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| 本文作者：奕欣 | 2017-10-16 14:26 |
雷锋网 AI 科技评论按：在刚刚公布的国际算法顶级会议 SODA 2018 的接收列表中， 上海财经大学理论计算机科学研究中心（ITCS）有三篇论文被录用，占据中国大陆录用论文的半壁江山。而值得一提的是，这个在国际顶会大放异彩的研究中心才刚刚迎来它的一岁生日。
从 2016 年 6 月至今，研究中心主任陆品燕教授见证了 ITCS 从零到一的点滴发展。雷锋网 AI 科技评论与陆品燕教授取得联系，他与我们分享了 ITCS 是如何在上海财经大学茁壮成长的，它又是如何一步步成为华人理论计算机科学家的共同家园。
陆品燕，上海财经大学理论计算机科学研究中心（ITCS）主任，CCF 青年科学家奖得主。他的主要研究方向是理论计算机，并注重与其它学科的交叉，包括自然科学中的统计物理以及社会科学中的经济学与社会选择理论等。有 50 余篇科研论文在 STOC、FOCS、 SODA、 EC 等顶级计算机理论会议发表，荣获ICALP 2007、FAW 2010、ISAAC 2010 等重要国际会议最佳论文奖，多次担任 STOC，FOCS，ICALP等顶级国际会议的程序委员会委员。
上海财经大学理论计算机科学与研究中心官网：http://itcs.shufe.edu.cn/
AI科技评论：在刚刚公布的国际算法顶级会议 SODA 2018 的接收列表中，ITCS 有三篇论文被录用，占据中国大陆论文的一半，这对于成立刚满一周年的 ITCS 是非常了不起的成就，这一年 ITCS 取得了哪些成果？
陆品燕教授：ITCS 在一年多的时间里从零开始到初具规模，取得的成果和成长的速度都得到了圈内外同行的普遍认可，甚至超过了我自己预期的速度。除了你提到的一些具体的论文等学术成果，我觉得这一年主要的成果是团队建设。
现在 ITCS 已经有 5 位全职的研究人员，研究领域既涵盖理论计算机的核心领域包括算法与复杂性等，也包括很多理论计算机与其他领域的交叉，比如经济学，人工智能，复杂网络，统计物理等等。这些年轻的研究员们已共计发表理论计算机的顶级会议与期刊 STOC 11 篇，FOCS 6 篇，SODA 22 篇，EC 9 篇，SIAM Journal of Computing 8 篇等，另外还在很多其他领域的重要会议及期刊发表论文，比如 NIPS，WWW，IJCAI，AAAI，Physical Review E，Scientific Reports，Mathematics of Operations Research，Games and Economic Behavior 等等。
此外，ITCS 还拥有一个由 10 余名海内外知名学者组成的讲席教授组，每人每年至少会在 ITCS 访问一个月，这个讲席教授组囊括了全球华人青年理论计算机科学家的半壁江山。
一年多来，我们共接待来自全球各地的研究人员 50 余人次，组织学术讲座 50 余场，举办 4 次研讨会，4 次暑期课程。在这里，非常感谢我的同行朋友们，是你们各种形式的支持，使得这一切在非常短的时间内成为可能，使得 ITCS 虽为后辈，却已成为了计算机科学理论界不可忽视的一个幸运儿。
AI科技评论：作为研究中心主任，您在 ITCS 的成立仪式上提出了「三个平衡」的中心发展理念（理论与应用，中国与世界，理想与务实）。在过去一年中，您认为 ITCS 是如何在这三者间取得平衡的？
陆品燕教授：有些读者可能没有读过我关于三个平衡的讲话稿，这里引用一小段以方便读者理解它的大概含义：
（理论与应用）如果太偏理论了，完全无视应用，很可能走得越来越偏、越来越窄，最后变得没有活力、没有源泉；如果太偏应用的话，则可能完全丢掉理论及数学这个灵魂，完全没有自己的根基与特色，不断追逐应用中一轮又一轮的所谓热点，最后不能在历史的潮流中留下真正有意义的东西。
（中国与世界）如果太偏中国特色华人学者，那很可能就成为一个典型的中国特色的研究中心，与国际一流严重脱节，最终导致吸引过来的海外华人也是一帮三流的学者，真正一流的活跃在科研第一线的华人学者也不愿意过来这边浪费时间；而另一方面，如果纯粹去追求已经成名成家的老外学者，最后效果可能只是撑了门面，没有真正起到效果，而且整个中心会变得非常脆弱，不可持续发展。
（理想与务实）太纯粹的理想主义而不解决实际问题和困难，很难吸引过来真正优秀的学者，因为真正一流的人才都有很多的选择，在个人的层面，极度的不切实际的理想主义往往让一个人变得喜欢抱怨、愤青；但如果太务实，很可能把研究中心办得越来越大、越来越商业化，不断追逐大项目、大奖项，忙碌于申项目、填表格、拉关系而完全忘记这一切的初衷是为了更好的科研更好的教育。」
正像我当时就表达的，这三个平衡是我根据很多经验和教训总结出来的，而不是心血来潮随便说说的。在过去一年的实践中，我觉得我们基本上没有偏离这三个平衡太远，而且我们也会一直坚持下去。
但这一路走来真的非常不容易，阻碍和诱惑并存，需要的是一种坚持和定力。这个过程中，我最要感谢的是上海财经大学及信息学院的各位领导和老师给了我们一个非常宽松而自由的环境，因为除了自身的定力和内在修养，外界的环境对于维持这个平衡也是非常重要的。这个外界环境主要有两个：各级政府及学校的教育管理部门所给出的制度与绩效评价，以及包括你们在内的各个媒体所营造的舆论与社会评价。
从教育管理部门的角度，要认识的不同的学科间有具体的差别，避免一刀切，给予每个高校，每个学院，每个科研工作者足够的自主权和自由度，在评价的时候主要依靠国际同行评议而不仅仅是客观数据。
这里举两个具体的例子来说明学科的差异。比如，现在国内很看重 SCI 杂志论文，这对很多学科是有参考意义的，但计算机方向其实更看重会议论文，所以当计算机学科与其他学科横向对比的时候，如果单纯从 SCI 论文这样的客观数据来比就很成问题；再如，在计算机学科内部的比较时，大家都看重顶级会议的论文，这一点没有问题，但是大多数计算机应用的学科都很注重第一作者论文，第一作者与非第一作者是个很大的差别，但是理论计算机科学的国际惯例是作者按字母序排列，排序完全不体现贡献大小，所以是否第一作者根本没有任何区别，但大家用第一作者论文这个客观数据来比较理论计算机学工作者的时候就很成问题。
从媒体的角度，适度的关注科研，关注科学家对于大众，对于学术圈都是很有意义的，可以给大众普及科学，也同时营造一种尊重科学尊重科学家的氛围。但科学及其发展是很严肃的事情有其内在的发展规律，现在有些媒体动辄就是「重磅」、「突破」、「诺奖级」，形成了一种浮躁氛围，甚至以娱乐化方式来进行科学与科学家故事的宣传，对于学术界的发展以及大众对于学术界的真实了解都是不利的。不仅对于大众不利，也不利于科研工作者心平气和地科研。
AI科技评论：ITCS 研究的主要核心内容包括算法与复杂性等，也包括很多理论计算机与其他领域的交叉，但这些领域势必会涉及与现实生活的交融。像 ACM EC 这种以往偏理论的会议，今年的不少论文与 workshop 议题也已经开始延伸到实际应用领域，也做出了不少的尝试。您认为这一变化趋势会对理论计算机的创新性研究产生哪些影响？
陆品燕教授：其实从建立之初，理论计算机科学就处在不同领域交叉的前沿。姚期智先生在 2015 年的计算机科学联合大会（FCRC 2015）上作了一个题为「Interdisciplinarity: A View from Theory of Computation」的邀请报告。姚先生在报告中很好的阐述了理论计算机科学的这一特点，并以他自己在量子计算、计算经济学等领域的研究来具体说明，我当时听了很受启发。我们在 ITCS 的研究也非常注重理论计算机科学与其他学科的结合。
在 10 月 15 日，我会在全国理论计算机学术年会上作一个「理论计算机——一门交叉学科」的特邀报告，仔细地阐述理论计算机科学的这个特点。这里所说的学科交叉不是很简单地把一个学科的结果或者方法应用到其他一个学科，而是两个学科最本质的思维方式结合在一起，产生一门全新的学科。计算思维是当前最重要的一种思维方式，它在自然科学，社会科学，工程技术学，数学等方向都有深刻的应用。
我经常觉得自己作为一个理论计算机科学家，特别是一个注重交叉学科的理论计算机科学家非常幸运。我的朋友与合作伙伴中有数学家，物理学家，经济学家和计算机应用科学家与工程师，和他们都有很好的共同语言，虽然不懂细节，但可以比较恰当的理解与欣赏他们的工作，但也可以知道他们的局限。他们之间因为距离太远往往有些太高或者太低的极端偏见。
比如我的工程师朋友们对于数学家的认识往往偏向两极中的一极：要么觉得数学家绝顶聪明无所不能，如果来做计算机科学的研究肯定特别轻松；要么觉得数学家做的东西完全是自娱自乐没有任何用。
数学家对于计算机技术的认识也是类似的两极：要么觉得计算机科学都是一些肤浅的平凡的东西，没有什么深刻的内涵；要么觉得计算机技术特别是人工智能技术如此强大，机器人马上就可以抢了数学家的饭碗。
这种彼此太高或者太低的认识对于相互合作是不利的，理论计算机科学处在这些学科的交叉位置，和两边都有共同语言，这对于交叉学科的研究是非常重要的。反过来，这样一种交叉对于理论计算机科学本身的发展也是非常重要的。
AI科技评论：目前中国在国际理论计算机领域处于怎样的科研水平？在中国建立一个国际一流的理论计算机科学研究中心，您觉得目前还有哪些挑战和机遇？
陆品燕教授：中国理论计算机的发展基础比较薄弱，但近些年，特别是姚期智先生回国之后，有了长足的进展。现在正处在一个机遇与挑战并存的阶段，下面从两方面具体展开讲。
我觉得最大的机遇是我们已经有一个很好的基础，在世界各地从事理论计算机科学的青年学者与学生人数在这十多年中有了很大的提高，已经达到一个临界数量（critical mass）。
记得自己在 2007 年第一次参加 STOC 的时候，基本上看不到什么中国面孔，但现在去参加 STOC/FOCS/SODA 这三大理论会议的时候，中国学者与学生可以凑好几桌，虽然比例还远远没有达到数据挖掘，人工智能等华人占了半边天的会议，但也已经比之前有了很大的进步。
这个人群基础是在中国建立一个国际一流的理论计算机科学研究中心的重要条件，这也是 ITCS 建设与发展中特别倚赖的人群，华人学者中的大多数在过去的一年中已通过各种形式访问过 ITCS，我们中心已经成为圈内同行回国的默认据点，其中一部分更是和我们有长期的伙伴关系，每年至少在我们这边访问交流一个月。当然，另一方面，我相信 ITCS 对于他们也是有帮助的，正像我在中心的揭牌仪式上所说的，ITCS 是华人理论计算机科学家共同的家园。
而其中，最大的挑战是在中国大陆整个科研梯队还没有形成一个稳定的金字塔结构：一批大基数的不错的科研工作者，和逐层递进的优秀科学家，共同构成一个良性的流动的科学共同体，大家有比较一致的价值观和共同语言。
国内在各个方向都已经涌现出一些完全达到国际一流水平的科学家，但这些杰出的个人、研究中心和国内主体的教育科研体制还没有形成一个良性的互动。比如最近引起大家关注的许晨阳、颜宁从海归到归海，各自肯定有各自具体的很多原因我们没必要细究，但和这整个科研大环境的氛围肯定是有关系的。 坊间流传着一种说法，国内一流和国际一流是两个很不一样的概念，有时候甚至国际一流比国内一流还要容易达到一些，这就是一个很大的问题。
AI科技评论：从工作七年的微软亚洲研究院转向上海财经大学就职，并建立研究中心，您曾提及这是您一直以来的梦想。在我们惯常的印象中，上海财经大学可能并不是一个在计算机科学领域非常拔尖的高校，能否分享下当时做出这个决定的心路历程？
陆品燕教授：这是很多人问过我的问题，我一般的回答是「上财的理想主义情怀与务实的态度很完美的契合了我自己的梦想。」我在这里再仔细解释一下。
首先上财一直有一种追求卓越的理想主义情怀，很多人可能不知道，上财是国内最早一批实行常任轨制度的学校之一，已经十几年了，制度上非常成熟，也非常接近美国的 tenure track，而没有做一些不伦不类的改良。特别在人才的引进上，特别注重国际同行的评价，而不仅仅是看一些客观的数据，也不是很看重资历和国内的各种帽子，希望我们产出的成果也首先是国际同行的认可。
从务实的角度说，樊校长和我接洽的第二天就联合科研处，人事处，后勤处开了一个部门协调会议专门讨论能够为我的研究中心提供的支持，效率特别高，而且在之后的落实过程中对于之前承诺的支持完全不打折。这些实实在在的支持是 ITCS 在这一年中得以快速发展的重要保证。
至于你说的上海财大不是一个以计算机科学见长的一个学校，这确实是事实，也给我们的发展造成了一些障碍。但我相信这是可以克服的，学校也在大力发展整个计算机学科，而且从某种意义上说，我们可以利用这种后发优势，直接以一个国际一流的标准和目标来发展和建设。
AI科技评论：目前有很多学者「下海」工业界，而您反而是从工业界的研究院转向学术界，有种「逆流而上」的感觉，您觉得学术界与工业界各自的吸引力在什么地方？
陆品燕教授：这是一个很好的问题，对于计算机科学这样一门应用导向的学科，工业界和学术界的双向流动是很正常的现象，对产学研的结合很有好处。但另一方面确实也造成了不少问题，特别是对于基础研究。但具体到我的个例来说，其实我从来没有觉得自己离开过学术界，微软亚洲研究院的环境其实非常像一个大学的研究所。
大面上来说，我觉得工业界的优势是能把一件事情做到极致，甚至真的能做成产品，因为公司在人力物力的调配上更集中更迅速。但学术界的优势是能够发挥每一个科研人员自己主观能动性，根据自己的兴趣自由地选择科研题目，更有可能做出一些原创性的工作。
AI科技评论：您在 2015 年接受 CCCF《动态》栏目采访时评价自己是一个「工科出身、有理科情结的哲学思考者」，那么如今两年过去，您对自己的定位是否有改变？这样的特质在科研上的最大优势是什么，又获得了哪些成果？
陆品燕教授：实际上早在读博期间，我就是这样来定位自己的，现在差不多十多年了，也并没有太多变化。我觉得这样一种特质是我个人的特点，很多时候对我的科研选题、科研品味会产生影响。
理科情结让我喜欢做一些在数学上深刻的基本问题，而不仅仅是一些搭积木式的增量式研究；工科出身让我也关注选题的有用性，相关性，而不仅仅是把它们作为单纯的智力游戏；哲学的思考方式，让我更习惯从宏观上，整体上来把握问题和方法论，而不仅仅是在技术的层面。
当然，这一年多来创建 ITCS 的经历对于我自己的特质与视角也有一些补充，我开始学着从一个管理者、团队建设者的角度来思考一些问题，而不仅仅是自己的科研工作。人生是一个体验与自我完善的过程，我相信这样一种新的特质与视角对于我之后的发展是重要的，我也正在努力学习中。
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