朱修彬：苦研人工智慧“魔法”
市面上形形色色的智慧語音助手日漸風靡，而距它們真正“懂你”尚需一段時間，因為人類能夠輕鬆理解“很”和“一般”的概念，計算機卻很難分辨。換句話說，受制於認知和表達的模糊性，計算機還不具備直接使用自然語言進行人機互動的“思考”能力，當前的人工智慧技術仍處於初級階段。
如何能讓“冷血”的機器更“懂你”，讓計算機的資訊處理更加符合人類思維或高效解決複雜問題，滿足人們對資料切分的需求？西安電子科技大學機電工程學院博士生朱修彬和他的團隊“苦研魔法”，潛心攻關，兩年多時間在“粒計算、模糊計算”領域發表了一區核心期刊論文6篇。
現實世界中，存在著許多亦此亦彼的模糊現象。人的思維中有很多比較泛化模糊的概念，比如“很熱”“年輕”“很快”等，用這些概念描述的物件屬性在計算機中沒有一個很明確的值。
為了研究這些非精確現象，美國學者扎德在1965年提出的模糊集合論成為一種新的概念和計算框架：通過承認某個元素對於給定“資訊粒”的部分隸屬關係，我們就能使得所建立的模型更好地符合現實世界。
“我們做的工作主要是圍繞資訊粒的編碼和解碼、資訊粒的構造、資訊粒度的最優分配等‘粒計算’的一些基本問題，這些前沿問題具有較好的原創性。”朱修彬介紹說，近年來，在計算智慧和以人為中心的系統中，“粒計算”已經引起了很多研究者的關注。當人們希望通過自然語言同人工智慧系統進行互動，或處理資訊的時候，“粒計算”就成為一個獨佳的選擇。
所謂“粒計算”，即通過把大量具有不精確性、不完整性、不確定性資訊按其各自特徵和效能劃分為若干簡單的塊，每個被分出來的塊看成是一個粒，好比快遞中心裡繁雜的包裹。“粒計算”就是通過不同的劃分方式將其區別處理的過程，就像一位“投遞員”，能夠將複雜問題劃分為一系列更小更容易管理的子問題，從而降低全域性代價。
朱修彬這樣的資料資訊處理領域的科研工作者，就如同操控這些“資料投遞員”的“魔法師”，致力於運用結構化的資訊處理策略，讓計算機變得更快更準更聰明。
科研的道路上鮮有一帆風順的，朱修彬同樣會遇見很多常見的學術性困難。他說:“有時候實驗做到一半，發現自己開始的時候忽略了某些前提條件，導致下一步很難進行。”
對此，他認真反思，提出了有效的解決方案:“我基本會並行找兩三個點進行研究，當一個點卡殼的時候，就繼續做另一個；有時候把遇到的難題放在一邊，靜下來的時候想一想，就會想出補救的方案或其他的替代方案。”他正是在不斷完善和吸取經驗中找到開啟下一扇門的“金鑰匙”。
“有時生活中的挫折是上帝發放給你的禮物，抱著良好的心態去發現它的美，進而蛻變成更好的自己。”朱博士將他的人生經驗娓娓道來。
對於很多學生困惑的學術研究方法，朱博士也毫無保留地將自己的見解吐露出來：“搞研究首先要有熱愛科研的激情，並且有正確的思維方法。科研是一個積累的過程，靈感一瞬間的迸發離不開平日裡的‘捕捉’，要善於在與困難和問題朝朝暮暮的相處過程中總結和思考，形成對所研究問題系統和全域性的認識；要多關注自己研究領域的研究現狀，開闊視野，同時避免眼高手低，只有具備很強的程式設計動手能力，才能很快地實施實驗獲取資料；此外，還要多和導師以及其他專家交流，避免走彎路。正是我的兩位指導老師耐心細緻的指導，才成就了我如今的學術成果。”
談及平臺的重要性，朱博士對學校和學院提供的資源與環境十分感恩，“導師對學術研究的熱情和一絲不苟的工作精神給我樹立了榜樣，還有團隊中志同道合的夥伴在前行的道路上一起奮鬥……伯牙絕弦，知音難覓，得此良師益友，學術研究也就更加歡欣鼓舞、生趣盎然。”