“我不是觉得文科生或理科生应该转到计算机专业 ， 而是他们学习计算机以后 ， 对他们自己的领域可能会带来很大突破 。 ”
人工智能也是上海三大核心产业之一 。 对于上海的人工智能发展 ， 周礼栋表示 ， 这里有得天独厚的优势 。
一方面 ， 跨界合作和创新不只是扶植人工智能产业 ， 还要让人工智能研究与各行各业结合起来 ， 这是打破界限的重要方式 。 而上海每个区的产业组成不一 ， 对AI的定位也不尽相同 ， 因此能在上海尝试新的合作模式 。
另一方面 ， 产学研结合非常重要 ， 对人才的培养和对将来的判断要有独特的见解 ， 这方面上海有非常大的优势 。
上任微软亚洲研究院院长后 ， 周礼栋9月底回到母校复旦大学 ， 并获聘兼职教授 。 “我们与复旦大学计算机学院的老师一起探讨 ， 未来怎样用计算机学院的实力去真正帮助其他院系 。 ”
“复旦也好 ， 上海交大也好 ， 其他高校也好 ， 都有机会对人才培养体系和架构做一些非常重要的创新 。 比如怎样培养下一代跨领域人才 ， 怎样把AI、计算机变成通识教育的一部分 ， 这些问题复旦大学已经在考虑了 ， 非常了不起 。 ”
做研究不是发多少论文 ， 不为短期目标牺牲研究本来的意义
周礼栋本科毕业于复旦大学 ， 拿到计算机科学学士学位后在美国康奈尔大学深造 ， 先后获得计算机科学硕士及博士学位 ， 2002年博士毕业后进入美国的微软研究院工作 ， 曾任微软硅谷研究院研究员、微软雷德蒙研究院系统研究组首席研究员、微软亚洲研究院常务副院长 。
从1995年离开复旦 ， 离开上海 ， 他调侃自己在世界各地“游荡”了20多年 。 周礼栋说 ， 上世纪90年代初在复旦求学 ， 令他感受最深的就是当时中国在计算机教学、科研上与世界顶尖水平有相当大的差距 。
“记得当时我们做汇编语言时 ， 机房用的是PDP-11的机器 ， 那个机器是美国数字设备公司在1970年左右生产的 。 后来我到美国工作时 ， 碰到的第一个同事就是设计PDP-11的设计师之一 ， 那时他们使用的PDP-11机器已经是64位的处理器了 ， 而我们国内却还在使用16位处理器的机器 。 所以当时的差距还是非常大的 。 ”
尽管在设备上落后 ， 但在理论上 ， “我们的水平完全能够接近世界其他学校 。 ” 周礼栋进入康奈尔大学的第一个学期就有两门“魔鬼”课程 ， 一门是计算机算法设计与复杂性分析 ， 另一门是计算机语言理论 ， 这是获得博士学位的关键课程 。
但在这届来自全球的学生中 ， 周礼栋是唯一一个两门课都拿A的学生 。
“短短半个学期 ， 如果基础理论不好 ， 即使再努力 ， 肯定也达不到这个水平 。 ” 周礼栋说 ， 他最感恩当时复旦的教授 ， “为了弥补差距 ， 他们兢兢业业 ， 花了很多心思做教材 ， 特别在计算机理论方面 ， 包括离散数学、数理逻辑 ， 这些都是计算机学科的基础 。 ”
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