斯坦福大學最帥的教授在研究什麼？|獨家
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“我小學五、六年級的時候想學電腦技術，但是學校沒有電腦課，於是我就去找老師申請開課。老師沒理我。我就回家對我媽軟磨硬泡，讓她去跟學校說開設電腦課。我媽被我糾纏得煩了，真的去跟老師說了，學校才開了課。從那時候起，我開始接觸電腦程式設計。”
眼前說話的這位高大英俊卻略帶孩子氣的學者不是別人，正是斯坦福計算機科學系的教授Jure Leskovec。同時，Jure 還是獨角獸公司Pinterest的首席科學家以及Facebook總裁扎克伯格與妻子共同創辦的 Chan Zuckerberg Initiative 慈善基金會的首席調查員（Principal Investigator）。
到底是怎樣的際遇讓他成為了一名電腦科學家？又是怎樣的能力讓他在學術圈與工業界風生水起？小探最近和Jure Leskovec教授聊了聊他的研究與他的學術圈+工業界的經歷，看看他是如何探索未知領域並將學術研究應用於實際生活的。
10歲開始程式設計的斯洛維尼亞電腦天才
“1992年的時候，10歲的我開始攢錢買電腦。從幾塊錢開始，攢了大半年，攢到了一百美金。交給我爸，不知道他添了我攢的錢數的多少倍，給我抱回來一臺286電腦。”
說起第一次接觸電腦，Jure 對於當時的情景歷歷在目。成長於斯洛維尼亞的Jure 還清晰的記得自己用這臺來之不易的電腦編的第一個程式。
“我把它叫做‘程式0 ’，並且還加了評論：這是‘程式0 ’，因為它什麼也不會做。 ” Jure 笑著說。
Jure 17歲的時候,因為當時獲得了斯洛維尼亞電腦競賽的一等獎，被邀請到HP總部作為暑假研究員。那是他第一次見到矽谷，見到斯坦福大學。只不過，那時的Jure一定想不到，有一天自己會成為斯坦福的教授。
之後在斯洛維尼亞讀大學的每一年假期，Jure 都會利用暑假來美國做研究實習。大學畢業後，Jure 前往以電腦科學研究著名的卡內基梅隆大學攻讀博士，並在康奈爾大學做博士後，直到他來到斯坦福計算機科學系任職，一路開掛，成為“大神”級的人物。
在谷歌學術搜尋（Google Scholar）上，我們可以看到
美國研究型大學要獲得永久教職（副教授），H指數一般為10到12，晉升為正教授則大約為18。成為美國科學院院士則一般在45以上，中位數是57。Jure 的 84 H 指數也就意味著他在人工智慧研究領域的的地位舉足輕重。
那麼這位大神級教授到底都在研究哪些問題呢？讓小探帶你繼續看下去!
用網路（Network）給世界講故事
Jure 在斯坦福的團隊一直在研究如何分析以及建模大型社會和資訊網路（Network）。其中，他重點關注網路結構的統計建模、網路演化、以及資訊、病毒等在網路上的傳播。可以說，大資料、網際網路、以及其他線上媒體共同推動的他的研究。同時，他還致力於文字挖掘和機器學習的應用。
為什麼是網路？
“網路與其相應影象可以最好地、最簡化地展示出一個成員間互相聯絡的複雜系統。這也意味著如果我們想為一個複雜系統建立一個模型去理解並預測其中成員的行為，那我們一定要用到網路影象。” Jure 首先表達了網路的重要性。對於不同的研究領域來說，網路可以成為描述複雜資料的統一語言。
各種各樣的網路，圖片來自Jure的講座
其次，Jure 認為在技術層面，電子計算在展現網路影象方面還有很多可挖掘的地方，比如在手機移動、生物醫療等領域。這些及有挑戰性的研究方向，為什麼不進一步探索一下？因為對於網路的研究會為社會媒體、社交網路、新的藥物研製等方面帶來很大的影響。
那麼，研究網路影象，為何要先從社交網路（ social network） 入手呢？在Jure 看來，社交網路已經跳出了電腦科學的技術層面，而讓我們進一步更好地瞭解人類社會的組織構架了。利用網路研究人際關係，可以讓我們更好地研究人類行為。而社交網路則會提供大規模的資料來支援這一類的研究。
具體的研究步驟可以歸納為：
獲取因特網以及移動手機上產生的大量資料
利用大資料的機器學習搭建網路模型
深刻理解人類行為
對於一個科學家來說，如何深刻地理解人類的行為？Jure 的團隊與斯坦福社會學系合作，共同探究人類的行為表現，而 Jure 也閱讀了大量的社會行為學書籍。
“我們組的研究成果不僅僅發表在KDD、NIPS等這些傳統的計算機領域的會議期刊上，我們還發表在了像Science、Nature 這些頂級的自然科學期刊上。因為我們的研究不僅對計算機領域有意義，還對更廣闊的科學領域有所影響。
在Jure看來，新的人工智慧技術、新的模型、與新的科學發現才是他研究工作的使命。
從最初的社交網路研究開始， Jure 就和美國的Facebook、Twitter、LinkedIn等幾大媒體公司展開合作，去探究人類是如何使用社交網路的。比如說在與Facebook的合作中，Jure 團隊所做的基礎研究中，主要針對資訊為何以及如何在社交媒體快速、廣泛傳播的、不同型別的資訊有哪些不同的散播渠道，如何預測新資訊的流向等等。
那麼Jure的新發現有哪些能應用到我們平日的生活中呢？Jure 的團隊與中國的網路購物平臺展開合作。利用這些平臺提供的資料，可以為每個消費者所購買的所有物品創建出不同網路，而這些網路的構建就可以為之後平臺的推送做出判斷。
“在購物平臺上利用機器學習即使推送錯了，不會涉及性命攸關的問題。但是，如果我們用機器學習來幫法官審理案件，那可是要有百分之百的判斷率。” Jure 嚴肅地說到。因此，如何讓系統更加準確地做出推送判斷，就成為了Jure 團隊研究的內容之一。
最近，Jure 又把網路研究的觸角伸向了生物醫療領域。不同細胞之間如何互相作用？不同的分子、蛋白質之間如何互相作用？而用網路展現這些不同因子的關係就是我們研究生命的一種方法。而這種利用網路與機器學習研究方法，對於研製新的藥物方面很有幫助。
嘗試網路與機器學習在不同領域的應用是Jure的團隊一直的探索方向。
把學術圈與工業界相結合
正是在網路研究與機器學習方面的卓有建樹，讓Jure 不僅在學術界風生水起，在工業界也博得青睞。除了在斯坦福任教，Jure 還是以“圖片版微博”著稱的 Pinterest首席科學家，以及 Chan Zuckerberg Initiative 慈善基金會的首席調查員。
那麼如何將學術圈與工業界這兩個圈子聯結起來呢？
想要回答這個問題，我們首先要看看這兩個圈子各自有什麼特點。Jure 認為，相比於公司研發，高效研究有幾大優勢。
首先，高等教育學府與公司的研究心態是不一樣的。大多數的公司是為了面向市場，所以利潤擺在首位。公司們更著急的研究出“怎麼辦”的解決方法。
然而高效的研究確實為了探究本源。研究人員們首先要弄明白問題“是什麼”，之後才去探究“為什麼”，“怎麼辦”。
進一步來看，正是這樣的心態讓研究者們對於失敗的態度也不一樣了。在公司中，開發者通常會更加保守的研究心態。對於過於困難的技術層面問題，通常不會花費大量人力物力來做。因為一旦失敗，會造成公司資源的大量浪費。
而高校就不同了。問題越難，越具有挑戰性，才越值得學者們前去研究。並且在學校裡，失敗是常有的事。在失敗中汲取教訓，是研究者們下一次實驗成功的關鍵。“失敗-總結-再實驗”這是高效研究者們學習的重要途徑。
同時，研究時間長度也制約了公司對於過於複雜課題的探索。一般的公司會用三個月的時間做產品實驗，研究型公司會用六個月的時間，而高校則通常會用兩年的時間來跟進一個課題。因此，複雜的科研問題確實不是一般公司可以解決得了的。
而以上者三個方面也是學界研究與工業界研究的本質區別所在。
但是，工業界卻能為學界提供研究所需要的大量資料以及資金支援。比如說，Jure的研究需要大量的資料，而與企業們則成為了這些資料的提供來源。並且，對於跟企業相關的應用型研究，企業也樂意為高效的實驗提供資金。
因此，學術圈與工業界可以互利共贏。將學術圈與工業界這兩個圈子聯結起來，也要求研究者既具有學者的思維，同時還要有企業家思維（entrepreneurship）。
而對於斯坦福大學來說，學界與工業界的結合，一直以來都是學校所推崇的一種文化。從50年代的校長斯特林(Wallace Sterling) 開始用斯坦福的土地，建立一個高技術工業區開始，科技學術圈與業界就緊密地聯絡在一起了。可以說，沒有斯坦福大學，就沒有今日的矽谷。而矽谷，也反之為斯坦福大學的研究提供了大量的應用場景與資金支援。
與其他其他高等院校教授們離開學界後“一去不復回”相比，斯坦福大學的特點是很多教授離開學術界投身工業界之後，過了一段時間還會再回來。比如，像李飛飛、吳恩達等一批大家熟知的科學家在離開斯坦福進入工業界之後，又選擇了回到斯坦福繼續他們的研究。
圖片來自網路，版權屬於原作者
小探最近去聽了斯坦福老校長約翰 軒尼詩的新書Leading Matters 的釋出會。這位在位16年的老校長，電腦科學家出身，不僅是圖靈獎的獲獎人，還身兼谷歌母公司Alphabet 主席。在講座中，老校長就提到了自己離開斯坦福開創MIPS公司後，又回到了斯坦福繼續做研究、教課的經歷。對於一位教育者來說，在多個領域轉換，有時候會獲得更多的啟發，從而更好地投身到教育事業中。
圖片來自網路，版權屬於原作者
看來，在矽谷，學術圈與工業界結合的故事還真多。那麼對國內來說，能有什麼啟發呢？首先，學者們可以通過工業界的發展現狀瞭解現在技術需要突破的地方；而工業界則可以利用最新學術研究成果。同時，在人才培養方面，能否有更好的機制讓投身工業界的學者重新回到學術界教書育人？而對於整個社會而言，可否以更加寬容的態度看待企業家精神與學者思維的結合？這些，或許都值得我們深深思索。
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