学生：陈昕玥（2022届）
教师：工程与计算机科学部主任Keith Ross教授
在来上海纽约大学就读之前，2022届学生陈昕玥没有任何编程或编码的基础。但在大一结束时，这个上海姑娘就修完了为高年级学生开设的计算机课程“机器学习”。这门课由上纽大工程与计算机科学部主任Keith Ross教授执教，竞争十分激烈。陈昕玥还加入了Ross教授的本科生科研基金（DURF）项目团队。过去这10个月里，她与团队的另外三名本科生和几名博士生就编程编码展开合作研究，并开展了模拟机器人实验。
寒假自学线性代数
陈昕玥：机缘巧合之下，我第一学期修读了“计算机编程入门”课。这门课我投入了很多精力，而且发现自己还挺擅长编码的，写起代码来感觉很轻松。于是，大一下学期我决定挑战一门更高阶的计算机科学课程，尝试Ross教授的“机器学习”课。虽然我的学业顾问和朋友都不建议我上这么高难度的课，但我还是决定勇敢一试。
Keith Ross：大部分学生都是大四时来上我的机器学习课，但昕玥大一就来了。她治学严谨认真，勤勉刻苦，对研究和学业充满热情。
昕玥：我知道学习这门课对我来说很有挑战，因为需要有线性代数的基础。所以我在春季学期开始前的寒假找了一本线性代数的教材开始自学。后来，“机器学习”刚刚开课几周，我就已经有很多问题想请教Ross教授，其中一个是想问他手下有没有我可以参加的研究机会。Ross教授当时非常鼓励我的学习热情，并邀请我加入了他的DURF项目小组。这对我这个大一新生来说是非常宝贵的学习机会。
在暑期DURF项目研发算法
Keith：我们目前的课题来源于去年夏天开始的DURF项目，研究人工智能的一个分支——“深度强化学习”。该领域实际上是深度学习和强化学习这两个子学科的结合。深度学习是当下的热门话题，通过实现面部识别、自然语言处理、翻译、无人驾驶汽车、物体识别（确保无人驾驶汽车不会撞树）等一系列技术突破，将人工智能推上了话题巅峰；强化学习则是人工智能的另一个领域。我们目前正在研究如何将深度强化学习应用于机器人技术，但由于没有实体机器人，我们在实验中使用的是模拟机器人。
昕玥：前半个夏天，我们学习了与研究主题相关的材料，后半期便开始开展研究、做实验、写代码。
Keith：我们的目标是训练计算机模拟机器人执行跑步等各项任务。基于深度强化学习，我们提出了不同的算法和方法，尝试解决这些基准问题，让机器人快速学习。
昕玥：我们先构思算法， 然后通过编码实现它。实验的第一阶段是测试这个想法，看代码在模拟环境中能否运行。我们根据想法写出算法，并在模拟环境中测试，结果几乎都失败了。但不论做任何实验，失败几次总是在所难免。我们认真找出失败的原因，然后对算法进行了修改。
图片来自海报：2022届陈昕玥和2020届周子鉴制作的“深度强化学习中的最佳动作模仿学习”。在MuJoCo物理模拟环境中用算法演示走路、跑步等连续式任务。
让机器人跑得更快
Keith：有几支竞争队伍也在使用和我们相同的基准，包括伯克利的一支大队伍和谷歌的几支队伍。这些队伍实力都很强，所以竞争十分激烈。他们正在尝试用不同算法，尽可能加快机器人的学习速度。我们目前也在朝这个方向努力。刚开始，机器人甚至不能正常站立，需要靠外部施力。机器人身上有许多不同的关节，你需要对不同的身体部位施加不同的力它才有可能动起来。但算法本身对此一无所知。它只知道机器人的运行速度或者机器人是否在站立，以及机器人可以执行不同的任务，而且会得到一定的奖励。
昕玥：如果机器人高速运行，我们便认为它表现不错并给予较高的奖励；如果它的运行速度慢，得到的奖励就会比较少；如果它无法正常运转或是没有在学习如何运转，得到的奖励便非常少。所以奖励的多少反映了机器人智能体处理任务的情况，这也是深度强化学习的推广应用。
Keith：这就是强化学习的理念：算法只是尝试不同的事物，随着时间的推移，它会开始学习正确的做法。
昕玥：我很幸运能在做实验时发现，由我设计的一个算法运行良好且很有潜力。Ross教授也给予了我鼓励与肯定。他说，“我觉得这个算法很有潜力，我们应该在此基础上继续研发。”于是我们在DURF项目之余又花时间研究这个算法，获得了单独的运行结果。直到现在，我们还一直在钻研。
正在单独做研究的陈昕玥
平衡个人研究与团队任务
Keith：目前我们项目团队共有六人：我、昕玥、另一名计算机科学和荣誉数学专业大四学生周子鉴、我的两名博士生和一名在纽约的荣誉数学专业本科生。因为学生们秋季学期要上课，所以我们当时的研究速度有所放缓。但春季学期我们又开始了新一轮的合作研究。
昕玥：记得夏天时，我们每周都会见面两三次，一起在学校会议室讨论算法的研究进展，以及是否要调整或继续某个具体的研究方向。
Keith：讨论结束后，学生们便会各自回去编代码、做实验。我们常常使用学校的高性能计算系统，本科生们也会用这个系统运行实验——写些程序并展示运行结果，然后我们一起讨论、修改这些算法。
昕玥：我们每次的见面讨论都很热烈。讨论时间至少有一小时，有时甚至达到三小时。比如，我们上午十点碰头，有时会一直讨论到下午一点。结束后去食堂吃午饭时，菜品几乎所剩无几了。
Keith：除了集体讨论外，学生们也会互相交流，或是来找我单独讨论。他们大概有80%的时间是在单独写代码、做实验，其他20%的时间则是在开会和讨论。我们也会用邮件交流，甚至还有一个微信群。几个学生大多是利用课余时间进行课题研究。
昕玥：Ross教授研究团队的气氛很好。有时他会要求我们做一个幻灯片展示，以此了解我们对某篇文章或某个概念的理解情况。在其他同学的鼓励下，我的展示能力有了很大的提高。我真心感谢团队的每位成员，尤其是两位计算机科学专业的博士生王澈和吴艳秋。包括我在内的几个同学并没有DURF项目经验，但他们很热心地帮助我们从头开始，一步步学习。
Keith：上纽大的师生团体小而精，使本科生们开展学术研究具备一大优势。在这里，学生更容易与教授建立关系，班级规模比纽约大学还要小，使得每位学生可以享受更多的资源。学生们也可以有更多的机会与教授交流、参与研究。
昕玥：我觉得上纽大为本科生学术研究提供了很好的平台与机会。Ross教授非常开明，他常说，如果我们有任何建议或是觉得他的某个想法有误，就要毫不犹豫地说出来。我们团队的每个人都有过“挑战”他的经历，而且每次不论我们的观点是对是错，他都很高兴我们能够主动发现问题。
Keith：除了实践我教给他们的内容，几个学生也都有自己的想法，而且愿意表达出来与大家分享；有时候与我意见相左也会毫不犹豫地提出，所以我们团队的研究氛围非常好。上纽大致力于培养学生的批判性思维，这一点在几个学生身上得到了充分的体现，也给他们的科研工作带来了积极的推动与影响。