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2024年2月16日,OpenAI首款文生视频模型Sora正式对外亮相,再一次震惊全球科技圈,网友称Sora是“炸裂出道”,“现实不存在了!”的评论更是在全网刷屏。Sora这一名称源于日文“空”(そら sora),即天空之意,以示其无限的创造潜力。消息一出后,Sora团队也迅速走到了聚光灯之下,成为全球备受关注的技术团队。以“应届生扛大旗”“00后改变世界”“天才少年团”“华人留学生在列”“北大校友”等等为关键词的新闻刷爆全网,大家看见了科技的迅猛发展,也看见了一众少年的无限光芒。今天,我们暂时把聚光灯从这群天才少年身上拿开,来看看他们“踩着肩膀”的那个男人!
Sora团队的核心领袖是两位研发负责人:Brooks,Tim和Peebles,Bill,两位刚刚从加州大学伯克利分校人工智能研究所毕业的年轻博士生,而他们的导师是同一人——加州大学伯克利人工智能研究实验室教授Efros,Alyosha,他是计算机视觉和计算机图形领域的领军人物,他的一系列研究成果对人工智能技术的发展产生了重要影响。前文提到的Brooks,Tim和Peebles,Bill就是他已经毕业的17位博士生中的两位。
Efros,Alyosha教授1997年本科毕业于犹他大学,2003年博士毕业于加州大学伯克利分校。之后十年,他一直在全球计算机领域实力最强的大学卡耐基·梅隆大学工作,直到2013年回到母校加州大学伯克利分校任教。期间,他先后获得众多奖项,有表彰科研的斯隆研究奖、Thomas S.Huang纪念奖等,也有表彰教学的Diane McEntyre卓越教学奖等。可以说,正是因为有这样一位教学和科研双重卓越的引路人,才直接成就了今天这支引爆全球科技赛道的“天才少年团”。今天不妨来看看这位卓越的领导者、优秀的导师Efros,Alyosha教授有怎样的科研表现。
根据全球最大的引文和摘要数据库Scopus检索发现,Efros,Alyosha教授2001年(博士三年级)发表了个人第一篇论文“Image quilting for texture synthesis and transfer(图像绗缝纹理合成和转移)”至今已经发表论文169篇(其中137篇为会议论文,占比达81.1%),被引数量达到了惊人的6.02万次,篇均被引高达356次,论文全部聚焦在计算机视觉和计算机图形领域,其中有两篇文章单篇被引超过1万次,均是2017年发表,分别是“Unpaired Image-to-Image Translation Using Cycle-Consistent Adversarial Networks(非配对图像到图像的翻译:使用循环一致对抗网络)”和“Image-to-image translation with conditional adversarial networks(使用条件对抗网络的图像到图像翻译)”,这两篇文章可以说是图像生成式人工智能的奠基之作。下图为 Efros,Alyosha教授历年发文和被引趋势图,由图可见,Efros,Alyosha教授常年保持稳定点的学术产出,引用在2017年达到巅峰水平。
图1:Efros,Alyosha教授历年发文和被引趋势图
作为Efros,Alyosha教授的两位高徒,Brooks,Tim和Peebles,Bill在博士期间分别发表了8篇(总被引407次)和4篇学术论文(总被引377次),和Efros,Alyosha教授合作发表的论文则分别是4篇和2篇,均占两人博士期间发表论文总数的50%。Brooks,Tim博士期间被引最高的论文是2019年在“第32届IEEE/CVF计算机视觉与模式识别大会”上发表的会议论文“Unprocessing images for learned raw denoising(对图像进行未处理学习的原始去噪)”,单篇被引达247次;Peebles,Bill博士期间被引最高的论文是2019年在“第 17 届 IEEE/CVF 计算机视觉国际会议”上发表的会议论文“Seeing what a GAN cannot generate(查看生成对抗网络无法生成的内容)”,单篇被引达176次。从以上数据可以看出,两位引爆全球科技赛道的天才少年既是“天选”也是“人造”,“天选”之处在于他们对图像生成式人工智能那种可能与生俱来的兴趣,不然Brooks,Tim也不会在工作了两年后重新读博,对图像生成式人工智能开展更加深入的研究;“人造”则是他们有幸站在了一位领域内灯塔式科学家的肩膀上开展研究,不然Peebles,Bill博士期间最重要的论文主题也不会是导师最引以为傲的“对抗网络(GAN)”。
科研的重大突破从来不是一朝一夕就能取得的,当大家看到一个成熟的技术进入到大众视野时,看似“意外”,实则是一个科研团队深耕数十年的成果。比如Sora问世,有新闻中“天才少年团”卓越的创新,更不能忽略Efros,Alyosha教授这类科学家数十年如一日的“干坐冷板凳”。产业的发展需要技术的创新,技术的创新需要科研的积累,科研的积累则需要教育的沉淀。正如OpenAI对Sora的介绍“我们正在教导AI理解和模拟物理世界的运动,目标是训练出能帮助人们解决需要与现实世界互动的问题的模型”。我们所有的科技创新均应立足长远,不断训练,造福人类,而不应是盲目跟随,匆忙应对。科技在日新月异,世界在风云涌动,我们在制度设计上一定要给科研机构更多的权限和资源,加速培养创新型人才,实行“挂帅”“赛马”等制度增加人才发挥空间,只有这样才能让自己在国际竞争中“坐在餐坐上”,而不是“被放进菜单里”。
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