文章数学与人工智能：杨格的探索之路

马斯克组局xAI“钻研宇宙本质”，创始成员高深又神秘。

相比专注于AI领域本身，这些成员大多具有基础学科背景，接触AI之前或是在研究基础数学，或是在搞物理。

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这家公司究竟要做什么？

就在这两天，丘成桐弟子杨格（Greg Yang），成为第一个以“xAI创始成员”身份在国内会议上发言的人。

在国际基础科学大会上，他在“基础科学与人工智能”论坛中分享了他一直以来的研究重点，同时也阐述了他对未来即将展开的数学AI领域的工作计划。此外，他还对当前大模型的发展状况进行了深刻剖析，为我国人工智能领域的进一步发展提供了宝贵的见解。

而他的个人经历也再次浮出水面，为更多人所关注。

接下来要进行什么研究？

在国际基础科学大会上，杨格就自己正在研究的方向进行了一场演讲。

演讲主题，主要与AI和数学交叉学科有关——

从数学角度出发，建立一种描述神经网络架构的统一编程语言Tensor Programs。

自從他在微軟研究學院開始致力於該領域以来，至今他已經在该項目上發表了七篇相關論文。這其中包括他在2019年連續獨立發表的两篇論文。

具体来说，Tensor Programs项目有一个“短期目标”和一个“长期目标”。

短期来看，这个编程语言能实现在设计新神经网络架构时，自动进行初始化条件分析，并给出其中最优的超参数初始化条件，从而让模型训练更顺利。毕竟此前，这一领域的初始化设置几乎“全靠经验”。

长期而言，Tensor Programs项目的目标是开发大规模深度学习的“万物理论”。

这也与杨格在推特说的、他在xAI要进行的研究方向一致：

在当前的AI研究领域，无论是大型模型还是其他方向，都尚未成功解决AI“黑箱”问题，也就是说，我们尚无法明确地确定AI选择哪种研究方向（例如堆叠更多参数的模型或MoE）能够获得更好的收益，这仍然是一个未解之谜。

因此，Tensor Programs最终目标是找到一种理论上的规则，可以真正理解AI大模型的行为。

Tensor Programs的最新动态来自微软与OpenAI共同发表的论文µTransfer,其中杨格作为共同作者之一,成功完成了这个重要项目的研究。

这项研究的重点在于协助大型模型寻找到最适合的超参数配置，以期在更多的模型中节省时间和计算资源。对于大型模型而言，重新训练是一种消耗大量参数的举措，因此，找到最合适的超参数配置至关重要。

当前，该研究领域已对外公开，杨格教授在本次演讲中特别关注了基於µTransfer的Tensor Programs项目，并对其发展状况进行了详细阐述。

从这几篇研究论文侧重的AI模型来看，大模型如今已经是杨格研究的重点方向之一。

一个值得关注的点就是，μTransfer已经用到GPT-4中了。

公众号“安迪的写作间”作者在杨格（Greg Yang）演讲结束后，和他聊了聊：

下台我问了他关于GPT-4用到μTransfer了吗，给出肯定回答。

所以，他究竟如何看待大模型的未来？

在这次论坛的圆桌对话上，杨格也提到了自己对大模型发展方向的看法。

他认为，继续堆叠大模型参数可以让模型效果越来越好，但这有个前提，即数据集的质量和数量必须要上升。

以前收集网络数据就行，如今训练集必须变得更偏向数学、科学、更有逻辑性，才能提高模型的科学和数学推理能力。

同时，杨格也给了如今拼搏在科研、交叉创新一线的AI研究人员一点建议，就是“Follow your dreams”：

这一阶段的很多杰出的搞AI的人，像工程师、研究人员，有几个都是像我这样没有读博士，只是就想去干，拼一下就拼出结果的，像Alec Radford，GPT-1、GPT-2都是他自己做的，后来OpenAI就开始砸钱了。

曹操说的“乱世出英雄”，这是个新世界，你不要想一些外部环境，直接去干，很有可能擦出火花，这就是要你自己有热情。

没错，当年的杨格，打破了微软研究院“只招博士生”的惯例，本科毕业就进入了这一机构工作。

他在学术经历上究竟有什么过人之处？

换而言之，为何他会成为马斯克选中的“12人”之一？

杨格是谁？

杨格出生于湖南省，在北京读完小学后，就去了美国，本科考上了哈佛数学系。

在哈佛的头两年，杨格参加了鼓手团、咨询团等众多活动。

大二结束时，有着音乐梦的他决定休学全身心投入音乐事业，成为一名电子舞曲音乐制作人和DJ，取艺名“Zeta”。

也是在此期间，杨格接触到了人工智能。

一年半后，杨格发现自己的“真爱”终归还是数学，于是又回到了哈佛。

读完春季学期的课程后，他又休学两年，这一次他没有执着于音乐，而是快速学习了数学和理论计算机科学，以及人工智能的前沿进展，此外还广泛涉猎物理学、生物学和神经科学。

此外，他还研究起了神经图灵机，并结合可微拓扑学中的思路，提出“Lie Access Neural Turing Machine”，发表于ICLR。

再次回哈佛，杨格师从丘成桐教授。

△ 杨格与丘成桐，图源：杨格推特

2017年，杨格顺利从哈佛毕业，拿到了数学学士学位和计算机科学硕士学位。并获得了2018年摩根奖荣誉提名（Honorable Mention for the 2018 Frank and Brennie Morgan Prize for Outstanding Research in Mathematics by an Undergraduate Student）。

毕业后，老师丘成桐曾问杨格“你毕业去哪儿”，他说“我要去谷歌”。

丘成桐说“谷歌这种很差的公司就不要去了，我有个朋友叫沈向洋，我马上给他打电话”。

后来，沈向洋让菲尔兹奖获得者Michael Freedman面试了杨格：

面试之后（Michael）说这个小孩不得了，那时候他才刚刚本科毕业，但在哈佛至少是前五名（的水平）。

我（沈向洋）当时就跟杨格讲，你把谷歌的Offer拿来给我看一看，我给你加一块钱，就来微软吧。

最后杨格选择了微软。而进入微软后杨格也获得了沈向洋的高度评价：

微软研究院平时只招博士生的，杨格作为一个本科毕业生进了微软研究院，不仅进了微软研究院，过去这五年还做得无比优秀，特别是在GPT发展过程中做了举足轻重的贡献。

进入微软后，杨格的重要成果之一就是持续开发上面提到的“Tensor Programs”框架，其中还用GPT-3对所提出的超参数迁移方法进行了验证，相关论文已收录于NeurIPS、ICML等顶会：

此外，谷歌学术数据显示，杨格从2015开始发布论文，至今已有34篇。

其中引用量最高为415，这也是他在微软的工作，杨格在这个项目中担任主要指导（Primary mentor）。

目前，杨格个人主页和推特主页等均已更新，已离开微软研究院，加入xAI，接下来将继续做数学工作。

杨格做出了新一轮的选择，但从第一次休学过后，他再也没有放弃对数学的热爱。

在这次的论坛上，杨格也被问到，当时去从事音乐后又转到数学研究，是怎样一直坚定走到现在的？

杨格回答道：

其实就是个人爱好，在我大二休学之前，我一直都是数学比较好的人，可能会觉得一辈子在这种（数学研究中）。之后虽然我去搞音乐，但有段时间自己思考后，发现其实我个人还是很热爱数学。

这里面可能有外在动机（motivation extrinsic）和内在动机（motivation intrinsic）。像数学答卷老师给你100分，你觉得很高兴，这是外在的。这种外在和内在混在一起，可能感觉不到自己真心的爱好，但是后来休息一段时间以后，感觉（对数学）是发自内心的热爱，之后就走了这么长的路。

One More Thing

还记得前段时间杨格给大伙儿推荐的300多本（大部分是数学）书吗？

不少网友看过之后，表示“书单实在太长了，不是普通人能看完的”，还有网友调侃“能不能用GPT帮我总结一下”……

论坛结束后，我们也和杨格聊了聊，了解了他对ChatGPT等大模型的一些看法。

提问：看到您前段时间推荐了大概300本多书，有很大一部分是数学书，您认为AI是否有可能把它直接总结成一个核心的要点给我们？平时在日常生活中，您是不是也会用GPT-4一样的模型，去帮助做一些数学的基础研究什么的？

杨格：我觉得AI的总结能力（summarization）现在应该挺好的了，做简单的总结应该没问题。但你要再深入理解它里面的道理，像是一些数学道理的话，可能AI现在的帮助还不是那么大。

日常生活的话，是会经常用到（大模型）。

提问：可以透露一下主要是用在哪些方面吗？

杨格：我觉得最有用的方法就是写程序吧。比如有些程序你确实可以自己写，但自己写的话，一是可能要花几个小时，二是觉得这种东西不是特别有趣，所以像这种工作你就可以用ChatGPT来帮你做。

提问：相当于您完成核心思考，然后ChatGPT帮您实现代码的工作。

杨格：其实就是实现它已经在网上看到很多很多遍、所以它能写得很好的一些程序。

但如果现在你想写一个复杂的程序、像是有什么逻辑性的程序的话，让ChatGPT来做可能还不一定做那么好。但如果是那种你写了几百遍的程序了，你不想再写，就可以用ChatGPT完成。