（焦小倩、曹源/文）作为“对话中心优秀教师”系列活动的开篇采访，网络安全研究中心&计算机应用研究中心的通讯员有幸采访到了研究中心的新成员施少怀老师。施老师今年9月加入HITSZ计算机应用研究中心，从事“分布式机器学习系统和高性能计算”方面的研究。谈及求学科研和研究中心工作时，施老师和我们讲述了他在研究中心工作的收获，也向同学们分享了他的科研经验。
Q:计算机应用研究中心（CARC）学生通讯员
A:施少怀老师
Q:施老师是今年9月刚刚加入哈工大深圳和计算机应用研究中心的，请问老师为什么选择来哈工大深圳和加入计算机应用研究中心？
A: 在入职咱们哈工大（深圳）之前，我是在香港科技大学做研究助理教授，也是从事科研工作的。我本身对科研也比较感兴趣，所以我当时找工作的时候的定位就是我想进高校继续从事科研和教学的工作，那就把目标锁定在高校里面了，又想回国，回国的时候也想锁定在珠三角。当时选了两个类型的学校——一类是像香港中文大学（深圳）这种新型的学校，另外一类就像咱们哈工大（深圳）这种传统的985学校。当然这两类学校各有优缺点，当时我一个主要考虑的地方是虽然新型的学校平台也不错，但是它毕竟比较新，可能会有因为在一些前期建设，需要可能投入很多精力去做一些行政的工作，可能对我的科研的工作会有一些影响。并且反过来就想，哈工大深圳平台也是非常好的，所以就选择了咱们这种传统985。我们也知道哈工大深圳在广东省也是非常知名的，那么选择这么一个好的平台进来了。
其次就为什么会进入咱们计算机应用研究中心？其实十年前我就是从咱们计算机应用研究中心硕士毕业的。所以我对研究中心是非常清楚的：一方面，研究中心的整个科研团队是非常庞大的，其实当时我投简历的时候，咱们研究中心已经有二十几个不同级别的老师，包括还有院士；另外一方面，我知道我们研究中心和企业界的合作是非常非常紧密的，我个人的研究方向是分布式机器学习系统，对于这种产业界的应用是有非常迫切的需求的，我也希望说借助平台能够和产业界有更好的合作，然后把相关的科研工作能发挥得更好。
Q:老师在研究中心实验室已经工作了一段时间，请问一下您的感受是怎样的呢？
A: 最主要是“忙”。这体现在几个方面——在正式教职之后，有教学的工作、有科研的工作、还有行政的工作。
在教学方面，因为咱们学校其实对于教学是非常严格的，很符合这种“规格严格，功夫到家”校训的风格，就是我们开始教学之前，其实我们是需要经过院级准入和校级准入两个步骤的。在这两个步骤之前，学校还安排了很多教学的培训，帮助提高我们年轻老师的教学水平。另一个当然就是需要参加各种各种不同的会议和不同的活动，当然这对我们的提升也是有帮助的。
其次是科研方面，因为我在原来的单位工作的时候就是从事科研的，在我整个大的研究方向里有很多细分领域，而每个细分领域都会有1到2个学生在做相关的科研工作，我每周都需要和他们一对一的去讨论科研进展和遇到的困难。
同时我们研究中心还有行政事务也要跟进，所以说其实最大的体验就是觉得比较忙碌。
施老师生活照
Q:请问老师，目前在计算机应用研究中心主要负责的部分是什么呢？
A: 也分两个方面，一个是科研，一个是行政事务。
科研方面，紧跟我原来的研究方向就是分布式机器学习系统这一块，同时结合咱们研究中心的一些特点，例如我们研究中心里面做了很多年的博弈方面的研究，博弈需要再往超算发展。其实和我的“高性能计算”方向是紧密相关的。我会指导一些学生做这方面的科研工作，例如如何把在博弈系统里面的性能问题放到国产芯片上面去做更进一步的优化，使博弈系统在国产超算的平台上面能够发挥得更好。
另外一方面就是行政事务的，研究中心其实是一个很大的科研平台——我们承担了广东省重点实验室，以及计算学部的决策智能研究所相关的行政事务。例如我们最近正在筹划每个月每期的公益讲座，需要去邀请知名学者来给学生和老师做一些交流和论坛。另外因为我们重点实验室刚成立不久，需要去建设它的网站，还需要协助完善相关的规章制度。
Q: 老师的研究兴趣是“分布式机器学习系统和高性能计算”，可以简单介绍一下研究的大致内容吗？
A: 通俗的说，我们就是做一个平台，让我们的机器学习算法跑得更快。
具体的从机器学习算法说，我们需要用电脑或者是服务器，服务器里面包含软件和硬件，需要将算法放到我们的机器上面去运行。但运行的时候如果没有做特定算法的优化，或者是对系统优化话，可能就会跑得比较慢。那么如果能够在算法上面提供一些硬件和软件的支持，使其跑得更快的话，就可以在同样的平台下，用几个小时甚至几分钟就把它训练完了，对于提高经济效益，和研究人员的研究进度都能提供很大的帮助。
Q:老师在进行研究时遇到了哪些问题或者有遇到什么印象深刻的事情吗？
A: 其实有很多，在科研工作过程当中，其实都是需要经过几个步骤的：首先需要去发现问题，我们需要研究什么问题；然后我们在这些研究问题里面有哪些已有的研究方案，我们需要去找已有的国内外的研究现状；之后我们需要去针对这样的问题去提出自己的解决方法，再之后把你的解决的整个思路给表现出来，也就是论文；最后才是把我们的论文投出去审稿和接收。那么基本上是要经过这几个步骤的，那每个步骤其实都有它相应的难处和相应的解决办法。
举个例子，比如说要去找科研课题。通常来讲是在一个领域里面，我们先要去读大量的paper，然后再读现在在这个领域里面到底有什么样的难点和重点是我们需要去解决的。以我的经历来说，在找重难点的时候，最开始读博士的时候，经验不是很充足，那么当我发现一个问题的时候，其实未必是一个非常重要的问题。那时候，就自己就会觉得这个事情好像很重要，但其实是因为自己的知识还比较片面。当我们在组会汇报的时候，导师会给你指出说这个课题别人或者别的组已经研究得很透彻了。当被老师指出，或者是跟别人讨论的时候，发现这不是一个很好的问题，然后想到自己读了很多的文章，或者花了很多功夫去得到这么一个研究问题，结果并不是一个值得研究的问题，那这时候心情就会很down。
Q: 那之后是怎么解决的呢？
A: 之后和导师或者是同事、同学、师兄弟，去讨论有没有一个更好的思路去做这类问题，那么就会从他们身上学到一些东西，同时也缓解一下自己的情绪。
当然刚刚提到的其他步骤其实也是类似的，我们在每个步骤都会有遇到类似这样的“你觉得很好，但是其实未必很好”的坎坷，但是你总会能跨过去，你不管是通过你自己的工作方式的调节，或者是你的知识面的拓宽，或者是你和你的师兄以及你的导师去交流的时候，会找到一个能够把这整个科研工作都做好的一个方法吧。
Q: 就是先自我调节，然后再寻求帮助是吗？
A: 对对对，我觉得这是很重要的。因为在科研工作当中，我真的觉得没有一个人能够在科研工作当中一帆风顺的，你总会遇到各种各样的问题。而你遇到问题的时候，怎么去解决问题，是很重要的。我们不能一味地闷声苦干，甚至把自己搞抑郁。得尽量去找解决办法，而解决办法有很多种， 比如寻找帮助或者自我调节。
施老师在卢浮宫
Q:我们知道人工智能的前景非常广阔，请问施老师您如何看待您研究的“分布式机器学习”未来发展会如何呢？
A: 刚刚提到我研究方向是让机器学习或者人工智能跑得更快，对吧？那当人工智能系统已经在我们的日常生活当中非常普遍了，例如说现在摄像头里面可能就有一个人脸识别的功能，之所以人在相机内不断运动也能被识别，正是因为使用了人工智能相关的技术。而识别人脸，一方面是需要消耗手机的功耗的，另一方面也有可能人动一下它就识别不准了，对吧？
其实这就是和它的计算量和模型的性能相关。我的研究系统的重点是优化你的模型，假如我需要以更快的速度训练一个更大的模型，也希望能够部署在同一部手机上，让它的推理的速度也足够快，它的性能更好，又或者是更节能。那么例如说识别人脸，能够以更快的速度、更准确地识别，同时它的功耗又比较低，那这就是我们在机器学习系统里面要做的工作。
在这之前，它是需要训练的，换言之，模型需要在服务器上面训练几周、几个月，那么成本是什么呢？一是你的人力成本，就是需要人来等待模型的训练；二是资源的成本，就是需要的计算能力和计算资源以及电费。
那如果说有更好的方法让它训练的更快或者更准的话，反映出来就是直接的经济效益。所以我们这一块的工作，目前工业界也是非常重视的，不管是谷歌、微软，还是百度、阿里，他们都非常重视这样的系统，那我觉得这一块的研究方向前景是很好的，而且会在未来真正产业化的时候，它的应用会非常广泛。
Q:您认为进入实验中心的大学生/研究生需要有什么样的能力或素养呢，对于他们有什么建议吗？
A: 以我的经历来讲，不管是进实验室也好，还是说以后出去工作或者从事科研工作也好，我自己总结了几点：
第一点，我认为就是作为一个大学生或者研究生，首先要把基础知识打好。首先得学好本专业领域的我们的看家本领，得学好这些东西。
第二点，需要再扩展一下我们的兴趣。就是你要去培养一下你在各个方面，不管是应用科研，还是各个方面的兴趣。就是去找到你的兴趣点在哪，这决定了你能不能把所学到的知识真正的应用到你所感兴趣的东西上面去。毕竟，我们也不希望我们读了书、学了知识，但是最后却在从事自己觉得非常枯燥的事情上面。这是对自己的人生发展，然后对自己的生活体验来讲都不是一件好的事情。
第三点，在培养自己的科研兴趣之后，也是希望能够去开阔地去看待现有产业化的发展和科研的进展。开拓思维，去思考我们现在学到的这些知识到底能否应用到产业界里面去，或者在我们日常生活当中去。如果用不到的话，我们还欠缺什么，还需要什么，我们还能够再去学到一些什么东西，需要再去怎么样来去扩展自己的一些知识。
Q: 您对实验室内的各项事宜以及同事和同学们有什么建议吗？
A: 其实是和上一题是差不多的，因为咱们实验室的人也是同样的也是大学生研究生。但其实有额外另外一点建议，因为我们不管是学习也好，还是科研也好，中间还是有就我们说有时候会苦中作乐对吧？那还是有不少苦的地方，那么也建议大家就是劳逸结合，我个人觉得运动是非常能减压的方式，那你在运动过程当中其实你就可以忘掉，类似实验跑不出来或者作业写不出来很多这样的烦恼。多运动一方面是能够调节我们的身心健康，另外对咱们自己的体格的健壮也是非常重要的。
Q: 插个题外话，老师您平时会做什么运动？
A: 我会打乒乓球、打羽毛球、会游泳，会偶尔跑步。
Q: 最后，老师还有什么想对学习计算机和人工智能或对相关领域有兴趣的读者说的吗？
A: 倒没有特别的，我觉得还是刚提到了三点吧。因为每个人的兴趣点都不一样，那不管是你对计算机、人工智能还是对物理化学，重点就是说我们我刚刚提到的那三点。就是你要有自己的技术知识，不管是哪个领域也好，哪个专业也好，然后你有自己的兴趣，然后你又能思考你这些知识能够做什么样的事情，是不是感兴趣做那些事情。
那么真正对于计算机或者人工智能来讲的话，我是觉得目前人工智能是处在一个非常火爆的一个时期，也就是说它有一个泡沫的风险，这不可否认。因为现在做人工智能的人太多了，那你真的要去做的时候，那也是同样的要思考清楚你做的方向是否符合自己的兴趣，它未来的应用场景是怎么样，或者它的前景是怎么样的，这就需要大家自己来衡量了。
Q: 好的，十分感谢施老师的分享。
会议中的施老师
