從信息碎片到知識織錦

在數據驅動的時代，人工智能（AI）正以前所未有的速度改變著世界：從大數據智能推薦到自動駕駛，從金融風控到醫(yī)療診斷，AI的應用無處不在。然而，隨著AI模型變得越來越復雜，它們的決策過程也變得更加難以理解，這催生了一個新的研究領域——可解釋性人工智能。

傳統(tǒng)的深度學習模型，如神經網絡，往往被視為“黑盒”。這意味著雖然它們可以基于大量數據做出準確預測，但用戶卻很難洞察其內部的工作原理。這種不透明性在許多場景下是不可接受的，特別是在醫(yī)療、法律和金融等行業(yè)，決策的可解釋性和公正性至關重要。因而，香港科技大學（廣州）人工智能學域助理教授孫瑩在信息龐雜的數字宇宙中探索多年，最終錨定了數據挖掘與可解釋性人工智能的研究方向，她仿若藝術家開始拿起自己的調色盤，在數據織就的精密網絡上勾勒出一幅幅精致的知識織錦，讓狀似枯燥無趣的代碼講述出令人著迷的故事。

智慧的“礦工”

想象一下，當數以億計的用戶紛紛在社交媒體上點贊、評論或是瀏覽網頁時，會產生多少數據？手下鼠標的每一次點擊都如同一顆種子，落入數據的深淵，而這些種子又會在層層疊疊代碼交織的滋養(yǎng)下，迅速生長，匯聚成錯綜復雜的邏輯鏈。如果沒有相關研究者加以梳理、分析，這些邏輯鏈將永遠如同混沌的海洋，無法展現(xiàn)其真正價值。所幸，年少的孫瑩對此“開悟”得很早，幾乎可以說，她如同一個被計算機學選中的孩子。

眉眼清秀、聲音爽朗，這是孫瑩留給外界所有人的第一印象。語氣語調輕快利落，仿佛能把所有事都在短時間內條分縷析地“擺平”一樣，這是她為人處世的個人風格。而這份干練與她的成長環(huán)境與家庭教育是分不開的。從小，孫瑩便時常被爸媽和老師說“投錯胎了，生了個男孩”。明明頂著一張淡雅清麗的臉，也取了個剔透似水的名字，孫瑩卻偏偏不熱愛也不擅長收拾自己，除了潛心鉆研計算機相關知識，對周遭其他不感興趣。

早在幼兒園時期，孫瑩就喜歡到母親的單位去“鼓搗”電腦，幾歲的孩子還什么都不懂，但那個滿載數據的“魔盒”就在冥冥之中成了最吸引她的游戲。到小學三年級時，她已經可以熟練操作電腦，并在一腳剛邁入初中校門時就開始接觸編程興趣班。對于她來說，跟計算機打交道比跟人打交道要簡單，也更能激發(fā)探索欲?！拔揖褪乾F(xiàn)在大家口中常說的那種‘社恐’人。”她時常如此評價自己。中學時期，這一性格特點暴露得越來越明顯，打游戲、編程、下棋……孫瑩總在課余時間享受著獨處的樂趣，但這并不意味著自我與封閉。相反，在朋友眼中，她是個爽朗大氣的人，且是個即便有愛好消遣也不會耽誤學習的“學霸”，“理工科極強”“年級第一”等標簽一直被她掛在身上。

站在選擇人生路徑的路口，對許多人而言難做決定的高考報志愿卻并沒有花費孫瑩太多的精力，早早就奠定了對計算機學興趣的她只需要簡單地動動筆，就能讓曾經的夢想初步照進現(xiàn)實。而事實也的確如此——2013年進入北京理工大學軟件工程專業(yè)，2022年博士畢業(yè)于中國科學院計算技術研究所，孫瑩的求學路徑一直與計算機息息相關。“對我而言，這一直是一個可以讓人安靜思考的專業(yè)?！彼爬ǖ?。

或許正因入讀了自己的興趣專業(yè)，在為期數年的求學歲月里，孫瑩一直不覺得有難以應付的吃力困境出現(xiàn)，“再難再累我也甘之若飴”。在這樣的信念下，她不僅將國家獎學金從本科到博士一路拿了下去，還被班上同學冠以“孫大神”的稱呼。2016年，她與學院其他兩位同學組成了“大鱷魚愛洗澡隊”，成功入圍了ACM國際大學生程序設計競賽世界總決賽，更鑿實了自己在班里的“封神之路”。畢竟，在許多人眼中，在電子信息等相關領域在我國尚未騰飛的年代，大賽獎項還幾乎是少數男性的“統(tǒng)治區(qū)”，孫瑩卻能以女性學生身份從容自信地立身于其中，背后的付出遠不是一句“挺努力”便能概括的。所以在那一年留下的紀念照片里，她笑得格外燦爛明媚。

但與此同時，孫瑩很明白，榮譽終究只屬于過去。所以，當沖向世界平臺的激情與欣喜逐漸褪去，她很快又恢復到一個人泡圖書館閱讀文獻、一個人做研究的平靜生活，而時間也在這樣日復一日的知識攝入中流逝得極快，前往中國科學院計算技術研究所（簡稱“計算所”）碩博連讀的機遇很快便來到了眼前。

對孫瑩而言，在計算所深造，同時進入百度集團開展實習的經歷使她受益頗深。因為這段走出“象牙塔”的日子讓她真正有了一種“天將降大任于斯人也”的感覺，以致使她迫使自己盡快成熟，從單純的計算機學理論世界中走出，腳踏實地、真情實感地接觸精密運轉的人類社會，洞察群眾的真正需求，甚至，還開始錘煉自己在管理方面的素養(yǎng)。

說來也巧，孫瑩進入百度集團的時候恰逢百度人才智庫疾速發(fā)展的改革時期，當如此重任落在一位初出茅廬的青澀研究者身上，會發(fā)生什么？在后續(xù)幾年里，孫瑩用持續(xù)的努力交上了這份答卷。

百度人才智庫簡稱“百度TIC”，是百度在2015年組建的專注于“AI+人才管理計算”方向的數據科學團隊，旨在通過人工智能和大數據分析手段輔助現(xiàn)代企業(yè)的人才管理，推動企業(yè)人才管理從經驗導向型向數智化導向型的變革，通過智能預測、異常診斷、文本挖掘、社交網絡分析、機器學習等數字化技術為人才管理者提供智能化決策建議。通俗來講，“AI+人才管理計算”能快速評估一位求職者過往的經歷、技能與產出，來匹配合適的薪酬，這將會使企業(yè)決策更加透明高效，不再以主觀評價的方式選人用人；同時也有助于求職者查漏補缺，知曉現(xiàn)在專業(yè)對口的勞動力市場上，自己需要提升哪些有針對性的技能，才能獲得更好的競爭力。

這個系統(tǒng)就是孫瑩幾年工作的重中之重。她要做的便是讓一切評價標準都盡量客觀、可量化：什么樣的技能在當時的市場上能夠贏得更多分值，什么樣的經歷和職位能更加匹配……AI都能在短時間內迅速尋覓到與崗位最匹配的人。這份對人才資源大有助益的工作最終還發(fā)布在了《自然》（Nature）的子刊上。

“當模型效果不達預期，雖然表面上看不出，但她其實內心會非常在意”“即便是一處微小的優(yōu)化也會讓她反復琢磨上好幾天”“寧愿耽誤一個月，也不會輕易放過任何一個問題”……這些是曾經的合作者對孫瑩的描述與評價，足可見她對于科研的執(zhí)著與堅持。而這份“能坐冷板凳”的沉著和不焦躁的性子，是內向性格的另一面——專注力帶給她的，是天賜的禮物，讓她能沉下心去撰寫博士論文，并最終憑借《面向人才評估的可解釋神經網絡算法研究》入選中國計算機學會博士學位論文激勵計劃。

塑造明日世界

2022年，27歲的孫瑩正式加入香港科技大學（廣州）人工智能學域，成為一名不折不扣的青年助理教授。與此同時，她要面臨的行政瑣事越來越多，學生時代不想交際、獨挑大梁式的工作模式不再適用于現(xiàn)階段的職業(yè)發(fā)展，帶組做課題和多人協(xié)作越來越頻繁，人際關系溝通的壓力與教學工作的壓力一度令她束手。但是，本著“從事更多底層技術研究”的務實念頭，向著“做出推動世界研究”的高遠目標，山高路遠，孫瑩只能風雨兼程。

心中“社恐”就努力和大量同行、學生接觸，敞開心扉；同時約束自己不再使用類似“不就是這樣做”的否定口吻與別人展開對話；在課堂上，孫瑩也開始嘗試多種教學形式，并與生活聯(lián)系，插入現(xiàn)實實例以引發(fā)同學們的學習興趣……她做得越多，前路就越明朗，科研的靈感也在逐漸釋放自我的過程中得到了升華，國家自然科學基金青年基金項目與廣東省級面上項目，也接踵而至。

在國家自然科學基金青年基金項目“基于高表達自歸因結構的可解釋神經網絡研究”中，孫瑩選擇從神經網絡自身可解釋性的角度出發(fā)，從神經網絡內部特征作用與解釋性對表達性的約束作用兩個方面，開展高表達自歸因神經網絡結構研究。雖然項目還在如火如荼地進行之中，但其帶來的積極成果已具雛形：首先，孫瑩協(xié)同研究團隊將合作博弈理論引入網絡結構設計，明確量化因果關系感知的歸因值，并基于線性插值和局部原型學習，進一步開展高維輸入的概念信息提取，將自歸因擴展到概念層，同時保證復雜輸入上的高表達特征提取能力。最終，基于概念符號的透明信息變換過程將有望成為現(xiàn)實。

從研究方法上講，此項目是融合了事后解釋算法、經典機器學習算法、黑盒神經網絡優(yōu)勢的“集大成之作”。探索邏輯透明的高表達白盒神經網絡結構極有望實現(xiàn)符號化、符合人類認知的神經網絡模型，這不僅意味著人工智能高解釋性與高準確性的融合共存，也將賦能更多的可信人工智能決策。

如果說國家自然科學基金青年基金項目研究是孫瑩順應時代發(fā)展趨勢，“塑造明日世界”的奮力一搏，那么廣東省面上項目“基于神經網絡的可解釋圖結構學習算法研究”則是其筑夢路上的又一力作?！皥D結構學習旨在從數據中推斷節(jié)點之間的連接關系和拓撲結構，是人工智能研究的基礎問題之一。傳統(tǒng)圖結構學習方法大多基于先驗知識和規(guī)則提取而難以考慮非線性的復雜關聯(lián)，深度學習技術等人工智能技術卻可以彌補，即從數據中自動提取復雜特征和關聯(lián)。但是，隨著人工智能可信性問題的涌現(xiàn)，神經網絡可解釋性的缺乏極大限制其在圖結構學習中的應用?！睂O瑩將自己的立項考量娓娓道來，并表示，自己和團隊正在以復雜關聯(lián)結構挖掘和圖結構可解釋性建模兩方面關鍵的科學問題為切入點，力爭賦能下游圖任務中的可信人工智能決策。

數據挖掘師的工作，仿若古老織錦的制作過程——從雜亂無章又亂中有序的“線”中理出一條脈絡，再用統(tǒng)計學和機器學習的工具作為“梭子”，在算法的織機上來回穿梭，織出一幅包含知識、信息的精美圖畫?？梢哉f，在此項工作的進程之中，既飽含著對過往的反思，也考驗從業(yè)者對當下社會的洞察。他們既如同數據泛濫時代下的燈塔，也如全新時代的知識工匠，用自己的智慧和手段，將冰冷的數據轉化成可靠的依據，使每位決策者得以避免在浩瀚的數據海洋中迷失方向。