北大杨耀东：AI与博弈决策，这场科研battle才刚刚开始
原来他们是这样走过来的！
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本篇人物，是来自北京大学人工智能研究院的助理教授杨耀东。他把做学术比喻成是竹子成长的过程——前几年生长得特别慢，一旦发芽之后，势不可挡。以下为采访全文，欢迎阅读~
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电影《芬奇》里，主人公芬奇去世之后，由他打造、训练的机器人杰夫陷入沉思：没有了芬奇，我该做点什么？我要去哪里？相信很多了解这部电影的朋友，看到这里心都揪了一下：这个AI机器人到底会做出什么样的选择呢？
而最后，杰夫决定带着芬奇的想法、精神和狗狗，继续在人类社会生存下去。它的“思考”“通情”的能力，让杨耀东印象深刻。
电影《芬奇》截图
AI能否延续人的情感？像人类一样思考与决策？现在看来似乎还要画个问号。但在杨耀东心里，这件事，很有挑战，又魅力十足。
探索：
从最简单的机器模型到多智能体强化博弈
十几年前，杨耀东第一次接触到“图片的边缘分割”，这是他对机器学习的初印象，也是他对机器学习的“一见钟情”。“当时还没如今这么‘高级’的机器学习技术，但我已经觉得很厉害了。”
在此后的十几年间，缘起于初识计算机的好奇心，杨耀东开始了他的探索之路。
杨耀东在中国科学技术大学完成了本科学业，在帝国理工大学（IC）、伦敦大学学院（UCL）取得了硕博学位，并在美国国际集团（AIG）、华为伦敦研究所从事研究工作；最终走进校园成为一名高校教师，从伦敦国王大学（KCL）到北京大学任教。
伦敦国王大学大门
而随着研究的不断深入，杨耀东认知到强化学习所描述的决策过程是一个非常通用的框架，与AI如何做决策紧密相关。“如何让AI像人一样做决策，是一个非常有挑战性的事情，也是非常有魅力的。”
如今，多智能体强化博弈是杨耀东的主要研究方向之一。在他看来，博弈论与AI实现了“互相成就”。传统的博弈论主要处理小规模的博弈问题，关注的是解概念的理论属性、解的存在性以及解的唯一性，或者是不同类型博弈的解概念的特性。AI领域的博弈论则更关注的是多个学习主体在复杂环境中如何做出最优决策的问题，但二者又是密不可分的。
杨耀东不仅看到了博弈论对AI的赋能，他认为AI也在给博弈论带来一些新的元素，“比如最近很流行的一个说法叫”gamification”, 例如大家熟悉的对抗生成网络（Gan）就是主动构造双人零和博弈的一个例子，用博弈思维设计学习算法的思路。去年deepmind也有个有意思的工作是说特征值分解其实也是一个博弈问题。”
目前，杨耀东的科研领域包括强化学习、博弈论和多智能体强化学习，相关的研究成果在国际会议和期刊上发表50余篇学术论文，并多次斩获重要论文奖项。杨耀东也曾在TechBeat人工智能社区分享《一个通用零和博弈的求解框架》主题Talk。
杨耀东Talk分享
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