原标题:谁是杨强？AAAI首任中国国家主席研究员，也是华为诺亚方舟实验室
甘明13创始人，来自瓦飞寺
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国际人工智能大会，AAAI 2021总统候选人已经确定，中国学者杨强已经当选。
这个消息来自南大教授周志华，他说这是中国人第一次当选AAAI主席。
但这不是杨强的第一次。
早在2017年，他就已经是当选2019年国际人工智能联合会(IJCAI)主席的中国科学家，这也是中国人第一次当选。
此外，他还是第一个中国AAAI研究员，也是第一个提出迁移学习理论和联邦学习理论的人。
在数据挖掘领域，他也是不可忽视的伟大丹尼尔之一。
他带出来的学生已经成为中国人工智能产业的支柱，比如江湖上第四个被称为“戴神”的典范的创始人戴文渊。
那么，谁是杨强？
迁移学习和联邦学习的创始人，多位专家同事
杨强，伟忠银行首席人工智能官，HKUST计算机科学与工程系主任。
在当选2021年AAAI总统之前，他还在2013年当选为AAAI研究员。
在此之前，他还是乔春明(2009)、IAPR研究员(2012)、美国汽车协会研究员(2012)、美国汽车制造商协会研究员(2017)。
可以说是计算机人工智能领域的专业研究员。
这些荣誉是当之无愧的。
在人工智能和数据挖掘领域，他发表了400多篇论文，也是人工智能和数据挖掘高层会议的常客，如国际人工智能学会、美国公民自由协会、SDM、WSDM、KDD、中国知识管理学会、AAAI。
为了解决小数据的难题，他和他的团队提出了“迁移学习”的理论体系。为了解决数据碎片化和数据孤岛问题，杨强和他的团队进一步提出了“联邦学习”理论。
可以保证所有企业在自身数据不能局部发布且模型效果不变的情况下进行联合建模，从而提高机器学习算法的建模效率。
转移学习和联邦学习都已成为人工智能/机器学习的前沿技术，并已成为这些领域的研究人员关注的焦点之一。
此外，他的研究不仅停留在学术层面，还进入了行业。
他是微软亚洲研究院的首批研究员之一，也是华为诺亚方舟实验室的创始主任。
在他的领导下，微银行的人工智能团队开辟了一个工业级的“联邦学习”技术框架，这也是世界上第一个。
在那之前，他来自一个书香门第，在北京大学学习，在马里兰大学学习。
书香门第，埋藏的根物理学
杨强出生于1961年。他59岁，来自一个书香门第。
1975年清华附属中学年学习。1978年，作为恢复高考后的第一批大学生，杨强进入北京大学学习天体物理学。
杨强在接受《中国科学报》采访时说，他选择物理作为自己的专业:
从小就受到父亲的影响。
他的父亲杨海寿，也是中国著名的天文学家，去世前一直在北京大学教书。
因为他从小接触的圈子不是物理就是图书馆(他母亲毕业于北京大学图书馆系，后来在清华工作)。
大学毕业后，他通过CUSP去美国马里兰大学留学。
仍在研究天体物理学，主要是通过美国宇航局发射的卫星观察太阳上的一些活动，如耀斑。
正是因为物理的需要，杨强开始接触计算机。这也给他带来了人生的转折点。
首先，在天体物理实验中，杨强发现数据非常稀少，因为数据必须通过卫星收集，所以等待了几个月。
但是计算机可以通过卫星图像自己生成数据。“其次，电脑真的很有趣。许多过程可以自动化，也可以通过学习来解决。”杨强说。
这样，转学计算机的想法就产生了。
兴趣使切换到计算机成为必要。
世界上没有太多的天才，他们也不是唯一一个爬山的人。这句话对杨强来说很完美。Af
大约在1984年，当时的计算机课程在学期中根本无法注册。他只能在夏天选修一些课程来赶上。
杨强回忆道:
那时我真的开始熬夜了。
出国前，我的视力很好，但为了赶上电脑的大工作，经常需要数千行代码，我不得不经常熬夜，这导致我的视力下降，最后我戴上眼镜。
为了在电脑上完成《操作系统》作业，我不得不排队到晚上3点或4点。晚上，我不得不参加成人电脑课。后来，因为我学得很好，老师太忙没有时间上课，我请杨强代替成人班。
就这样，1985年，他成功地调到了计算机系。在此之前，他实际上一直在教三门计算机课程:数据结构、电路设计和人工智能。
就这样，在马里兰大学的七年里，杨强完成了双学位硕士(计算机科学和天体物理学硕士学位)和博士(计算机科学)。
《中国科学报》采访时，杨强也恢复了他的人工智能学习之旅:
采访的前半部分是基于专家系统的思考，即先入为主。在阅读博客期间，人们普遍使用计算机的逻辑语言将人类的专业知识输入计算机。
后半部分是机器学习(machine learning)，即不是先入为主的想法，而是通过观察事件、环境和训练数据来学习模型，然后付诸实践来预测未来。
毕业后，他到加拿大滑铁卢大学计算机系担任助理教授和副教授，并于1995年获得终身教授的职位，离毕业只有7年时间。
当时间和研究经费相对自由时，杨强开始了研究的后半部分，即机器学习。
当时，这还是人工智能的一个小分支，也是在寒冷的冬天。
但是他有很强的信心。在他看来，这肯定是未来的趋势之一。
他曾经比喻说:
许多人会惊讶于2到3岁的孩子有超强的语言天赋。
这不是一两个可以学习的例子，但是已经积累了一些。这种积累可能源于父母，并与他们大脑中的大量知识相关联。
只有一些还没有连接起来，需要一两个例子来刺激。
事实上，这是杨强后来提出的迁移学习的基本模型——，可以将大数据领域的知识转移到小数据领域，解决小数据问题。
在他看来，机器学习离不开两点。
一是从一个例子中得出推论的能力，即转移学习；与此同时，它不能脱离连接数据孤岛的能力，即联邦学习(federal learning)，它解决了数据碎片和数据隐私问题。
此后，杨强在香港科技大学加拿大西蒙弗雷泽大学计算机科学与工程系任教。
成功的方法:让自己与昨日不同
你可能认为他的职业生涯变化有点频繁，但事实上这是杨强遵循的一个非常简单的原则3354不断学习，不断提高自己，让自己跟昨天不一样。
杨强说:“当我在大学工作时，我给自己设定了一个挑战，那就是成为行业的领导者，并不断提高我的知识水平。
成为正式教授后，会有一位讲师，然后会有一位杰出的教授。
在获得所有这些头衔后，周围地区几乎已经学到了他们能学到的一切，所以他们需要换成一个“朋友圈”。
这可能是他在教学时一直参加课外活动和科学研究的原因。
1999年，微软亚洲研究院成立后，他进入该研究院，成为首批研究人员之一。2012年，华为诺亚方舟实验室成立。杨强在2012年至2015年的三年里担任了实验室的创始主任。
2015年，他还成为微信-香港科技大学人工智能联合实验室主任。2018年，他成为伟忠银行首席人工智能官(CAIO)。
现在，在这个职位上，他希望将整个金融服务设计成一个人工智能模型。
model可以自动成为一家银行，然后向各个行业开放该银行的模型，这样每个行业都可以用f做自己的服务
近年来，不仅是杨强，许多中国学者也在人工智能各个领域的高层会议上展示了他们的能力。
例如，汤晓鸥，香港的中文教授，汤棠的创始人，也曾担任过许多重要国际会议的主席，如ICCV和CVPR。
他也是影响因子最高的《IEEE模式分析与机器智能杂志》(PAMI)和《国际计算机视觉杂志》(IJCV)的编辑委员会，在整个计算机科学领域影响因子最高。他也是IJCV的第一位中文编辑。
还有朱松纯教授，出生于湖北鄂州，加州大学洛杉矶分校教授。他还担任过CVPR会议的主席，在顶级国际期刊和会议上发表了200多篇论文，并三次获得计算机视觉领域的最高国际奖项——马尔奖(Mal Prize)。
有趣的是，唐晓鸥和朱松纯都在中国科技大学学习。
许多业内人士认为，杨强当选AAAI 2021年会议主席是中国在人工智能领域崛起的又一证明。
还有一件事
2012年华为诺亚方舟实验室成立时，杨强与任郑飞进行了一次问答，直接针对中国的技术创新。
他问任郑飞的问题是:为什么中国直到现在还没有获得诺贝尔奖，它产生的必要条件是什么？
任郑飞的回答也很尖锐。在他看来，中国不能创造价值，因为它缺乏土壤，这就是产权保护制度。
幸运的是，你是香港的大学教授，而不是中国大陆的大学教授。否则，如果你想比较论文的数量，而你不能产生这么多，你必须复制它们。你因为抄袭论文获得了什么诺贝尔奖？这是不可能的，所以我们必须改变学术环境。
你觉得怎么样？“http://en.wikipedia.org/wiki/Qiang_Yang”作者是网易新闻的签约作者。“每个人都有自己的态度”
-完-
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