从纯数学到应用AI科学的职业转变

从纯数学家到某中心应用科学家

Giovanni Paolini曾立志于数学领域的学术研究生涯。但几年前，Paolini偏离了纯数学的道路，于2019年加入某中心，成为一名应用科学家，从事计算机视觉和自然语言处理的研究。

兴趣的萌芽：从桌上足球开始

在比萨高等师范学院攻读硕士学位的最后一年，Paolini在和朋友们玩桌上足球时遇到了一个问题——他们缺乏分析比赛的工具。因此，Paolini和他的朋友们将其作为一个业余项目。他们编写了一个程序，能够通过高速网络摄像头实时分析比赛视频。该程序需要利用计算机视觉来理解桌上足球游戏的视觉世界。Paolini和他的合作者首先教程序分析单帧图像，然后也分析跨越几秒钟的帧序列，以确定球和塑料球员最可能的运动轨迹。

业余项目引起关注

这个桌上足球项目引起了时任UCLA计算机科学教授、现任某机构AI应用科学副总裁Stefano Soatto的注意。Soatto教授认为，数学和物理学为AI工作提供了坚实的基础。他一直在寻找愿意动手实践、并希望看到其工作产生实际影响的数学家。因此，在2015年，Soatto邀请Paolini和其他几位桌上足球爱好者访问他在UCLA的计算机视觉实验室一个月。

从兴趣到职业的转折

访问结束后，Soatto询问Paolini是否考虑攻读机器学习博士学位。Paolini当时的回答是他是一名纯数学家，无法完成这样的跨越。他随后继续攻读数学博士学位，但仍将计算机科学作为一种爱好保留着兴趣。

2018年，他再次与Soatto等人合作研究一个理论机器学习问题。这个曾经的爱好正变得日益重要，但Paolini对于是否完全转向纯数学以外的领域仍不确定。直到2019年初，在完成博士学业期间，他联系了已加入某机构并担任计算机视觉应用科学总监的Soatto，询问是否愿意接收他为学生。Soatto则建议他直接申请某中心的职位。

做出选择

Paolini意识到他必须做出选择：是继续他长期以来为自己设想的学术道路，还是追求一个全新的职业方向。最终，他决定选择一条在其家庭中较少有人走过的道路。但在做出决定前，他完成了最后一次数学冒险——在瑞士弗里堡大学进行了一个短期博士后研究。

数学思维与机器学习的异同

Paolini认为，纯数学和他现在从事的机器学习研究在“思维方式上存在相似性”，并且拥有纯数学背景是有用的。但也存在很多差异。“机器学习研究是一份非常不同的工作——它非常以实验为导向，而实验在纯数学中是完全不存在的，”他说。

加入某机构的开端

2019年8月加入某中心后，Paolini与Soatto以及其他成员在一个小团队中工作，该团队位于某机构在加州理工学院校园内新开设的办公室。这种安排是刻意为之的。“让科研机构与学术界保持密切联系非常重要，因为我认为双方都能从中受益，”Soatto说。

起初，十几名研究人员在一个房间里共同努力，紧密合作于某文档提取项目（该项目从图像中提取文本）。“Giovanni作为一名纯数学家加入，并亲身参与了一个检测文档图像中表格的项目，”Soatto说。

最近，Paolini一直在研究从自然语言中提取结构化信息，或者说是增强自然语言之间的转换（TANL）——这是一个探索性项目，旨在从各种来源提取信息。

快节奏的创新

2020年9月，团队正在为提交给机器学习年度会议ICLR的一篇关于TANL的研究论文做最后准备，此时Paolini承担了另一个新角色——成为一名父亲。

最近，生活和职业对Paolini来说进展迅速，但他很欣赏这种速度。“在数学领域，事情往往进展缓慢。所以，在一个领域里，10年或20年可能都没有重大的新成果，”他说。“而在机器学习领域，几乎每天都有重大事情发生。创新的规模确实不同。”

他也将他的新工作视为一个绝佳的学习机会。“研究实验室里有很多非常优秀的人——科学家和工程师。我非常喜欢我能直接接触到大量出色的人才进行合作和学习，”他说。
更多精彩内容 请关注我的个人公众号 公众号（办公AI智能小助手）或者 我的个人博客 https://blog.qife122.com/
对网络安全、黑客技术感兴趣的朋友可以关注我的安全公众号（网络安全技术点滴分享）

公众号二维码

公众号二维码