卓尔非凡

一个改变生命的决定

贾教授坦言，他在25多年前离开家乡到复旦大学学习时，几乎不知道甚么是计算器。他说：「但我意识到我们已经进入了使用计算机的新时代，所以选择修读计算器科学。」如今，他是中大计算器科学与工程系的终身教授。

他是国际电气和电子工程师学会（IEEE）的院士，论文被引用超过50,000次。他是AI研究的重点期刊《IEEE模式分析与机器智能汇刊》的副主编，曾在微软亚洲研究院、Adobe公司和腾讯担当重要的职务。

他本来可以选择研究网络、数据库设计和算法等范畴。他表示：「但我喜欢看漂亮的图片、照片、影像——视觉内容不仅仅是一堆数据或数值，而是我可以直接感知的东西。 我对自己说，如果我想直接看到图像结果，为什么不选择图像处理或计算器视觉呢？」

从科幻到现实

计算器视觉现已在是AI模拟人类感知的一部分，举例说，计算机可以区分猫和狗的图像。但贾教授坦言，20年前的AI并不精密，甚至难以完成最简单的任务，例如识别印刷纸上的字母或字符。

2012年以前，连接成百上千个计算机「神经元」（就像人脑中的突触）的算法大多会产生乱码。然而，当加拿大科学家开始将算法应用于数百万个神经元时，他们开辟了AI的新天地，输出的结果变得有秩序而且有意义。计算机终于能够解读图像，可以找出猫与狗的区别。

他笑着说：「从那时起，我们终于被称为『AI研究人员』，因为计算器视觉不再是科幻的。我们感到它会变得强大、有用，适用于许多领域。」贾教授和他的博士生自此开始了另一个十年的艰苦奋斗，其中一个重点是研究如何引入计算机「神经元」，并结合包括自然语言、图像、录像和声音在内的多模态信息。他其中一位博士毕业生徐立现在担任全球其中一家最大的AI公司商汤科技的行政总裁。

领先群雄

AI研究是一场激烈的时间竞赛。贾教授观察到技术不断推陈出新，说道：「每个算法只能用半年左右。不仅仅是计算器工程正在快速演变，AI的智慧水平也越来越高，如果我们要与时并进，就必须密切关注这个研究范畴的新趋势。」

他联同其顶尖门生密切关注研究领域的趋势。「这些研究相当密集，意味着很多人同时研究同一个课题。一个以往需时50年的研究课题，现在可以在半年内解决——然后我的博士就要另觅一个新课题来研究。」

目前贾教授门下的博士生多达40人，他们从教授20多年的研究资历中获益甚丰，有助于看清科研发展的蓝图。「我提醒他们，在计算器工程研究的圈子中，有哪些课题是最重要的，这样他们就不会浪费宝贵的时间在晦涩难懂的问题上。」

深度视觉实验室是贾教授设立的一个非正式团体，旨在汇聚香港以至海外等顶尖大学的计算器工程友好，共同探究关键论文和研究领域的最新进展，找出未来五到十年最需要解决的课题。