2024年5月15日,2023年度王选杰出青年学者奖颁奖典礼举行,北京大学北京国际数学研究中心长聘教授、北京大学国际机器学习研究中心副主任、北京大学国家生物医学成像科学中心研究员、大数据分析与应用技术国家工程实验室机器学习中心主任、北京大学长沙计算与数字经济研究院副院长董彬与上海人工智能实验室教授、领军科学家乔宇共同获此殊荣,王选先生的夫人陈堃銶教授和北大党委书记郝平教授为他们颁奖。
站在领奖台的董彬说,他一直感佩于王选先生“顶天立地”的科研精神。作为一名同样将基础数学与实际应用紧密结合的科学家,董彬在图像处理、深度学习和人工智能等多个领域均结出了累累硕果。
△董彬
要奋力奔跑,也要登高远眺——忙碌的董彬执着于用数学的思维方法推动科学新质生产力发展。他形容这个时代对于年轻学人:时不我待。
探索的旅程自“小波”起
1999年,董彬考入北大数学科学学院,学的是基础数学,擅长的是打篮球,大三、大四期间曾担任学院篮球队队长,在赛场上从不“怵”强手。
△2001年,董彬(左二)和同学们在二体篮球场
当被问起大学除了打篮球还记得什么的时候,董彬首先想到的是彭立中老师课堂上意外的“超纲”。“我的印象很深刻,彭老师那时讲‘小波’,20多年前那还是个很新的领域,彭老师是国内最早研究小波的一批学者。” 正是彭立中老师在课堂上不经意的提及,为董彬在下一阶段在新加坡国立大学攻读硕士学位时,将小波作为研究方向埋下了伏笔。在随后的研究中,董彬逐渐发现,小波不仅具有数学的美感,而且在图像处理中也有着广阔的应用前景。
△沈佐伟(右三)与学生的合影,左三为董彬
董彬怀揣着这份偶然被激发的学术兴趣,来到了新加坡国立大学,在著名数学家沈佐伟教授的指导下开展小波的研究。在沈佐伟教授的悉心指导下,董彬从一名科研“小白”逐渐成长为数学研究的探索者。由于在新加坡期间取得了出色的科研成果,董彬在硕士毕业后被推荐到美国加州大学洛杉矶分校,师从Stanley Osher教授攻读博士学位。
Osher是高斯奖获奖者,他的研究跨越了深刻的数学与现实工程应用,也同样是“顶天立地”。Osher给了董彬很大的自由探索空间,但在他迷茫之时,又会给他点起指路明灯。导师的教学风格也潜移默化地影响到了董彬后来的执教理念——在为学生掌好舵的基础上,放手让学生们在科学海洋中探索。
△博士期间的董彬(右四),左一为导师Osher
学术界为董彬提供了极大的自由度,使他能够顺利完成博士阶段的学习,并最终在美国的一所大学获得教职。
浪潮至,就要浪遏飞舟
2014年,董彬决定回到母校北大,加入北京国际数学研究中心。
在国外学习工作了数年之后,董彬看到国内外学术科研的差距不断缩小,在国内,特别是在北大这样一流的高校很容易接触到世界学术的最前沿,重视教育、科技实力不断提升让已处于事业上升期的董彬下定决心“燕归来”。
同一年,董彬入选北京大学“百人计划”,获得“求是杰出青年学者奖”,北大为欢迎归来的优秀青年人才张开了热情的双臂。优质的生源、高质量的跨学科交叉平台、与世界一流高校接轨的用人制度……北京国际数学研究中心为他提供着理想的科研沃土。
△坐落于未名湖北岸的北京国际数学研究中心(图片来源于中心网站)
从博士开始,董彬就开始积累将数学理论与实际应用相结合的探索,从那以后董彬开始将不同学科分支建立联系,并借此解决机器学习、科学计算、医学影像等领域中的一些瓶颈问题。此前,图像科学中有基于小波和基于PDE的两种分析方法,董彬为它们建立了联系,设计出了结合这两类方法优点的新模型,成为了图像科学领域令人瞩目的青年领军人才。
2016年,董彬开始“卷”深度学习,从图像处理的数学建模与理论分析,转向机器学习和人工智能。尽管这是科研方向上的重大调整,但前期的理论积累为他在深度学习领域的研究奠定了坚实的基础,也激发了他独特的科研灵感。
回忆起当初决定将科研方向调整到与原研究方向差距甚大的深度学习领域,董彬笑称自己是“被迫”的。在他看来,过去数学家们为图像处理设计了各种模型,这些模型有着坚实的理论基础,但深度学习的方法在效率和精度上却远远超过了经典方法。“如果我不去研究这个新的工具,那很有可能以后饭碗都没了。”深度学习突破了一些过去图像处理经典方法无法逾越的瓶颈,他的团队也在这条道路上逐渐摸索出一条将经典数学方法与机器学习方法相结合的新路径。2022年,在第29届国际数学家大会上,董彬受邀作45分钟的报告,介绍了他的团队在图像处理和深度学习领域的最新成果。
做科研,要“顶天立地”
2024年的董彬更忙碌了。现在的他,还担任着国际机器学习研究中心副主任、国家生物医学成像中心研究员、大数据分析与应用技术国家工程实验室机器学习中心主任、北京大学长沙计算与数字经济研究院副院长等多项职务。做“顶天立地”的科学研究——董彬努力实现着这样的科研理想。
△董彬在王选杰出青年学者奖颁奖典礼后作学术报告
王选先生曾经在2004年为《科技日报》题词:“科技顶天、市场立地”,顶天立地的科研精神鼓舞着很多北大科研人在脚踏实地做好基础科研的同时,努力将科研成果转化为先进的生产力,找到理论的“用武之地”。
△王选先生的题词
从决心投身科研伊始,董彬便有着要将数学之美与数学之用连接起来的想法。在加州大学洛杉矶分校攻读博士期间,他参与的不少项目就是与校医院放射科和急诊科合作的。在提前一年博士毕业后,董彬在加州大学圣地亚哥分校作博士后研究,继续与校医院放射科和肿瘤科合作,处理医疗图像重建、计算机辅助诊断和放射疗法的建模优化问题——将数学应用于临床,辅助临床决策。直到现在,董彬依然与北京大学肿瘤医院、第一医院等多所顶尖综合性医院保持着紧密的研究合作关系。
在几乎任何学科都逃不过与人工智能(AI)发生勾连的现代科学世界,董彬将大量的精力投入到AI for Mathematics的研究中。2023年6月,他在北京国际数学研究中心的公众号上撰文《AI for Mathematics:数学智能副驾驶的构想》,对AI与数学的交互促进进行了设想。他认为,在数学的发展历程中,许多重大猜想都是依赖于数学其他分支的工具和思想得以证明的。然而,随着数学发展的深入,其专业化程度日益提高,各分支的研究也变得越来越深入,使得跨分支工具的应用变得更加困难。大型语言模型的能力恰好能够整合并运用数百年甚至上千年的跨学科知识,以此发挥出无比强大的力量——这就是AI for Mathematics的核心动力。
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2022年初,董彬便与何旭华、金鹏飞、Felix Schremmer和余庆超展开合作,研究如何设计机器学习模型以辅助基础数学的前沿探索。近期,他们的合作取得了重要进展。他们发现,机器学习确实具有极大潜力,可以显著加速纯理论数学的研究。这项工作近期发表在Peking Mathematical Journal上。
△董彬与他的学生金鹏飞在一起
为了让AI更系统化地赋能数学研究,同时提升AI的核心能力,董彬在北京国际数学研究中心主任田刚院士的大力支持下,与中心同事刘若川、文再文、肖梁共同组织推进了AI for Mathematics项目。在董彬的构想中,AI for Mathematics的三个重要组成部分——数据、算法和工程需要无缝衔接,每个环节都需要具备数学智慧的优秀人才参与。通过这个项目,参与者们不仅将他们的卓越数学才能贡献给研究工作,同时也将在技术和能力上实现自我超越和提升。
为师者,体味教学相长之乐
董彬感到非常庆幸,在求学的各个阶段都遇到了授业恩师。他们不仅在学业上给予了董彬细致的指导,还在无形中塑造了他的世界观和价值观。这些影响使他在成为教师后,能够形成并追求自己独特的教学理念。
现在,董彬的组里有10名博士生,以及一些联合培养的研究生和多位早早加入科研探索队伍的本科同学。在他看来,与20多年前相比,北大数学学子的实力更强、懂得更多,他也鼓励学有余力的同学早日开始体验前沿的科学研究。董彬常说,北大有着最优质的学生资源,自己在与学生的交往中体味着教学相长的快乐。
△董彬与他的老师和学生在一起
“我觉得最理想的师生关系是合作关系,其实,近些年我从学生那里学到了很多新知识,了解到了很多前沿进展,甚至有不少科研工作最初的想法都是学生提的,通过我们的一次次的讨论得以完善。”当学生在科研中遇到了问题,董彬会告诉学生如果是他的话会怎么去寻找答案,而不是直接告诉学生答案。“总之,如果说我对学生有什么要求的话,我希望他们能够在研究中掌控方向,有自己的独立思考、据理力争。”
董彬运用这种教学相长的理念,积极探索AI时代的教学方法。他希望在大模型的支持下,将数学家的智慧融入整个高等教育的教学过程中,惠及更多的学生。
2024年2月,北大官微发布“新学期,厉害的北大新助教来了!”,董彬师生团队与校外公司合作研发的基于大模型的AI辅助教学工具“Brainiac Buddy(简称BB)”让人眼前一亮。在他自己的“图像处理中的数学方法”和“研究型学习”的课上,学生对“BB”进行提问,在这个过程中实现了对课程的预习、巩固和个性化指导。
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△“BB”登录界面
目前,在北京大学教师教学发展中心的大力支持下,“BB”已经在数十门课程中进行了测试,使更多的师生体验到了这位“既聪明又不知疲倦”的教学助手。董彬表示:“我们特别欢迎老师和同学们分享使用‘BB’的心得,尤其是负面的反馈尤为宝贵,它能促使我们不断反思和迭代‘BB’,从而实现真正的个性化、定制化、互动式助教模式,让人工智能成为未来课堂上不可或缺的力量。”
对待教学和育人,董彬希望自己能像前辈学人王选先生那样,扶植新秀、甘为人梯,为科学研究事业选拔出“千里马”。王选先生曾在一篇自述中如数家珍地列举了十多个年轻人的名字,说他们的特长和才华超过自己。
“对于王选先生这样的大学者来说,竭尽全力去“推”年轻人,去给他们展示自己的平台,是非常让人钦佩的。”在王选杰出青年学者奖的颁奖典礼上,董彬向王选先生致以了崇高的敬意,也向自己团队里的青年学子表示了感谢。“我期待着燕园新燕的成长,期待他们搏击长空后的归来,希望他们从兴趣出发,不被世俗的眼光和GPA所裹挟,找到自己的人生道路,我为他们自豪!”董彬说道。
获奖者介绍
董彬,北京大学北京国际数学研究中心长聘教授、北京大学国际机器学习研究中心副主任、北京大学国家生物医学成像科学中心研究员、大数据分析与应用技术国家工程实验室机器学习中心主任、北京大学长沙计算与数字经济研究院副院长。主要研究领域为科学计算和机器学习。和合作者一起揭示了偏微分方程与小波之间的深层联系,并启发了解决复杂的计算成像问题的新算法;建立了微分方程和深层神经网络的联系,由此发展了一种机理与数据融合的方法论,以应对挑战性的科学计算问题。
文章来源:北京大学融媒体中心、北京大学北京国际数学研究中心
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