馬雨杭博士：尋找最優(yōu)解

謝八

在中國，即便年輕如90后，也并非天然的互聯(lián)網(wǎng)原住民。在個(gè)人電腦和互聯(lián)網(wǎng)都不普及的上世紀(jì)90年代末，學(xué)校在某個(gè)學(xué)期新設(shè)的一門計(jì)算機(jī)課，是許多人關(guān)于電腦的初啟蒙。

當(dāng)各地小學(xué)生還在學(xué)習(xí)鍵盤打字的時(shí)候，當(dāng)時(shí)才小學(xué)三年級的馬雨杭也通過學(xué)校組織的興趣班，接觸到了算法設(shè)計(jì)—這樣的課程，在當(dāng)時(shí)可謂鳳毛麟角。

“回想起來的話，初學(xué)算法設(shè)計(jì)的時(shí)候，讓我覺得最有趣的一件事，可能是第一次用算法實(shí)現(xiàn)走迷宮和下棋，讓我切實(shí)感覺到解決了生活中的一些問題?！?/p>

和更習(xí)慣出入網(wǎng)吧、討論游戲、“掛QQ”升級的同齡人不太一樣，馬雨杭不但對算法設(shè)計(jì)興趣更濃厚，也很早展現(xiàn)出過人的天賦，并在中學(xué)時(shí)獲得過全國信息學(xué)競賽一等獎(jiǎng)，這個(gè)沉甸甸的獎(jiǎng)牌，成為了馬雨杭被推薦到北京大學(xué)元培學(xué)院的敲門磚，并在“不確定性下的最優(yōu)決策問題”上，找到了個(gè)人的研究方向。

就這樣，命運(yùn)的齒輪不經(jīng)意地轉(zhuǎn)動(dòng)起來，盡管前路依然充滿不確定性，但馬雨杭始終在清晰的興趣下，持續(xù)“優(yōu)化”著眼下的選擇。

科研需“有用”

十余年前的天才少女，如今已獲得美國康奈爾大學(xué)運(yùn)籌學(xué)博士學(xué)位，深耕在當(dāng)下最前沿的無人駕駛領(lǐng)域。在馬雨杭博士看來，科研的出發(fā)點(diǎn)總是解決問題?！敖鉀Q問題那一剎那的滿足感，就是科研對我的意義”。談及為何選擇不確定性下的最優(yōu)決策問題，馬雨杭博士認(rèn)為，生活中的大部分問題，都可以看待成不確定性下的決策優(yōu)化問題， 因此這個(gè)領(lǐng)域具有廣泛的應(yīng)用意義。

馬雨杭讀博期間操刀的項(xiàng)目之一，是關(guān)于電商產(chǎn)品推薦和動(dòng)態(tài)定價(jià)的應(yīng)用?！爱?dāng)時(shí)感到很驚訝，讀到大部分文獻(xiàn)對顧客不確定性行為進(jìn)行建模時(shí)，總是假設(shè)他們會(huì)看完網(wǎng)頁上的所有產(chǎn)品再做出購買決定”。馬雨杭認(rèn)為這樣簡化的假設(shè)并不符合常識，由于顧客通常逐頁瀏覽商品信息，多階段的消費(fèi)行為假設(shè)更為貼合實(shí)際。然而這種更接近現(xiàn)實(shí)的模型，也意味著最優(yōu)算法更加復(fù)雜，對算法效率也有更苛刻的要求。

但在導(dǎo)師的鼓勵(lì)下，馬雨杭循著更能“解決問題”的方向創(chuàng)造了一個(gè)“更優(yōu)解”。Expedia（美國出行網(wǎng)站）的測試結(jié)果顯示，和傳統(tǒng)的簡化模型相比，馬雨杭提出的更真實(shí)的模型及其算法對顧客行為的預(yù)測精度提升了4.5%，電商收入則提高了14%。而這系列發(fā)表在領(lǐng)域頂級刊物《運(yùn)籌學(xué)》《INFORMS計(jì)算期刊》上的研究，也讓年輕的馬雨杭聲名大噪，多次受邀在INFORMS學(xué)術(shù)大會(huì)上展示學(xué)術(shù)成果。

尋找“最優(yōu)解”的先驅(qū)

在馬雨杭讀博初期，關(guān)于“不確定性下最優(yōu)決策”領(lǐng)域的研究，還是一個(gè)相對小眾的交叉學(xué)科，彼時(shí)的電商不過浪潮初起，縱然眼前存在諸多應(yīng)用問題，也不在傳統(tǒng)決策領(lǐng)域關(guān)注的目光內(nèi)。

但隨著人工智能近幾年的大火，馬雨杭博士這個(gè)尋找“最優(yōu)解”的領(lǐng)域，也隨之受重視了起來—即便不在業(yè)內(nèi)，普通人大概也不難想象，在算法上實(shí)現(xiàn)的所謂“不確定性下的決策優(yōu)化”，對于人工智能領(lǐng)域價(jià)值幾何。在當(dāng)下及可預(yù)見的近未來，人類應(yīng)該如何為AI提供一套能夠應(yīng)對周遭未知環(huán)境并做出正確反應(yīng)的算法，已經(jīng)是今天這個(gè)人工智能時(shí)代最核心的問題。馬雨杭博士的研究，算是在為AI“雕刻大腦”，而這些針對諸多不確定性所做出的決策，其應(yīng)用范圍有著超乎想象的廣泛。

一個(gè)典型的不確定下的決策問題是當(dāng)不確定相鄰車道的車輛是否會(huì)減速讓行的情況下，無人車應(yīng)該怎樣決策以保證安全變道。馬雨杭博士提出的原創(chuàng)性算法大幅提高了無人車AI決策的精確性，并被世界頂尖的機(jī)器人和自動(dòng)化會(huì)議收錄， 且獲得了美國專利。

為這些現(xiàn)實(shí)問題尋找最優(yōu)解，是馬雨杭博士在過去十年的“不確定性”研究中， 最為確定不變的一點(diǎn)。

以上這些只是馬雨杭博士原創(chuàng)性貢獻(xiàn)轉(zhuǎn)化成應(yīng)用的一些例子。從當(dāng)初的電商推薦，到她正在攻克的無人駕駛難題，諸多研究本身都建立在與現(xiàn)實(shí)高度關(guān)聯(lián)的問題上。為這些現(xiàn)實(shí)問題尋找最優(yōu)解，是馬雨杭博士在過去十年的“不確定性”研究中，最為確定不變的一點(diǎn)。

讓產(chǎn)品落地的研究員

這個(gè)研究諸多不確定性下最優(yōu)決策問題的學(xué)者，在北大讀本科時(shí)便開始系統(tǒng)性地研究最優(yōu)算法設(shè)計(jì)與應(yīng)用場景的結(jié)合，從而讓自己的研究能夠離應(yīng)用更近一些。

馬雨杭博士現(xiàn)在就職于Aurora Innovation，一家擁有貨運(yùn)卡車車隊(duì)的無人駕駛公司。和她同部門的不少同事也都來自學(xué)界，有著相似的科研背景。為無人卡車提高決策精確性，對馬雨杭博士來說，是她在應(yīng)用場景下對科研生涯的延伸和拓展。2023年初，由于馬雨杭在研究崗位的杰出貢獻(xiàn)，她被提拔為公司技術(shù)主管。作為技術(shù)主管，正是對不確定下最優(yōu)決策領(lǐng)域的敏銳洞察力，使她引領(lǐng)團(tuán)隊(duì)攻克一個(gè)個(gè)無人車決策技術(shù)難題。她帶領(lǐng)團(tuán)隊(duì)取得的成果，獲得了行業(yè)和媒體廣泛認(rèn)可，也被記錄在Netflix的紀(jì)錄片《我工作故我在》中。這部紀(jì)錄片從第一視角，向觀眾展示了自動(dòng)駕駛的復(fù)雜和精密技術(shù)以及交通運(yùn)輸行業(yè)的未來。馬雨杭博士的團(tuán)隊(duì)為這項(xiàng)技術(shù)的落地，尤其是提高自動(dòng)駕駛汽車的平穩(wěn)停車行為以及它們?nèi)绾伟踩貞?yīng)對其他車輛的實(shí)時(shí)決策能力，發(fā)揮了關(guān)鍵作用。

也許是她對個(gè)人規(guī)劃的“優(yōu)化”，馬雨杭博士在這條“不確定性”道路中所做的種種決策，使她從一個(gè)充滿好奇的學(xué)生成長為優(yōu)秀的研究員以及科技行業(yè)的領(lǐng)導(dǎo)者。

隨著各領(lǐng)域和學(xué)科的交叉和結(jié)合，馬雨杭博士認(rèn)為個(gè)人身處的領(lǐng)域迭代迅速，但她始終保持著解決問題的心態(tài)，以面對未來長遠(yuǎn)的不確定性。