深圳商報(bào)2019年7月18日訊 （記者陳姝）楊天寶從美國來深圳工作還不到兩個(gè)月時(shí)間，但他很快就適應(yīng)了這個(gè)新的城市，“包容、開放、有活力、年輕人多”，這是他對(duì)深圳的整體印象。作為國際機(jī)器學(xué)習(xí)和大數(shù)據(jù)領(lǐng)域的專家，他希望將他過去12年的積累，在深圳轉(zhuǎn)化為對(duì)行業(yè)有價(jià)值的東西。在近日接受本報(bào)記者專訪時(shí)，楊天寶表示，對(duì)比美國的AI行業(yè)，中國弱在基礎(chǔ)研究和人才培養(yǎng)，深圳業(yè)界不僅要關(guān)注技術(shù)如何落地，如果還能在這兩個(gè)薄弱環(huán)節(jié)下大力氣，就能走在全國的前列。
云天勵(lì)飛首席科學(xué)家王孝宇對(duì)楊天寶的評(píng)價(jià)是“非常優(yōu)秀，成就卓越”。2007年從中國科學(xué)技術(shù)大學(xué)自動(dòng)化專業(yè)畢業(yè)后，楊天寶便赴美國深造，這一待就是12年。這12年里，大部分時(shí)間他都在高校度過。雖然今年才33歲，但在機(jī)器學(xué)習(xí)和大數(shù)據(jù)領(lǐng)域他已經(jīng)是國際級(jí)的專家：發(fā)表國際頂級(jí)期刊會(huì)議論文有80多篇，被國際同行業(yè)專家引用超過2500多次，曾獲美國愛荷華大學(xué)院長杰出學(xué)者獎(jiǎng)，美國國家科學(xué)基金會(huì)杰出青年教授獎(jiǎng)、國際計(jì)算機(jī)視覺大賽美國冠軍。
楊天寶說，科學(xué)家最重要的精神是不隨波逐流?！安荒軇e人做什么你就做什么，而是要敢于挑戰(zhàn)權(quán)威、挑戰(zhàn)不可能的事情”。無論是讀博、在硅谷工作，還是后來返回高校任職，他更喜歡從零開始，去做一些從無到有的東西。
在讀博士期間，楊天寶的論文“基于漸變性的在線優(yōu)化理論”開創(chuàng)了機(jī)器學(xué)習(xí)在線優(yōu)化的新方向，被2012年度國際機(jī)器學(xué)習(xí)理論會(huì)議評(píng)為最佳學(xué)生論文獎(jiǎng)。在愛荷華大學(xué)任職期間，他建立了愛荷華大學(xué)第一個(gè)機(jī)器學(xué)習(xí)及優(yōu)化實(shí)驗(yàn)室。2018年發(fā)表的NeurIPS論文“線性時(shí)間逃離鞍點(diǎn)的隨機(jī)抽取算法”提出首個(gè)具有線性復(fù)雜度解決非凸優(yōu)化問題的一階算法，僅在一年時(shí)間內(nèi)，該論文被國際同行引用超過30次，引用者包括國際著名機(jī)器學(xué)習(xí)專家張潼、美國科學(xué)院院士邁克爾·喬丹。而目前在產(chǎn)業(yè)界廣泛應(yīng)用的分布式大數(shù)據(jù)處理、瀏覽器個(gè)性化推薦等技術(shù)，其中也有楊天寶的貢獻(xiàn)，而他也是最早涉足相關(guān)領(lǐng)域的專家之一。
楊天寶曾在通用電氣全球研究院、NEC美國研究院工作，隨后又回到高校，在愛荷華大學(xué)任副教授。去年，他開始出任云天勵(lì)飛的顧問，今年正式加入公司。談及從高?；氐狡髽I(yè)的原因，他說，“希望利用這么多年學(xué)習(xí)到的東西，在產(chǎn)業(yè)界創(chuàng)造出更大的價(jià)值。”
過去大部分時(shí)間專注于學(xué)術(shù)，再度回歸產(chǎn)業(yè)界，楊天寶并沒有感到不適應(yīng)?！盁o論是在高校還是企業(yè)，都是帶團(tuán)隊(duì)去攻克一件或多件事情”。他說，更重要的是，自己不是去做一個(gè)已經(jīng)成形的產(chǎn)品，而是發(fā)現(xiàn)新問題，從無到有，打造一個(gè)落地產(chǎn)品，這也是自己一直以來最為擅長的。
近年，中國在人工智能領(lǐng)域取得的成就為世界矚目。楊天寶說，國內(nèi)AI落地比較好的領(lǐng)域主要有兩個(gè)，人臉識(shí)別和語音。國內(nèi)涌現(xiàn)了大量AI創(chuàng)業(yè)公司，因此提高產(chǎn)品競(jìng)爭(zhēng)力才是關(guān)鍵。在此之前，云天勵(lì)飛面向城市智能計(jì)算、數(shù)據(jù)分析和工業(yè)檢測(cè)，發(fā)布了全球領(lǐng)先的一站式AI賦能平臺(tái)——AIOS。楊天寶說，未來會(huì)帶領(lǐng)團(tuán)隊(duì)給這個(gè)操作系統(tǒng)提供更多大數(shù)據(jù)分析的技術(shù)支持，提高數(shù)據(jù)標(biāo)注的能力和模型的精度。