大学期间,朱松纯如饥似渴地学习,渐渐地对 AI 产生了浓厚兴趣,不仅主动到自动化系旁听 AI 导论课程,还选修了给研究生开设的神经网络课。大三时,他给生物系认知科学实验室的张达仁老师写信,得以参与早期视觉注意机制的研究,其间读到英国学者大卫·马尔的著作《视觉》。正是这本计算机视觉领域的开山之作,引领他开启了长达 30 年的研究并取得丰硕成果。2022 年 12 月,朱松纯教授与其他学者合作的学术专著《计算机视觉:统计模型释义马尔范式》正式出版,为马尔的框架提供了完整的数理模型。
“可否构建一个‘大一统’理论,对各种纷繁复杂的智能现象进行解释,实现通用的 AI ?”这是朱松纯在大学三年级提出的问题,而探寻这个问题的答案就成了他此后科研的主要目标。当时,国内人工智能研究刚起步,参考资料十分匮乏。为了搜集资料,他和一位同学坐火车赴京,在国家图书馆复印了几百篇国外论文,背回学校与同学一起研读。
“不随大流,敢为天下先。”这是许多人对朱松纯的评价。在美国参与“可解释人工智能”这个重大科研项目时,其他国际专家大多采用学界流行的可视化深度学习方案,朱松纯则带领团队另辟蹊径,确立了“人机实时双向价值对齐”这一全新的范式。“起初别人都认为不切实际、无法实现。”朱毅鑫说,朱松纯带领大家克服重重困难,取得突破,相关研究成果最终被国际学术期刊《科学》和《科学·机器人学》同时在主页头条刊登,被评价为“把人机团队合作领域的 AI 研究向前推进了一大步”。
“三十功名逐一统,八万里路怀家国。”朱松纯的办公室挂着这样一幅书法作品,准确诠释了他过去 30 年科研逐梦的历程,也表达了一心报效国家的深厚情怀。展望未来,朱松纯豪情万丈:“我们的目标是把北京建设成为有全球影响力的 AI 创新策源地。”