摘要：负责微软亚洲研究院计算机视觉组工作期间，参与招聘的第一位助理研究员就是后来发明ResNet，再后来成为麻省理工学院副教授的80后才俊何恺明。

我们常常说“千里马常有，而伯乐不常有”， 知名AI视觉研究专家马毅教授的超前眼光和慧眼识人果真让人佩服。

在伊利诺伊香槟分校任教期间，参与招募的第一个华人助理教授，就是后来享誉全球的AI学者李飞飞。

负责微软亚洲研究院计算机视觉组工作期间，参与招聘的第一位助理研究员就是后来发明ResNet，再后来成为麻省理工学院副教授的80后才俊何恺明。

当然，在众星云集的人工智能领域，作为能够发现并选用这些人才的伯乐，马毅教授本人也是一位卓越的科学家。

图注：马毅教授

他曾5年时间拿下清华自动化、应用数学两个本科学位，后又申到加州伯克利奖学金，一路读到电子工程与计算机科学博士，还顺带修了一个伯克利数学硕士学位。

毕业后，他曾任教于加州大学伯克利分校、UIUC、港大、上海科技大学等国内外顶尖大学。

也曾在有着中国IT/AI 界“黄埔军校“之称的微软亚洲研究院负责领导AI视觉研究组的工作。这里走出了中国互联网、人工智能产业界的大半壁江山。

2024年8月，马毅教授正式出任香港大学计算与数据科学学院首任院长，并负责全校AI通识课程的搭建。

近日，EduKnow独家专访马毅教授。

与“不要输在起跑线”的传统观点不同，在马毅教授看来，这句话是完全错误的，“起点不重要，赢在终点才重要。”

他主张，要让学生保持兴趣，保持对一些事情的执着和热情，这才是最关键的。教育要强调终身学习，很多科学都是终点才决断，做学问是一辈子的事。

说起马毅教授一路的求学经历，妥妥父母们眼中“牛娃般”的存在。

在还未大学扩招的1990年，凭借高考裸分从四川遂宁中学考到清华。在学霸云集的清华，又5年时间拿下自动化、应用数学两个学位。

不过，和我们想象中一路顺风顺水的故事不太一样，原来学霸也有偶尔“失误”的经历。

“清华90级本科生入学的素质是逆天的。”马毅教授口中的这些高手，的确不一般。大多参加过全国中学生数学、物理竞赛获奖加分保送清华的，很多甚至是中国数学奥林匹克国家集训队的成员，是代表中国去世界奥林匹克数学竞赛参加比赛获过奖的学生。

好不凑巧，马毅正好分在数学提高班上。学霸一众，“开学第一学期第一次半期考试线性代数，我就考了倒数第二。”

虽然这打击，比很多人来得晚太多，让听的人觉得有点凡尔赛。但毕竟以前都是班上的前一二名，要说这心里没啥波动，肯定说不过去，“开始蛮沮丧的”。

可能是之前一直保持那种无目的性，执着认真，追随兴趣的学习习惯，反而“没让我觉得是数学学习有多难，反而激发了我在后面的考试中追上来。”

这之后，马毅不仅在班级里的数学成绩上来了，还在繁忙的专业学习外选择辅修数学专业的双学位。

图注：清华大学官微发贴马毅校友的讯息

不同于凭着兴趣去听一两门选修课，辅修一门学位是要正儿八经刷绩点，期末考试，修满学分。对大多数清华学生来说，学习一门专业，并保持较高绩点都已经在考试季自顾不暇了，更何况考试季要忙两门专业的考试。

“选修数学双学位学习的一共19个学生”，这19位学生中，大多数是参加过奥数集训或者比赛的尖子生。

然而有趣的是，在前进的道路上，加入时间这个变量，则充满很大的变数。

“我是自动化三班的，另一个读双学位的是二班的毛志宏。”直到毕业的时候，当年选修数学双学位课程的学生中只有这两位没啥数学竞赛背景的同学坚持到最后。而马毅口中的毛志宏，后来拿到麻省理工和哈佛联合培养的博士，如今成为了匹兹堡大学的教授。

“保持对一些事情的执着和热情，这才是最关键的。”

这么多年，中美两国求学、教书的过程中，马毅教授看过太多的学生案例，“中国的家长很喜欢‘拔苗助长’，过早消磨掉孩子的兴趣，反而一旦达到目的后，学生很可能失去动力。”

在他看来，做学问是一辈子的事情，有些东西过早强塞给学生，小孩接受起来不太适合，反而会扼杀。一旦小孩子的好奇心和兴趣被扼杀，再优秀的人，至少在他不感兴趣的方向上是不会有建树的。

“这样的例子，我们看得太多了。”

初中时期的马毅因学业优异，常被老师推荐跳级。这么重要的决定，当然要先回去问问父母的意见。然而，平时不怎么管孩子学习的马毅妈妈听到老师的建议，表现出难得反对的态度。

图注：马毅教授受邀参加2024未来科学大奖周活动

“当时也不懂什么科学依据，“可能就是凭着一个母亲的直觉，马毅妈妈觉得，成绩可以跳，孩子的心智发展却要遵循客观规律。

“回过头来看，我特别感谢我的母亲。”马毅教授感慨。正是父母较少干预学业，鼓励马毅自由探索，学习相对比较轻松的状态，让他的学习始终保持一种松弛感，更多凭着自己的兴趣向前走。

而这，也让他早在20多年前就抓住了AI这股风口。

“我隐约觉得这件事是重要的”

近年来，随着人工智能的爆火，将AI相关的研究及研究者推向台前。

而马毅教授从事3D 计算机视觉、高维度数据的低维度模型、可扩展优化和机器学习以及智能机器等方向的研究，已经有30余年。

他曾出版过《An Invitation to 3-D Vision》（2003 年出版）、《 Generalized Principal Component Analysis》（2016 年出版）、《High-dimensional Data Analysis with Low-dimensional Models》（与 John Wright 合著，2021 年出版），这些教材是学生学习AI视觉/数据科学研究者的入门必备书籍。

图注：马毅教授著作

“不是因为很热”，在马毅教授初进入到人工智能研究领域的时候，“那个时候的AI并不是流行的专业。”

再次引入时间这个维度，我们回看一下彼时最热的领域。1994年，发源于UIUC的网景网页浏览器（Netscape）刚刚诞生。在当时的比尔·盖茨看来，互联网将是下一个巨浪。他在给微软高管的会议备忘录中将发展互联网提到公司的战略位置，并于同年推出IE浏览器，正式开启与Netscape的纷争。

“那个时候最热的互联网，是通讯，像我们做的人工智能、计算机视觉当时连这个方向都没有。”采访中，马毅教授说道。

AI 学者李飞飞在她的自传中，也曾写道，即便在2007年，人工智能依旧是冷门专业，她选择的计算机图像识别更是无人问津的极寒之地。毕业后被UIUC慧眼识珠聘为助理教授。

虽然当时抱着热情投入，却发现研究推进举步维艰。因为不被人看好，她要做的研究根本申请不到经费，无奈之下只能自费贴补项目。有些同事甚至嘲讽她，不如做点有用的事。

而在马毅读研究生时，即便在智能机器人方向研究内部，大家的主要关注点集中在机器控制层面。

“当时的机器人确实控制已经做的不错，但它基本上都没有视觉，是瞎的。它对外部世界没有感知。”

作为全世界老龄化程度最高的国家，当时日本生产的机器人，在控制层面，已经可以唱歌、跳舞、翻跟头、上台阶……在1995 年，全世界广泛使用的大约 70 万台工业机器人中，有 50万台在日本。

图注：马毅教授在清华-伯克利深圳研究院讲学

人工智能，就是要模仿人类，希望机器像人一样智能。而对人类来说，“人脑百分之七八十的区域是在处理视觉信号，并形成信息输入、输出的闭环反馈。”

特立独行需要勇气。也许是当年辅修数学的韧劲残存，亦或是未曾磨灭的好奇心的激发，“跟博士导师控制领域权威Sastry教授，讨论后，我隐约觉得这个方向是重要的。”于是，在当时伯克利的导师带的学生中（其中包括大疆的创始人李泽湘教授），马毅成为第一个选择将机器视觉作为自己研究方向的学生。

不同于发展成熟的学科或者知识领域，已经将问题、研究方法定义的非常清晰，甚至已经产出了大量的研究成果。在机器人视觉这个方向，“开始大家甚至都不太认可，因为连问题都还没完全定义清楚。”

在一片无人区的研究领域向前行走，如同穿行在暴风雪的漫漫长路，你不确定前方一定能走出突围，甚至偶尔怀疑是否选在了一条错误的道路。或许王国维在其《人间词话》中提到的“昨夜西风凋碧树，独上高楼，望尽天涯路”，大抵说的就是这些科学研究者的心境吧。

“人要比机器有智慧，而不要跟机器比记忆力”

如今，过了天命之年的马毅教授选择又一次出发，回到港大建设计算与数据科学学院，并负责全校AI通识课程的搭建。

这也意味着今年9月起，港大所有专业学生将与学习英语、高等数学等必修课一样，都要学习两门 AI 或计算思想的课程。

作为亚洲顶尖的研究型大学，港大在全球高等教育领域享有盛誉，常年位居世界大学排名前列。将AI纳入到大一、大二学生的必修课程，港大慎之又慎。因为这不仅意味着课程质量的保障，也需要从课表中拿掉一些本来就有的课程。

图注：马毅教授港大讲座现场

“未来的AI就像语言一样，是人与智能机器、系统对话的工具。”马毅教授如此解释港大在2025年推行全校AI通识课的初衷。

在他看来，技术只是工具，关键还得看人的综合素质和创新能力。“我们希望培养的是未来能够使用AI各行业的领导者。”

AI的爆火，也催生出与之相关的产业与利益链条，一如舞台上的光怪陆离。“噪音太多。大家对很多概念和历史都有误解，再加上企业和媒体炒作，很多说法不完整、不客观，甚至误导。”

在马毅教授看来，港大正是希望通过“AI扫盲”课程，剥离炒作，回归数学原理与应用伦理，给学生讲清楚AI涉及到的数学、物理等知识，培养学生独立思考的‘防忽悠’能力。”

不过，即便如高等教育也没有一劳永逸的最优解，马毅教授坦言，“港大的AI课程并不是一成不变的，也将随技术迭代持续优化。”

在之前的采访中，马毅教授有提到自己，“之前写完第三本书发誓再也不写书了，写书很痛苦。”

采访当天，马毅教授刚刚从美国出差回来。据他的朋友透露，马教授的时间排得格外满，连家人见他都要和秘书去预约时间。但作为一名学者，他又总是把自己置于繁忙之中。

“我后来觉得还是有必要再写一本关于机器学习基础原理的书。目前正在写一本针对高年级本科生的教材。”平日里，他也会尽量抽出时间跟学生交流、分享，最近的一次马毅教授刚回清华求真书院跟清华的学弟学妹做AI相关的分享。

一些听过他课的同学，评价他的课总是大道至简，会用较简洁的语言让大家知道这件事情本质在干什么。

而在马毅看来，这是正常的，科学学习最不应该的就是神秘化，“不要弄得高不可攀，让学生们失去兴趣。过分夸张一件事情，这个是非常不好的。”

谈到一些学校也会有一些反对使用AI的声音，马毅教授反而鼓励学生最大限度地使用所有的工具。

“至于老师说学生会利用AI作弊，我觉得这是老师水平不行。如果你出的题，你考的内容，AI就能回答。你再强制你的学生去掌握这样的技能，那你的价值在哪里？你教出来的学生对这个社会的额外价值在哪里？”

谈及未来，他更强调，人要比机器更要有智慧，而不要跟机器比记忆力。“在记忆力的比拼上，人类早就give up了；而在比机器更有智慧上，人类这方面是可能持续的。”

马毅教授以港大课程改革为例，强调未来教育的方向：低阶知识传授交给AI，高阶能力与方法的培养留给教授。

尤其作为知识组织、整理、传播密度最高的大学，更应该去教会学生怎么去理解这些知识，怎么去用这些知识提升自己的判别力，在未来的工作和生活能中做出更科学、客观、独立的决策。

在他看来，这才是人之为人最为独特的特质。

本期福利

3月15日周六，美高留学盛典香港站，顶流业内大咖们来了！面对面分享一手美初、美高留学资讯，欢迎来听大咖们的支招，建议带娃参加！留学全知道和你不见不散！

来源：留学全知道