“清華學(xué)神”、姚班校友、MIT博士生吳佳俊最近宣布，他將于2020年加入斯坦福大學(xué)擔(dān)任計算機科學(xué)助理教授。出生于1992年，吳佳俊已經(jīng)在計算機視覺、機器人領(lǐng)域的頂會、頂刊發(fā)表59篇論文，“天才+努力”造就了這位AI新星。

又一名AI方向的年輕華人博士生即將加入美國名校任教。

近日，“清華學(xué)神”、MIT博士生吳佳俊在Twitter上宣布，他將于2020年加入斯坦福大學(xué)擔(dān)任計算機科學(xué)助理教授。

吳佳俊在Twitter上說：“很高興告訴大家，我將于2020年加入斯坦福大學(xué)擔(dān)任計算機科學(xué)助理教授！感謝一路上幫助我的每一個人。期待接下來與斯坦福AI實驗室、斯坦福視覺學(xué)習(xí)實驗室以及斯坦福以人為本AI研究院激動人心的研究合作！”

今年以來，除吳佳俊外，已有三位AI領(lǐng)域的優(yōu)秀博士生加入CMU、普林斯頓等頂級高校任職，博士生涯即將告一段落，等待他們的是更富挑戰(zhàn)、更具意義的科研工作。

XGBoost 作者陳天奇將在 2020 年秋季加入 CMU，擔(dān)任助理教授；

CycleGAN 作者朱俊彥將在 2020 年秋季加入 CMU，擔(dān)任助理教授；

ICML 2018 研討會 “RL 探索” 最佳論文獎得主金馳將在 2019 年 9 月加入普林斯頓，擔(dān)任助理教授。

吳佳俊本人更是頗具傳奇色彩，他本科畢業(yè)于清華大學(xué)，是清華交叉信息研究院姚班2010級(計科00)學(xué)生。

吳佳俊 吳佳俊在本科期間連續(xù)三年學(xué)分績?nèi)昙壍谝?，曾全票通過獲清華大學(xué)本科生特等獎學(xué)金、蔣南翔獎學(xué)金、姚獎學(xué)金一等獎等榮譽。

學(xué)術(shù)方面，吳佳俊本科即有多篇論文發(fā)表于世界頂級會議與期刊，包括3篇CVPR，一篇JAMIA等，以至于姚期智稱贊他“在科研方面取得的成績媲美博士生”。

2013清華特獎答辯時，吳佳俊亮眼的成績單曝光，他也因此被廣大網(wǎng)友稱為“清華學(xué)神”。 進入MIT后，吳佳俊開啟了科研的“開掛模式”，17年2篇CVPR篇、2篇ICCV、4篇NeurIPS，18年2篇CVPR、3篇ECCV、2篇IROS、5篇NeurIPS，19到目前為止1篇TPAMI、1篇ICML、3篇ICRA、8篇ICLR……各大AI頂會如同他的“后花園”，發(fā)論文看似很簡單。 但“天才+努力”才是吳佳俊取得如此成績的原因，在談及大家覺得他發(fā)論文總是特別容易時，吳佳俊曾說：“我也有很多文章被拒的時候，退回來反復(fù)做改動才發(fā)出去，只是大家不知道罷了。”

在MIT開掛：癡心機器感知、3D視覺和機器人研究

吳佳俊目前在MIT讀博，師從Bill Freeman和 Josh Tenenbaum教授。

在個人主頁上，吳佳俊寫道，他研究機器感知、推理以及機器與物理世界的互動，并從人類認知中獲得靈感。

他的研究興趣包括：

物理場景理解

機器人操縱的動力學(xué)模型

視覺推理

生成視覺模型

多模態(tài)感知

在學(xué)術(shù)方面，吳佳俊十分高產(chǎn)。Google scholar上顯示他已發(fā)表59篇論文，總被引2444次，h指數(shù)21。

這是他近期的一些學(xué)術(shù)活動和成果：

在CVPR 2019年聯(lián)合組織了Vision Meets Cognition workshop和Sight and Sound workshop，并在3D Scene Generation、3D-WiDGET workshop和 3D Scene Understanding workshop做特邀演講。

neuro-symbolic concept learner論文入選ICLR 2019 oral。

“學(xué)會從看不見的類重建形狀”論文入選NeurIPS 2018 oral。

“讓機器人學(xué)會玩疊疊樂”研究在Science Robotics發(fā)表

“將物理模擬器與神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)相結(jié)合”的論文獲得IROS認知機器人的最佳論文獎。

參與組織了NeurIPS’18物理世界建模研討會和RSS'18的模仿與因果關(guān)系研討會。

從上面的描述中，可看出吳佳俊對3D視覺、視覺與認知結(jié)合的研究十分感興趣。 比如，在2018年的一篇論文《MoSculp：形狀和時間的交互式可視化》中，吳佳俊和合作伙伴創(chuàng)建了一個名為 MoSculp 的 AI 系統(tǒng)，只需視頻輸入，利用 AI 檢測人體 2D 圖像并恢復(fù)成 3D 模型，就能創(chuàng)造出超現(xiàn)實主義的 3D 運動雕塑。

利用AI創(chuàng)作 3D 運動雕塑

他們表示，這一技術(shù)可以用來為想要提高技能的運動員提供詳細的運動研究。

再如，今年2月發(fā)表在《Science Robotics》雜志上的論文“See, feel, act: Hierarchical learning for complex manipulation skills with multisensory fusion”中，吳佳俊等人展示了一個會玩疊疊樂的機器人：

他們表示，這個機器人展示了一些之前的機器人系統(tǒng)無法做到的能力：快速學(xué)習(xí)開展任務(wù)的最佳方式，利用的不只是視覺線索，還有觸覺和物理交互。

姚班學(xué)神：“我只是比要求的多做一點”

和多位姚班學(xué)子一樣，吳佳俊是通過全國信息學(xué)奧賽保送進入清華的。

2010年9月，18歲的吳佳俊由于在全國青少年信息學(xué)奧林匹克競賽獲得一等獎保送至清華大學(xué)交叉信息研究院，并在校內(nèi)二次招生考試中被選入“姚班”—— 即清華大學(xué)計算機科學(xué)實驗班。

姚班高手如云，在學(xué)習(xí)方面，吳佳俊總是精益求精。除了計算機專業(yè)外，他還修讀經(jīng)濟學(xué)雙學(xué)位，同時積極參加校內(nèi)校外的時間活動。

“我相信良好的課業(yè)成績是科研工作的基礎(chǔ)，更是學(xué)習(xí)態(tài)度的體現(xiàn)，完成課程要求所需要的踏實、認真的品質(zhì)也是科研工作的根本。” 吳佳俊在清華大學(xué)本科生特等獎學(xué)金答辯會中這樣說。

而他近乎完美的成績也證明他的確是這么做的：大學(xué)三年保持全年級學(xué)分績第一，分別為 94.0、96.6 和 98.0 分；經(jīng)濟學(xué)雙學(xué)位平均成績?yōu)?95 分；大三下學(xué)期赴美國麻省理工學(xué)院（MIT）交換期間，所有科目的等級均為 A。

吳佳俊在清華特獎答辯中

對此，吳佳俊則表示：“我只是比老師要求的多做一點，可選的作業(yè)和項目，都盡量去完成；提供的參考書目，盡量都去讀，如果有可能的話，就再多讀幾本。”

他表示自己選修經(jīng)濟學(xué)雙學(xué)位的理由也是一樣：“一來是覺得多學(xué)一點沒壞處，二來是因為對交叉學(xué)科比較感興趣?！?/p>

大二時，他進入微軟亞洲研究院(MSRA)實習(xí)，正式叩開了科研的大門。

最初，他的研究方向是自然語言處理，與MSRA的研究員合作，他參與的 “病歷共指消解系統(tǒng)” 在由 MIT 舉辦的集成生物學(xué)及內(nèi)部信息挑戰(zhàn)賽（I2b2 Challenge）上取得第一，參與撰寫的 2 篇論文也先后發(fā)表，其中一篇發(fā)表在醫(yī)學(xué)信息學(xué)領(lǐng)域排名第一的期刊《美國醫(yī)學(xué)信息學(xué)會刊》（JAMIA）上。

也正是在 MSRA，吳佳俊與美國加州大學(xué)圣地亞哥分校（UCSD）的屠卓文教授結(jié)識，決定將研究方向定為計算機視覺。在導(dǎo)師的指點和他自身刻苦的鉆研下，吳佳俊本科期間已經(jīng)陸續(xù)在計算機視覺頂級會議 CVPR上發(fā)表了 1 篇第一作者論文、2 篇第二作者論文。

吳佳俊在本科期間發(fā)表的論文 2014年，《光明日報》采訪吳佳俊，談到未來時，他說：“我想把做學(xué)問當(dāng)成一生的理想?！? 當(dāng)時，22歲的他說：“有機會的話，想進國際上最好的學(xué)術(shù)圈子?！?/p>

被問及 “做中國計算機科學(xué)事業(yè)的眼睛，為每個人提供更美好、更幸福的生活” 的理想時，吳佳俊表達了理性的認識：“這是我的理想，但是路還很長，還要讀很多年書呢”。

即將加入斯坦福大學(xué)繼續(xù)進行AI的研究，吳佳俊正一步一步地走近理想。