我记得读高中的时候，在语文课里，提到写散文时，印象颇深的是，老师会强调，千万要记得形散而神不散。意思是取材可以自由，表达方式也可以不拘一格，但中心思想一定要集中、明确。不过那会人还没怎么开窍，也不是特别明白散文要怎么形散才会更好，只能意会个大概。

形散：科研方向的自由选择

  一晃到了读博士的入学典礼，已经是2000年。依稀还记得当时的所长谭铁牛老师在台上说，你们来读博士的地方是中科院自动化研究所，这可是我们国家最好的研究部门之一，你们就是科研国家队的一员，要努力做好科研。

  我的博士导师是王珏老师。第一次见面时，他穿着件泛黄的棉袄，抽着烟，让我差点以为他不是做科研的。不过，后来才慢慢知道，在所里他可是扫地僧般的存在。

最初给我设定的科研方向，是他主要研究的一块，粗糙集。不精确地来说，就是希望从具有离散属性的海量数据中，通过约简，获得更有效的知识表达或发现，比如发现“企鹅是鸟，但却不会飞”的有趣事实。

  研究了一阵后，我发现，这个方向在当时只能处理离散属性的问题，比如七种颜色是离散属性，中年老年青年这样定义后也是离散属性。如果是连续值的变量，比如股票数据。它就无法直接处理，需要先通过类似于聚类的方法离散后才可以，但离散出来的值也不能太多，否则后面的约简很难做，不容易筛选出有意义的规则。

在继续看文献的过程中，我偶尔在《Science》上看到了一篇讲感知流形的文章，与认知心理学中的原型学不太一样的是，感知流形认为人对事件、目标的认识在大脑中可能不是一个点，而是一条曲线或超曲面，即流形。这让我心奋不已，因为它与人工智能的终极目标更为接近，也有着我更为喜欢的数学表达形式，即连续而非离散。

 我把这个新的研究方向告诉了王老师，也跟他表达了希望沿这个方向去做研究的意向和可行性。王老师听了后，也没有反对，让我继续跟踪这个方向。

   20多年过去了，流形学习这个方向也算是经历了一波热潮，现在仍是人工智能的一条非主线分支方向。即使是最热的深度学习，不时还是会有论文将流形当成数据所依赖的假设空间，来构造损失函数，以实现目标任务的最优化。

我现在带学生，也不会一味地强求学生跟进我们实验室的主流方向。如果他能有理有据地表达出其研究动机和强烈的研究兴趣，尝试新方向也未尝不可。毕竟，我们招学生，一方面是需要那些能在实验室已有研究基础上进一步发扬光大的学生，另一方面，也是更重要的，是希望招进来能有独特创新能力和视角的学生。这类学生，可能能够形成更具影响力的研究成果，也能帮助实验室拓展整体研究方向。但是，对他们的培养，过多干预有可能会适得其反，影响其创新能力的发挥。

那老师该教啥呢？其实不用教，言传身教，老师要做的是影响学生。老师怎么样，学生都会看到，记在心上。

持续的科研兴趣

   王老师在生活方面不是特别讲究，办公室里比较多的是书和矿泉水。平时衣着很随意，但科研方面的热情非常高。要是跟他聊起研究，那话匣子就关不住了。

我读博士期间，和王老师讨论的机会要么是每周必有的讨论班，要么就是办公室里的闲聊。讨论班开起来，有的时候是没有导师和学生之分的。真的会为一个问题的对与错，争起来。当然，争得更多的，还是学生之间。

王老师也不排斥这种争论，毕竟真理是不辩不明的。有问题，在讨论班里消化掉，远比其实时间单独探讨来得快，效果好得多。

除了讨论班，研究上有了困惑，我也会去办公室问问他的意见。即使毕业了，如果去北京开会，那十有八九我会回实验室，随便找个空位坐下。每年机器学习的相关会议，也必定会参加，因为可能顺便向他汇报下最近做的工作和成果，听听他的建议。

始终记得的、最深刻的一句教诲是：“只要感觉自己还做得动科研，就少去掺合其他杂事”。

2014年8月，我申请去美国宾夕法尼亚州立大学访问，临行前专门去北京看他。他跟我说了说靶向药物的效果，然后话题就转到深度学习上了。我知道，他和几个机器学习专委会的朋友之前组织过好几次关于深度学习的小型讨论会，在一起分析深度学习性能为啥优异的原因。虽然老师北方人的高个身躯已经消瘦了许多，但谈起研究，感觉精神一下好了很多，似乎呼吸困难的问题瞬间消失了。

           图1: 导师王珏，摄于2012年10月20日

 神不散：科研学术树

      2017年11月，所里的娄文利老师驱车50km带陶卿、韩素青和我一行去看望导师。

      陶卿是我读博士时，王老师招的博士后，当年在机器学习领域做得风声水起，发表了不少高质量论文。韩素青则是王老师的博士生，比我晚几年进所，跟着王老师一起研究粗糙集，数学基础扎实，后来还和王飞跃老师一起翻译出版了《概率图模型》一书。

 依山伴水的好地方，大部分小区空置率都很少，也有豪宅区，一人或一个家族占好大一块地。想想上一回见他，还是14年8月出国前一周，他还在和我探讨机器学习的发展，提醒我关注深度学习。再见面时，却已是天各一方了。

       导师为人低调，家世几乎没听他提起过，偶尔听人说起，但也不确信。这次反倒是看清楚了。他的伯伯并排在一侧。后来上网查了下，才知道导师的家庭在科研这一块真的是可圈可点。比如，他的爷爷是王应伟，天文学家、气象学家和地球物理学家，中国天文学会创始人之一； 伯伯王大珩，中国科学院和工程院院士，中国“863”高科技计划四位倡议者之一，有“中国光学之父”之称； 大姑姑王大玫，中国整形外科创始人； 姑姑王大琬，师从林巧稚，曾任北京妇产医院院长。网上有文称，王老师父亲这一辈的，是“一家子学霸，七兄妹最差上南开”。

图2：王大珩家庭合影（前排右起：王锦文、王应伟、王珏、周秀清、王大珍，后排右起：王大瑜、王大琪、王俨、王大珩、顾又芬、王大玫、王大瑛、王大琬）。图来自网络。

       我想，家风如此，言传身教之下，王老师在科研上的执着和痴迷也就再自然不过了。

       虽然王老师至今已经走了8年了，但他的学术精神还至今影响着他指导过的学生，包括我。而他留下来的学术树也已经在国内乃至世界开花结果。

  比如他和戴汝为老师共同指导的博士生苗夺谦，先后在山西大学、同济大学任教（现任教授），在粗糙集方面已经是硕果累累，学生上百且遍布了全国诸多科研院校。博士生张文生也已经在中科院自动化所撑起了一个小有规模的实验室（现任研究员），每年他所指导的研究小组都有不少高质量论文发表。博士生李伏欣目前在美国俄勒冈州立大学任副教授。我在复旦，也慢慢带出了一些优秀的学生，至今有三位学生回校任青年研究员或研究员，也有在国外任教职的。比我低一届的博士生齐红威创建了数据堂公司，为国内人工智能研究提供着数据的支持。

  图3: 师兄弟，由左到右：张文生、陶卿、张军平

 虽然大家从事的研究方向并不见得是相同的，看起来有些形散，但科研精神始终还是凝聚着，没有神散，还在以金字塔结构的形象扩散着、有组织的持续发挥着它的力量。

 张军平

写于2022年11月8日，纪念王珏老师

参考文献：

     1.     H. Sebastian Seung, Daniel D. Lee. The Manifold Way of Perception. Science 290 (5500): 2268-2269.

2.  一家子学霸，七兄妹最差上南开。链接 http://mt.sohu.com/20160421/n445420154.shtml