“嘿嘿，我牙齿最近掉了一颗，小时候缺钙，乳牙，结果现在才掉。” 82 年出生的何欣笑起来腼腆得很，他是我们发掘的第三位“三有”新男神。刨开极客的外表不说，单是告诉你深度强化学习、无人驾驶、智能工厂系统、智能运动监控他都有涉猎，是不是已经很酷炫？没错，今天我们要拿来解剖的，哦不，是剖析的是一名80后科学家（本人强调说只能叫科学工作者），说他是男神，也不为过，总之，在朋友口中的他是“说不定哪天得个诺贝尔奖简直不奇怪！”。
OK，先来看看何欣的研究领域和工作中常用的科学方法：
贝叶斯统计：比如某人去医院体检，结果有个癌症筛查指标很高。那么，这个人罹患癌症的概率是多大呢？此人此时首先应该做是接受新的检查，而不是其他。这就是贝叶斯统计。
人工智能：最近在学习并且在小范围重制 AlphaGo，就是那个下围棋很厉害的机器人。AlphaGo 在技术上大概就是传统人工智能 + 深度学习 + 强化学习。
无人驾驶：如果有一天汽车不需要人去驾驶，可以自己掌控，是不是很 high？这不是没有可能，何欣就参与过无人驾驶系统的编程。
总之，他关注的问题就是 回避和缓解人类认知缺陷带来的负面影响，对小规模非线性系统的优化。
何 欣
四川大学 土木工程 学士、区域经济学 硕士
瑞典耶夫勒大学 地理信息科学 硕士
瑞典皇家理工学院 地理信息科学 博士研究生
2008-2013，瑞典 Future Position X，研发工程师
2014， 瑞典 GIS-Sweden AB，研发工程师，联合创始人
2016， 瑞典 Cr8 Global，研发工程师，联合创始人
还没聊入正题，何欣同学就迅速拿出随身携带的笔记本和签字笔写了一排。“环境→数据→信息→判断→行为”。这是他的习惯，说可以减少大脑处理事情的负荷量。字很丑，不重要。“行为再回过头来影响环境。呐，这就是我这10多年做的事情”。
何博士解释说，数据到信息是关键，比如你每天看朋友圈，很多数据是无用的，提取有效信息才是关键。这一块也是他主要做的。“10 年前我们用经典统计学或者经典计量经济学作为主要的方法。之后就是贝叶斯统计和经典机器学习。还有就是深度学习。这个是目前最红的领域，我平时也会经常用到，确实很厉害。”
⊿机器学习
大家应该都没太懂吧？先解释一下什么叫贝叶斯统计。比如某人去医院体检，结果有个癌症筛查指标很高。医生说癌症病患 99% 这个指标都会很高，而非癌症病患只有 10% 这个指标会很高。那么，这个人罹患癌症的概率是多大呢？假设中国人得癌症的几率约 10%，那么这个人罹患癌症的概率大约为 52%，略高于五成。此人此时首先应该做是接受新的检查，而不是其他。这就是贝叶斯统计，做判断时综合信息而不基于单一指标。
面前这个态度谦和，解释事情一板一眼的小伙子是土生土长的成都人，川大本科读的土木工程，硕士读的区域经济学，然后去到瑞典攻读硕士、博士，继续学习地理信息科学。 学习指向一个主题，数据驱动的分析。在瑞典工作几年后，何欣回到成都，同 8 位来自不同国家的合伙人创立了 Cr8 Global 咨询服务公司。平时他们在各自所在城市独立工作，有问题一起线上讨论、解决。公司主要服务于投资人，为他们评估项目在不同阶段的可行性。这样的项目短的数月，长的长达几年才能完成。
⊿何欣的伙伴们
“最近在学习并且在小范围重制 AlphaGo，就是那个下围棋很厉害的机器人。AlphaGo 在技术上大概就是传统人工智能 + 深度学习 + 强化学习。” 为什么AlphaGo 下围棋一定赢过人类呢？何欣说：“AlphaGo 使用神经网络提取棋局特征。我们只是给它一个结构，AlphaGo 自动从有记录的人类棋局，以及它自己同自己对弈的过程中记录数据。至于它使用什么特征进行判断，我们并不清楚。它模拟人类大脑处理棋局的过程，但是有更为强大的计算能力，没有情绪，而且可以不断学习。”那是失控了吗？“在这个领域是失控的，但它是单任务的，只会下棋”。
如果有一天汽车不需要人去驾驶，可以自己掌控，是不是很 high？这不是没有可能，何欣就参与过无人驾驶系统的编程。事实上，这项技术上世纪 90 年代就被研发出来了，但之前成本过高，可靠性不足，商业化动力不足。无人驾驶技术现在已经很成熟了。何欣乐观估计 10 年之内就会商用于部分车辆。
无人驾驶车的好处是什么呢？首先可以降低恶性车祸的发生的概率。同 AlphaGo 一样，经过训练的无人驾驶系统远胜于人类驾驶的极限，而且没有情绪，没有疲劳，理解交通规则。这样一来，恶*交性**通事故发生的概率就会降低。即使遇到危机情况，也可以更好地的应对。其次，不需要开车之后，很多人就不必再拥有一辆车。更少的费用就可以根据需要使用不同的车型，而不需自己保有和养护多辆汽车。
此外，何欣还曾参与瑞典一支冰上曲棍球队的队员运动生理参数监测，把传感器放在他们身上，实时监控运动员的表现由哪些因素导致，判断他们受伤的可能性。这样可以更好地发现运动员的优劣势，给教练提供更准确的信息，便于训练提高。
⊿利用电脑数据进行足球分析
科学工作者的一天是怎么过的？何欣一般早上7点半起床，上午是黄金工作时间，切掉一切对外联系方式，专心在数据的世界里。下午何欣会处理一些琐碎的工作事宜。傍晚是健身时间，时间充足就去健身房，实在不行就在家做徒手或有氧运动。晚上如果太累就不会工作，好好休息。当然，何博士也常常会为了研究的课题，奔走在中国和瑞典之间，在那个时间段，朋友们都笑称他是“空中飞人”。
何欣重视科学用脑。“集中注意力需要耗费大量认知资源，关键是不要长时间做同样的工作。要定时切换工作内容。关键是效率。一天的有效工作时间很难超过 10 小时。高强度的认知工作有 4 个小时就很不错了。”何欣认为，运动是最好的调剂和休息方法。运动改变心情，运动也会刺激大脑活力。对于何欣来说，没有节假日的说法，每天都是工作日，他热爱工作，但不热爱上班。当然，也会有工作到崩溃或暴躁的时候，“状态不好的时候睡一觉就好了”。
足球是何欣最爱的运动。每周末，他会踢一场大汗淋漓的足球。哈维，皮尔洛，阿隆索，远藤保仁这样的球员是他尊敬和学习的对象。“但是怎么都学不像，场下还好点，一上场就懵圈，至今没有找到原因。”
⊿喜爱足球运动的何欣
除了踢足球，何欣还喜欢玩游戏，不打王者荣耀，喜欢老派的游戏。“工作已经够烧脑了，休息的时候就换一下思维”。吃也是何欣的减压方式之一，“可是我们家有胖子的基因，所以我必须在享受美食之后，花很多时间运动”。
何欣的爸爸是精神科医生，妈妈是做地图测绘的，他从小就喜欢自己动手做模型，飞机、军舰之类的，最崇拜的就是飞机设计师。他并不觉得自己智商多高，“真的很一般，真正智商高的做其它去了”，什么是其它？“比如成功的企业家，还有很多精英运动员，智商非常高。再比如王者荣耀的制作人，和我一年的，也是川大毕业的，多能干呀”。
⊿何欣的工作室
读到博士，何欣自然看了很多书，除了机器学习、计算机、数学、统计这些专业书籍，别的类型他也都看，尤其是侦探小说。如果有人问读书有没得用，何欣的回答是：如果是金钱来衡量，在绝大多数情况下，读书是没用的，至少是没有立竿见影的作用。但是通过读书，抛开本身的乐趣不说，还可以知道更多人生的游乐场，拿到更多游乐场的入场券。通过读书， 你会渐渐发现其实还有很多乐趣的来源都在那里等待你去解锁。
⊿何欣工作室窗外风景
最后，何欣强调说，科学工作者的日程工作是比较无聊的，“你看吧，我牙齿都研究落了”，不是那么高深，就像武术，你看起来觉得不可思议，等你学会就会有肌肉记忆，所以他现在的工作 90% 都是机械的。科学工作很多时候很难像股票和期货那样可以很快地得到回馈。大多数科学工作者可能一辈子都在探索和追赶。但那又有什么关系呢？何欣只希望可以探索到 80 岁，等牙齿都掉光。如果还能够有一点点突破性的科学研究成果他就知足了。
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文字：范书
图片：曹鸿禹，部分由受访者提供
编辑：棐溪
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