取得了很多成功。这是迈克尔·乔丹（Michael Jordan）和马丁·温赖特（Martin Wainwright）以及他的许多学生（包括我自己）参与并发挥作用的工作。它是一种启发式方法，推断出原始概率，包括信念传播，意味着Field对连续进化进行数学描述，最后弄清楚它的数学性质是什么。通过了解数学的本质，可以引入下一个近似，比如电流变量模型，它原本是检验后分布在初始原理上的近似，然后变成了一个变化的网络，本身变成了一个训练对象，然后整个神经网络工具也可以被包含进来，这样像现在的自编码器或者其他变压器就可以用类似的数学框架来训练。但从本质上讲（由于最初的VI理论框架），我们可以知道它在做什么，同时结合不同的数学工具来丰富具体的实现。当然，睁着眼睛做研究的人数现在正在减少。事实上，变式推理的早期工作是一项美丽的工作，它将优化理论以及整个凸优化和泛优化理论的工具引入机器学习的早期工作。虽然文章本身有近300页长，但非常透彻，让人们能够理解，不难阅读，让人们以一种启发性的方式继续工作。这里我必须指出的是，近年来，许多研究人员，特别是许多从事深度学习的人，文献阅读是不够的，甚至故意忽视以前人们的成就，重新发明轮子，热衷于二次包装，命名，创造新的名词，导致科研中出现很多不必要的混乱和神秘感， 导致许多年轻学生对知识的狭隘和过错。我不同意这些人是研究人员，他们所做的不是科学研究，更像是创造流量，是创造红色和公众人物的方式。但这种风格现在很受欢迎，它伤害了严肃的科学研究界。
不仅理论，在应用上也有很好的高品位工作。例如，大约十年前，有一项关于参数服务器的研究。这是当今大规模并行模型和计算的来源。当时，Hadoop是一个基于数据库思想设计的分布式开源框架系统。当涉及到参数服务器时，针对机器学习需求，真正开始了一组新的设计。它使用大型虚拟内存集线器来存储和更新所有模型参数，这些参数通过"主仆"网络架构连接到大量的子站，每个子站都有一些数据来承担一些计算任务。原则上，虚拟内存集线器的具体实现可以通过键值存储来实现，支持物理中心或分发，继承了适用于大型数据库操作的Hadoop逻辑概念和架构设计。但是，当使用机器学习训练时，集线器和变电站之间的关系不仅仅是数据动员和映射，而是集中关注来自所有变电站的知识，包括集成，噪声消除，压缩等。因此，提出了对同步和异步通信的要求，参数增量计算、编码、传输、集成等各种创新方法，甚至理论分析工作，如证明如果异步也能实现收敛，需要多少步。事实上，我们的Petuum始于这项工作。我们在早期的参数服务器中做了一些理论和一些框架创新，这导致了系统领域，理论领域甚至算法领域的大量工作，并一直持续到今天。
所以我认为有品位的工作，是一种永久的、长期的影响，进而可以引发很多不同学科的融合，更重要的是，它可以带动一代研究人员得到良好的全方位培训。例如，它可以在数学中，在编程技术中，甚至在研究风格上，可以通过做这样的主题来训练，这些我认为是好的。
有些话题也被广泛使用，但不一定是好品味或好话题，研究人员更傻。比如，抓一个工具，然后直接尝试和错误，或者依靠几个算法直接堆叠越来越大的模型，然后出来一篇关于所谓领先事物的文章，现在很多研究都是这样产生的。所以我们有时会说，机器学习研究领域的许多学者都不如十年前那么好，因为他们没有足够的技能。这就像当你弹奏电子钢琴时，演奏技巧实际上会下降，你弹钢琴的可能性就会降低。有很多不同的触感，色彩，也有很多表现力，电子钢琴无法实现。至少在我看来，这种研究并不是一个好的学习品味，虽然它可能有用，很有空间，也需要，但我不得不承认，它是在人才的教育中，在形成一个更广泛的长久长学术沉淀中还存在许多缺点。
在一所好的大学里，我们需要防止淘汰好品位、成绩、老师，不仅要读文章，甚至要有引用次数。Annals，JMLR或OSDI，SOSP多年来一直在努力工作，与两三个月的炼油厂产生的所谓"顶级会议"论文不同。尤其是现在这些"顶级会议"每年都要移动两三千篇论文，为什么会有"顶级"呢？
机器心：按照你刚才的描述，好的研究注定是少了，哪怕是一个人的一生都可能做出一两个。
鲍勃教授：是的。例如，物理学中有一项研究，我认为非常出色，是杨振宁的杨-米尔斯规范场论。这份工作没有获得诺贝尔奖，但它催生了几个诺贝尔奖，而且还会有更多，因为它将继续这样做。它为弱幂均匀规范理论提供了基本框架，可能还有引力调控理论，其中数学问题，在非阿贝尔规范场和标准方程下质量差距的存在，其解后来可以被授予数学领域奖或千年奖，也促进了数学的发展。我认为这是一个很好的有品位的主题。他提出问题，从一开始就提出想法，然后让许多后代代代相传，产生更多的新结果，并开发数学和物理工具。AI也有这样的话题，但没有多少人有兴趣做这样的话题。作为一所大学，MBZUAI希望提供一个环境，使从事此类研究的人能够得到相应的认可，荣誉和奖励。
机器心：你刚才说的好的研究品味是什么，但你如何培养它？
翟渤教授：其实要培养味道比用好味道更难。这是一个更上游的问题。我真的没有一个完整的答案，但我可以分享一些观察结果。我个人的观察是，不得不承认，我们所处的社会环境，或者说整体技术环境，不如古代或现代那么好。因为味觉或视觉或视力的训练，不能很快受益，然后需要有足够的独立性。今天的社交网络实际上使快速和不受影响变得更加困难。所以"谨慎的独立"是非常重要的，这并不意味着孤立，而是要有一定的能力，让自己在嘈杂的世俗世界中独立。
在自然社会中你可以想象两个场景：一是山水长，连通而孤立的风景区，像张家界、优胜美地国家公园或阿尔卑斯山，云霞，落叶冷泉，你会发现很有意思，然后你有一种灵感，愿意高高跃起，去山上看风景， 但也愿意去河边看一眼。因为大自然的非连接性激发了你探索和欣赏的欲望，你也可以选择坐在那里冥想，与自己相处，思考。但你可以想象另一个地方，那就是一匹马平川，千里之行，即使在泥泞下，也很难感觉到以前一样。
现在的社交网络，有点像在人们的社交生活中面对一种泥马平川，因为万物连接在一起，孤立就很难了，各种信息甚至会主动扑向你。如果水库不关闭，水是完全连接的，就无法积累势能发电。现在网络非常困难，大多数人网关半小时都站不住，不说两天。很难坐下来培养一种品味，或者更深层次的想法，甚至很难连续思考同样的问题超过48或72个小时。但在古代，萨加莫尼会坐在菩提树下冥想，当敌军接近时，阿基米德会被忽视，或者许多圣贤和僧侣会有这样的过程，高度专注于面对自己，或者面对自然，或者面对上帝，会有一种内省或内省。
曾子轩"我身体的三省"，我很难想象现在的环境是我身体的三个省，一个省都做不到。所以现在不知道如何培养品味，如果想找一个简单的方法，也许给自己一点空间去面对自己，然后面对自己的问题去思考。当然，多读一些好书也很重要，是一些比较启发式的，不一定是完全的论文，可以是人，可以是历史传记式的，丰富自己的内心世界，丰富自己的精神世界。这种味道可能正在慢慢酝酿，这是我的感觉。当然，勤奋也很重要，要尽量接触更多的问题，让他们保持心理敏感度，获得灵感或探索的能力。
机器心脏：你是花时间冥想，还是把自己放在一个比你更安静的环境中？
翟渤教授：我在努力，这很难做到，因为它不是完全可控的，在关机或关机后，它会让想要联系你的人感到焦虑，因为他们无法取得联系，也没有得到你的反馈指示。虽然这并不容易做到，但我试着给自己时间，甚至是决心，让自己关闭几天或几个小时。这越来越难做到，但它也发现它越来越必要，这实际上是一种非常有益的经历。无论你有多忙，你都应该给自己时间思考。