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官宣!沈向洋教授履新港科大校董会主席!

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转载自:新智元

【导读】港科大发布公告称,沈向洋教授将成为港科大的新任校董会主席,为期3年。

近日,香港科技大学正式发布公告称,沈向洋教授将于3月6日接替现任校董会主席廖长城,成为港科大的新任校董会主席,为期3年。

出任港科大校董会主席


沈教授早在2000年便和港科大结下了渊源。

那年12月,沈教授加入了港科大计算机科学与工程学系,成为客座教授。并在11年,获得了港科大颁发的荣誉大学院士。

现在,沈教授担任港科大赛马会高等研究院教授。

沈教授称,「港科大在短短三十年间,跃升为全球最佳大学之一。我对于获委任为这所大学的新一任校董会主席,感到十分荣幸。」

世界顶尖的计算机科学家

毋庸置疑的是,沈教授在自己的领域有着深厚的积淀。
作为IDEA研究院(粤港澳大湾区数字经济研究院)的创始人和理事长,沈向洋博士是世界一流的计算机专家及国际学术、产业与投资界的科学及科技领袖。
天才,从来都不是一蹴而就的。
1966年,沈向洋出生于江苏南京。与同龄人相比,他似乎从小就很有计划,并对自己日程安排非常严格。
正是因为他从小自律性强这一品质,所以在学习成绩上赶超他人。
但在当时,谁也不会想到,年仅12岁的他就能初中毕业,进入高中。
也正因为如此,沈向洋成为邻居,长辈口中称道的「神童」。这一称呼并没有让他迷失自我,他始终牢记父母的教诲,个人成就只能靠自己。
步入高中后,沈向洋同样保持着高度的自律,每天严格按照自己的计划完成学习任务。
2年后,13岁的沈向洋考入南京工学院(现东南大学),再次刷新了人们对天才的认可。对于沈向洋来说,这一切都是他传奇人生的开始。
进入大学生活后,沈向洋也明显感觉到,南京工学院确实可以满足他的求学欲望。同时,他也学到了国外知识,从中明白,如果以后想学更多的知识,走出国门是必然方向。
经过不懈的努力,沈向洋20岁获得香港大学研究生学位后,也拿到了出国留学的机会。
1991年,沈向洋赴美国卡内基梅隆大学攻读博士学位,选择了在当时并不热门的人工智能专业,师从计算机专家、图灵奖得主Raj Reddy教授。
除了微软亚洲研究院20年来4任院长中的3位外,Reddy教授还培养出了洪小文、李开复等一众计算机科学和人工智能领域的领军人物。而沈向洋便是他在AI领域的第一位学生。
他做的选择的确让周围人费解,因为在当时,很多人都还未听说过「人工智能」这个词,更别提是做什么的了。
不过,沈向洋为自己树立了长远的目标,并坚信人工智能的未来发展是巨大的。
时间恰恰证明了他当初的选择是对的。
短短三年的时间,沈向洋就发布了全球首个人工智能3D全实模型,让世界知道了他的名字——Harry Shum。
1996年获得机器人学博士学位后,沈向洋曾短暂在一家初创企业工作,随后他便加入微软在西雅图的总部,成为研究员。
1999年,沈向洋回到北京,成为微软中国研究院(后改称微软亚洲研究院)的创始成员。2004年,他因为在计算机视觉和图形学方面的出色研究表现而崭露头角,被任命为微软亚洲研究院的院长。
这些年,沈博士和他的团队凭借着多项研究突破,让微软亚洲研究院一跃成为享誉全球的研发基地。随后,微软也在2006年表彰他为杰出工程师。
2006年和2007年,他分别获选为美国电机电子工程师学会院士和计算机协会院士。他在2017年当选美国国家工程院外籍院士,2018年当选英国皇家工程院外籍院士。
沈向洋博士主要专注于计算机、视觉、图形学、人机交互、统计学习、模式识别和机器人等方向的研究工作。他所设计的四分树样条函数算法是世界上最好的运动参数估计算法之一。
他在计算机视觉、计算机图形学、图形识别、统计学习和机器人科学领域发表了数百篇论文,并拥有超过50项美国专利。
而他特别引以为傲的产品,便是问答系统的鼻祖——小冰。现在,作为一个AI beings的她,不仅能够理解用户说什么,而且能够和用户建立感情,并进行长时间的对话。从某种意义上来说,在生成式AI这个领域最早的开拓者便是小冰。
目前,以ChatGPT为代表的生成式AI热正愈演愈烈。
根据凤凰网独家采访,港科大副校长郭毅可在谈及中国AI产业发展时提到,我们不应该盲目复制一个中国版的ChatGPT,而要用自己的技术理想去驱动创新。
沈向洋教授便是这个有技术理想的人。
参考资料:
https://mp.weixin.qq.com/s/lHiY4sqwve1lVcBLwMlevQ
https://news.ifeng.com/c/8Ndii5Q6Eek
https://www.163.com/dy/article/HI94CGGF0553CCLP.html
https://www.hkbu.edu.hk/zh_hk/about/honorary-doctorates-and-honorary-university-fellows/harry-h-y-shum.html


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