崔兴龙：从谷歌技术大神到脑科学AI领军者

　　“向远看,向下做,大胆且执着。

　　崔兴龙,曾经的谷歌技术大神,如今的脑科学AI领军人物,深耕人工智能、类脑智能等领域二十年。作为AI较早落地的项目的开拓者、实践者,崔兴龙不仅在技术天赋上远超常人,其科技前瞻性、商业嗅觉也极为灵敏。”

　　作为人类认识和改造世界的第一生产力,科技始终站在时代的风口浪尖上,向来不乏投机者,也从来不缺少坚守者。近年来的人工智能、类脑智能等热点领域,其实早在二十年前,就已经是一批人为之奋斗的阵地。

　　崔兴龙便是其中一位先行者、探索者,作为当下AI+脑科学应用落地领域的领军人物,他早已被业内甚至很多大众行业所熟知。近十年来,他始终坚信着人工智能将进入生物启发的智能阶段,致力于人工智能结合脑神经科学的研发与应用落地。

　　“谷歌技术神童,AI落地的先行者”

　　时间回到本世纪初,那时的谷歌可以说是科技从业者心中的圣殿,承载着他们对于未来科技的憧憬和理想。

　　能够在谷歌工作,不仅是幸运,更是个人天赋与实力的证明。

　　在北京大学攻读计算机硕士学位时期,崔兴龙便在导师的引荐下进入了学校与谷歌共同开设的联合实验室,开展了人工智能和脑神经结合的计算与应用研究。

　　毕业后他直接入职谷歌,担任Google Lab跨语即时翻译及搜索、PIM数模语义转化,模型驱动等项目负责人;主要负责跨域搜索和语言之间的互译、转译及符号语言的分析。崔兴龙所负责的谷歌跨语言翻译搜索项目及PIM数模语义转换项目,也是AI领域较早落地的项目之一。

　　而在硅谷互联网人圈里,崔兴龙年纪轻轻就获得了多项大奖,被圈内称为“技术神童”。他曾以MDA和跨语言搜索获得美国硅谷“十大青年科技先锋奖”,是当年度华裔获奖者,在一众全球范围内的技术佼佼者中崭露头角,展现出过人的技术实力。

　　“当时我们自己的模具库、词音库、语音库、符号库等,一直持续做了两年多时间,近五六年间才有一些技术能够突破我们当时的转换效率。”崔兴龙在接受《中国商界》杂志记者采访时回忆说。

　　虽然已经能够在全球的谷歌实验室做研究,但这并没有阻挡他探索新路径的脚步;他看向了国内尚未被开垦的互联网科技沃土,希望能够凭借自己的知识与能力推动中国互联网及AI在商业领域的落地。

　　2007年,崔兴龙应原瀛海威总裁于干先生邀请回国创业,一同创办了XPLUS,可以说是国内最早探索传统媒体与杂志自动转化成数字化杂志与报纸、并结合用户搜索习惯和画像为用户推送定制内容的公司。10年后,千人千面的个性化推送才受到业界争相追逐,出现了当红的字节跳动。

　　后来,因内容来源限制,XPLUS被拆分后,部分产权卖给了新浪。崔兴龙随之入职新浪,担任新浪乐居集团产品技术副总裁、首席技术官等职务,负责集团产品、技术研发,移动平台的搭建、运营以及创新业务,全面探索移动互联网时代的大数据、AI的创新商业应用。

　　此后,他仍然一直专注于互联网及人工智能在商业领域的落地实现,作为创始合伙人成立了多家公司,并多次推动上市和并购。可以说,在人工智能商业落地的路径上,崔兴龙是的先行者。

　　而在成功推动新浪乐居上市之后,他选择了离开,一方面是为了寻求新的自我突破;另一方面,多年的科研经验也让他敏锐地意识到,脑神经科学或许是人工智能技术新的突破口,二者的结合才是未来人工智能技术发展的关键所在。

　　“从人工智能到类脑智能,深耕脑科学研究”

　　随着大脑成像、脑机交互、生物传感、大数据处理等新技术接连迭代,脑科学开始与计算技术、人工智能、认知心理等其它学科交叉融合,类脑智能开始成为AI的新突破口。AI技术想要完成进一步跃升,对类脑智能的深入研究就成为了关键。

　　崔兴龙始终认为, “如果AI想在算法底层实现真正的突破,想要到达接近通用人工智能的目标,不去借助脑科学在行为神经生物学和计算神经网络科学上的发展,我觉得是不可能实现的。”

　　他个人更倾向于让脑科学中的核心算法和逻辑去被AI所学习,然后通过AI辅助脑去做数据上的测算。

　　他对此抱有十足的信心和希望,相信未来十年,脑科学AI有其巨大的发展空间,通用人工智能、人机混合智能、自主智能系统都是未来的方向,包括脑机、外骨骼、以及机电信号、类脑芯片、脑科学和AI的模拟等等。

　　2021年7月,崔兴龙受邀出席世界人工智能大会,并发表了名为《类脑智能与AI的商业化下一个十年》的主题演讲;他认为未来AI发展的两条路径:一是AI结合脑科学,二是AI结合更大的数据集、更强的算力、更多的场景。

　　对于这两条路径,他具体解释到:“路径之一是继续结合行为神经生物学、认知科学,计算神经系统学,以计算建模为手段,受脑神经机制和认知行为机制启发,结合计算科学、知识库引擎、知识图谱、计算机工程学,通过软硬件协同创新,改进智能模型和算法,随着脑科学进一步发展和尝试,会给AI更具智能性的启发和借鉴,逐步趋近机器智能。”

　　二是基于‘万物互联’所提供的海量的人与人、人与系统、系统与系统数据,以及不断发展的算力,以及技术和工程的手段不断丰富、改进和延伸现有的AI智能。”

　　“向远看,向下做,大胆且执着”

　　不过,“类脑”与“人脑”终究还有一段距离,人脑在可解释性、推理能力、举一反三能力等方面依然一筹。以深度学习为代表Al技术,依然存在局限性,也因此导致了AI落地难问题。

　　“人工智能对社会的推动就像河水漫盖,先是表层(弱人工智能),之后才会跨过沟壑,渗透到更深层的地方。”

　　崔兴龙曾在采访中表示,过去着重解决的,是包括商品流通、数据流通、用户关系、交易流程等在内的表层效率。经过近十几年的高速发展,今后必须深入到深层效率上,解决比如说地产、房产、汽车、医疗、家具、教育、金融、法律等等更深层更非标的大宗的领域。

　　尽管类脑智能商业化整体仍处于探索阶段,他就像一个坚定的脑科学信徒,在大胆尝试向下渗透场景。

　　崔兴龙带领团队将AI、脑神经科学方面的研究成果进行转化与应用,并首先在营销领域进行了尝试,找到了正确的着力点与突破口。

　　他带领团队基于神经行为生物系统学研究的人类如何思考、记忆、存储和决策的逻辑,将信息在品牌、消费者之间通过媒介传播的全过程进行量化和动态拟合,实现营销过程的全量化,从而将长尾数据也融入至全场景和全链条的消费数据之中,把技术优势灵活转化为产品优势,化解AI商业化难点。

　　2018年, 崔兴龙应邀作为美国人工智能大会嘉宾,分享了关于AI、脑神经科学、认知神经科学等在智能营销上的应用。目前相关产品在快消、商业地产、大健康等领域已有成功应用案例,帮助品牌更精准地洞察消费者心智,从而更好地服务于消费者。

　　从最初的“少年天才”“技术神童”,到如今的“脑科学AI领军者”,崔兴龙始终秉持着初心,展望着科技时代智慧生活的未来,大胆做出落地的尝试,坚定地在人工智能结合脑科学这条路上深耕。

　　不管是离开谷歌回国专注于人工智能应用领域赛道,还是敏锐地捕捉到类脑智能发展趋势,他做出的每个选择都离不开其卓越的科研能力以及的商业头脑,以及他对时代、对科技本源的洞察。

　　更重要的是,他同时拥有对于脑科学AI领域的多年沉淀与极大热情。