2022年10月13日 | 学院动态

学子风采 | 张惠博:相信自己选的路就是最好的路

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10月,从GTSI交换到GT亚特兰大校区的张惠博发来一张照片。画面里,GT橄榄球队主场对阵杜克大学取得胜利。秋天的艳阳照在黄白色队服的球员身上,好像在发光。

这是张惠博在GT的第3个月。度过适应期后,一切正变得越来越顺畅且紧凑。除了常规的课业和考试,他还在跟教授做项目,和同校好友debug新产品,申请PHD,备战秋招,同时见缝插针地参加学校组织的各种活动。充实的生活意味着更多挑战,张惠博也焦虑过,但他相信车到山前必有路,而他自己选择的路,就是最好的路。

 

朋友是我一辈子最重要的财富

我本科在哈尔滨理工大学电气工程专业,大四去美国交换了一年,回国以后,又去中科院工作了一年。了解到GTSI,是通过学校的官网。当时感觉这里作为GT的新校区,有更多可能性,而且学院位于深圳,机会多,有活力,开放包容。我向学院招生老师了解了具体情况后,决定这正是我想去的地方,后来通过准备材料和申请,最终入读GTSI的电子与计算机工程(ECE)硕士项目。

回想起来,在GTSI的生活很舒适。宿舍环境好,有优秀的同学、朋友和学术水平很高的老师相伴,学院的行政老师也给了我们家一般的温暖。至于学习压力,我没有觉得特别大,可能因为选的课程workload不是很大。我第一学期4门课,第二学期1门课,主要是系统和网络方面的,在考试之前多花了一些时间学习。

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参与2021万圣节活动的布置和策划

在GTSI的一年,我深刻理解到了work hard and play hard。该学习的时候就好好学习,该休息的时候就忘掉学习和工作,好好休息。这一年里,我尝试了创业,并顺利拿下第一笔融资;作为GTSI的学助,参与了各种活动的布置和规划;筹备了求婚、蜜月旅行,然后回家结婚;还认识了很多好朋友,这将是我一辈子最重要的财富。

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海边的婚纱照

 

亚特兰大跟深圳挺像的

交换到GT,是我最开始的打算,所以在GTSI的第二学期,就开始填写申请表了。4月中旬我收到I-20,5月初办了签证,check一个月后,6月份收到了签证。

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标志性的GT Tower

秋季学期开学前5天,我到达亚特兰大,刚开始遇到了挺多问题,也比较焦虑。首先,当时住房还没解决。之前定好的房子出了点问题,要推迟入住,我只能先住到学校提供的临时住房,后来又搬去朋友家。再加上自己刚到美国,时差没倒过来,且人生地不熟,银行卡、手机卡都没办好,出行不方便。所以我特别建议刚来的学弟学妹提前联系好住房,以免被动。

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主校区连接TSRB的一条路,每天去实验室干活都会走

亚特兰大这座城市气候很好,感觉跟深圳挺像的。交通方面,有车的话会比较便利,因为高速可以连通学校和常去的华人超市以及一些重要景点。

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亚特兰大秋高气爽

而GT亚特兰大校区,因为是主校区,本身就很大,公共设施完善,校内活动丰富。在这里,老师和学生之间关系很融洽,我也会经常在学校里领到五花八门的小礼品。

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career fair,很多人排队参加

 

相信自己选的路就是最好的路

专业方面,本科我选择研究电力电子方向,但在经历了一些时间的沉淀后,感觉实际产出成果应用价值较低,且我的兴趣点不在这里,于是就及时止损,果断选择了放弃。

那时候,我通过中科院大数据部门的工作,接触到了知识图谱*的一些项目,发现知识图谱的可扩展性很大,而且随着时间的积累,其功能会变得越来越多样化以及智能化。

知识图谱被认为是从感知智能通往认知智能的重要基石。一个很简单的原因就是,没有知识的机器不可能实现认知智能。图灵奖获得者,知识工程创始人Edward Feigenbaum 曾经提到:“Knowledge is the power in AI system”。张钹院士也提到,“没有知识的 AI 不是真正的 AI”。从感知到认知的跨越过程中,构建大规模高质量知识图谱是一个重要环节,当人工智能可以更结构化地表示理解人类知识并进行互联,才有可能让机器真正实现推理、联想等认知功能。

所以我结合之前的工作,将精力放在语义计算和multi-agent system方面,主要解决multi-agent robotics基于图的自动决策问题。我希望为实现人与机器人之间的无障碍沟通与协作尽自己的一份努力。

 

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研究兴趣的一个应用

同时,我也和GTSI的同校好友共同开发了一个新项目,主要通过NLP*和知识图谱赋能生产力,提高“新知识从业者”的知识体系构建能力和效率。项目的第一个产品叫Geekversal,目前已经上架微软插件商城 ,还在debug阶段,开发完善后就可以上线供用户体验产品了。

至于未来的规划,我目前正在申请PHD,同时在跟进创业项目。此外,我也在试水一些企业招聘机会,能感受到今年就业竞争压力不小。

道阻且长,但心态对人的影响是挺大的,所以还是要相信自己选的路就是最好的路,心态放平,车到山前必有路

 

张惠博的极客时间

 

*什么是知识图谱(KG)?

知识图谱(Knowledge Graph, KG)将互联网的信息表达成更接近人类认知世界的形式,提供了一种更好地组织、管理和理解互联网海量信息的能力。知识图谱给互联网语义搜索带来了活力,同时也在智能问答、大数据分析与决策中显示出强大威力,已经成为互联网基于知识的智能服务基础。知识图谱与大数据和深度学习一起,成为推动人工智能发展的核心驱动力之一。

举个例子:

A出生在深圳;B出生在深圳。

这两句话在计算机的认知中只能表达出两个信息,即A的出生地和B的出生地。但这两条独立的信息关联整合后,就会总结出一条新的关联信息,即A和B在同一地点出生,他们是老乡关系。因此其功能得到增强,图谱中的知识点通过逻辑关系推导后可以得出更多有价值的结论。在Geekversal这个项目前期,知识图谱的应用主要体现在图谱页面的展示方面,后期我们也会进一步开发图谱,实现智能问答等功能。

 

*什么是NLP?

NLP指自然语言处理,是人类和机器之间沟通的桥梁。由于网页中的文本大部分属于非结构化文本,因此我们需要对它们进行提取和知识的抽取。在Geekversal这个项目中,NLP的主要应用场景是将捕获文章页面里的信息提取并自动分类,自动完成给文章“打标签”的操作,为后期将文章保存到个人知识图谱中做准备。

 

编辑:
鲍思琪
审核:
柯佩宜