清华 · 兰艳艳：行我所行，无问西东

女性，在科研领域有何优势？在人工智能（AI）科研中有何优势？而被反复问及的，是“如何平衡工作与生活”？

作为一个从数学转到AI领域的女性科研人员，清华大学智能产业研究院的兰艳艳也遇到过类似的问题。但一路的经历，让兰艳艳淡然：“我觉得没有什么，这是一个很自然的社会现象，我们去面对它就好。”

4月8日，在微软亚洲研究院举办的Ada Workshop 2023活动上，兰艳艳博士作了一场精彩的演讲，分享了自己人生道路上的成长、选择，表达了对自己人生际遇的感恩，面对迷茫时的改变、坚持，以及从家庭中收获的幸福。

兰艳艳博士演讲全文如下：

我已经很久没有见到这么多女生在一个会议室里面，大家就像闺蜜一样聊天，所以今天来到这儿特别高兴。这也让我回想起来我年轻的时候，跟你们一样，年轻的时候我坐在台下，跟很多老师交流的时候，我的眼里也像你们一样闪着羡慕的光。

但当时的我，对未来也充满了很多的迷茫，也不知道自己能走到哪一步。看到老师们的工作做得那么好，心里就在想，我怎么样才能做得跟他们一样好？

其实，我跟你们是一样的，我也是从一个非常普通的人走过来的。今天想跟大家分享一下我的故事，也只是想告诉你们，我能做出现在的成绩，你们今后肯定也会做出好成绩，甚至比我做得更加好。所以，现在做你们自己就好。

成长

我的成长经历特别简单，我出生在山东，之前整个求学的过程还是比较顺利的，但是在高考时，我考了一个高中期间最差的成绩。我爸去给我查高考成绩，查完了后我自己感觉不可思议，怎么会这么差呢？我当时受到了一个特别大的打击，完全对自己没有信心了。

不知道你们在求学或者学习过程中，有没有过这样的经历。我是有过的，我跌入了一个不自信的状态，我完全没有想到为什么会发生，根本就不可思议。当时我的家人建议说，你要不然复读吧。我说不行，我不能复读，我已经没有信心了。

于是，我就去上大学了。

但幸运的是，我进入了山东大学的数学系。山东大学是一所很传统的学校，但是学风作风非常端正，也是特别好的一个学校。山大的数学系出过很多大师，至今，山大数学系还是和北大、复旦一样，都是排在A+学科。我在山大数学系受到了特别好的熏陶。

回想起来，当时确实没有女性的老师，但是我们数学系的女生比例，应该比计算机系的女生比例高很多。我们班的男女生比例是1:1.2，基本上有一半是女生。并不像大家想的那样，学数学的女生很少，或者学数学的女生一定是带着大厚镜片，每天背着书包、时刻看书的，完全不是这样。

后来当我进入微软实习的时候，我周围学计算机的男生就会说，你怎么这么不像一个学数学的女生。我说，学数学的女生应该是什么样呢？为什么要像你想象中的样子呢？

我觉得，任何的一个人，你就是你，不应该非得固定是某一个样子。

选择

上研究生的时候，我被保送到中科院数学学院。我整个的研究生阶段5年时间里，其中有4年时间，应该是从2006年到2009年，我都是在微软亚洲研究院实习。

当时我特别想做应用方面的数学。之所以选择应用数学，一个方面我觉得我跟身边的同学相比，我做纯数学的话，觉得自己做不了那么好；另外一方面，我觉得自己学到的东西，能在现实生活当中产生一些影响。所以我就选择了应用数学。

特别幸运，刚好我的导师马志明院士当时跟微软亚洲研究院的刘铁岩博士开展了合作，合作内容就是做搜索引擎，做记忆学习。我从数学系的女生，就转到了计算机领域，做机器学习这样一个方向。这也是蛮有意思的一个渊源。

当我毕业之后，也是满怀信心的，我想我先要到美国去待两年，但结果因为家里发生了一件小事情，我就只能在国内呆着了。但是我想要做研究，可能也跟我学数学有关系，我比较欣赏在现实生活当中发现问题，然后去定义这个问题，去解决这个问题，会感觉蛮有成就感。

所以我就去了中科院计算所。在那里，有一个团队和我做的非常匹配，我当时入职的时候，我还记得印象特别深刻，当时有一个入职之初的“破冰计划”，让大家讲一下你对研究是一个什么样的想法。

我讲了一件很浪漫的事情。我说，我希望在一个好的科研环境下干一辈子，然后就自然的老去；我希望我的每一根白发，它都代表我年轻的时候做过的某一篇论文，或者是做过的某一项成果。当时，我是想着我可能就一辈子待在计算所了，就一直做一个方向的研究。我在计算所干了10年，从2011年一直到2021年。

但是，世界变化得很快。我是做人工智能的，这个方向就变化得更快了。大家已经看到这个领域有几次大的变化，会发现原来有很多不同的机会，你也就产生了很多的变化，我就想自己可能应该主动的去寻找一些变化。

所以，在2021年的时候，正好清华新成立了智能产业研究院，原先很多非常熟悉的来自微软的老师也在里面。我觉得在一个新的地方，那里有我感兴趣的新方向，我能寻找一些新的机会，所以我加入了清华。

在此期间，我也在UC伯克利待了一年。原先我是想我毕业的时候就出去待两年，但没有实现。UC伯克利是每一个学机器学习的人的一个圣地，就想着一定要去看一看。

在科研过程中，你会遇到瓶颈期。当你遇到一些瓶颈期的时候，你想着走出去看一看，看看别人是怎么想的，他们是怎么看待这样一些问题的。所以，去UC伯克利，一个目的是朝圣，一个目的是我想寻找一些新的答案。

从我的经历中，大家是不是感觉，我就是一个很普通的女孩子，就很正常的这样一个成长的过程。

感恩

在我整个的成长过程里面，我觉得我是很幸运的，没有遇到特别大的坎坷。我也特别感恩，感恩遇到的很多人，不管是男性还是女性，他们都给了我很多的力量。

我的研究生导师马志明院士，他本身是概率统计方向的，是非常牛的一位院士。我从马老师身上学到最重要的一点，是他对科研的一个态度,就是你做科研,一定是非常严谨的。你选择了做一件事情，你一定是要踏踏实实把它做下来的，不要想什么其他的。

老一辈科学家做科研，是因为他们真的热爱科研，没有其他的复杂的想法。他们不会说，在这个地方我能走得最好，获得什么收益，所以我才做科研。没有，他们就是做科研。

现在，可能很多年轻人想法特别多，这个世界也会提供给你们很多的机会，但我觉得，你一定要坚守自己的内心，首先是你想做那个事，然后你就要想尽各种办法把这个事做成。这样，我想你一定会最终得到一种对自己的莫大认可，它能带给你很多的幸福感。

我在微软的导师刘铁岩博士。刘铁岩博士给我的一个感觉，他是一个特别能看到不同的变化，特别敢于去很早地尝试各种变化，并且能组织很多的力量把事情做成的一个人。从他身上，我学到：你需要不断地去学习，你需要不断地进步。

我在中科院计算所，遇到了副所长程学旗老师，他有很强的前瞻性。我后来发现前瞻性是可以培养的。当我们看很多事情的时候，需要去思考它，不应只停留在当下。比如说AI，现在是这样子的，但未来10年，AI又会是一个什么样的？10年后的世界会是什么样子？

这完全是大开脑洞的事，许多想象有可能现在完全达不到的。但是，你只有站在未来的时刻想问题、做问题，你才能一直走在别人的前面。

我现在在AIR（清华智能产业研究院）的两位领导，张亚勤老师和马维英老师。这两位老师特别具有产业的视野，而且特别充满热情。比如说马维英老师，他跟我一起重新在学AI和生命科学的交叉知识，他跟我们一起读论文，他对这个世界特别有激情。我觉得热情是最宝贵的，热情能带领你走向很多的领域。张亚勤老师就太smart了，各个方面都很睿智，能从他身上学到很多的洞察力，洞察力就是一种逻辑思维。

你们上学的时候在学什么？小学、中学到大学，一直到现在，你们跟着老师在做科研了，你们在学什么？其实，大家学的不是知识，学的是一种思维方式，学的是怎么看待问题。这是一套方法论，你把这套方法论学会了之后，你可以干任何事儿，所有的事情可能都是相通的。

我很幸运能跟很多优秀的人在一起工作学习，我从他们身上学到了非常多。

逻辑

原先我就是一个学数学的女生，我很欣赏数学，是因为我和喜欢数学的逻辑。

我跟我的学生讲，写文章是一个思维的呈现，它不是一个语言的呈现，写文章是需要一环扣一环的，首先要告诉别人为什么要干这事儿，这事儿为什么重要，然后说我干这件事和别人干有什么不同，你要跟别人去对比。对比完了之后，我干的怎么样，我怎么证明这一点，证明完了之后我干这件事有什么用。这就是写论文的一个过程，它完全是一个逻辑思维过程的体现。

在我的世界里面，我觉得逻辑就是一切。

但同时，我其实又是一个很感性的人。工作上面是很理性的状态，而在生活当中，又是一个很感性的人，也会在下雨天，就想着待一待，听一听雨声。我觉得这些是不矛盾的，这些只是你个人的一些特质，你在不同的场合去应用它而已。

我原先在中科院数学院的时候，很多老师会问你，现在在做什么问题？我说我在做机器学习。那是在2006年，老师们的反应是，机器学习是什么？那时人工智能完全没有现在这么火。当时数学院的老师除了做纯数学的，就是做统计学的，他们在金融或者很多地方有很好的应用，但当时我做的工作还是很小众的。

早前，我想可能未来会产生很多的数据，如果有一个数学的办法来处理数据，它一定就是一个底层的东西。所以我曾选统计学作为学习内容，希望用统计学来处理数据的。

发展到现在，大家都知道这个叫大数据。我觉得，做事情，第一是倾听你内心的声音，你想干什么；第二是看世界，思考这个世界。

我记得第一次参加Nips会议（即NeurIPS）的时候，人很少，也就两三百个人，许多大佬在上面演讲，你距离他们特别近。期间，会有一个壁报展示（poster session）环节，大家特别有热情，会在每一个壁报下面讨论，可能会一直持续到晚上12点。

比如说，我有一个论文在展示，有一个很牛的大佬就走过来跟我说：“我没有什么问题，我就想来跟你说，你这个工作做得不错。”你会感到一种莫大的鼓励。

在2018年的时候，我觉得自己有一些困惑，我对自己在学术界能做什么进行了思考。一是我觉得很多问题很难在现有的框架下解决，如果我要解决，就要往底下走，我要回到数学的领域，但那个不是我擅长的。另外一个路线，就是往上走，做一些很powerful的应用。

最终，我选择了往上走。AI for science（人工智能驱动的科学研究），我觉得它有更多的空间，所以我选择做这方面的工作。

我的导师马志明院士，他一直以来给我们很大的影响。他说，如果你要做应用数学，就不要炫技，不要在应用数学里面说我数学学得最好的，在人工智能里面说我推公式推得最好，不要这样子，你就要用你的数学工具去解决问题。所以，你的研究一定是要针对实际需求的，数学能够成为你的优势，因为你有比别人更强的理解，能在原理层面实现一些突破。

现在，我也一直是这样来做我的科研的。

改变

经过了很多这样的跨越，你需要扩大舒适区，而不是走出舒适区。当你发现自己在那个地方要走出去的时候，其实是你的舒适区已经不舒适了。这种不舒适，不是说你不擅长做这些东西了，而是说你可能对现状不满意了。

你希望有更大的一个突破，我称之为“扩大舒适区”，你不断地想办法扩大自己的舒适区，到达更好的一些区域。这里面，我觉得长时间的持续的学习，是十分必须的，尤其是我们做AI的人。

我现在做AI for science方面的应用，我们做智能新药研发、做蛋白质结构预测、做基于结构的小分子设计、大分子设计等等，也都要去学习，因为这些完全是一些新的领域。

我刚转到这个领域的时候特别不适应，我带着团队的小伙伴，我跟他们一起“996”工作，白天读文献，晚上讨论，比在公司工作还累。就是从这些过程过来的。你如果想做事，就要把你特别多的热情投入到工作中去，这种投入最后一定是会有回报的。

在这个过程中，我的价值观也产生了很大的变化。开始时，我要是中一个顶会的论文，就会特别开心，你们一定也要保持现有的这种开心。后来，就不满足了，我做算法的时候，我会想要拿个最佳论文奖。

但现在，我不会纠结发表论文的事了，我不会迫使学生说，你一定要什么时候出一篇论文。现在，我最重要的是看你做了什么事。尤其是我们在交叉领域开展合作，人家关心的是你这个事有没有用，会不会产生很多变化。

我现在的工作，最重要的是产生了一些方法，产生了一些平台，真的对实际产生了作用。这个也是跟我的初心所相符的，我也在一步一步的往这个方向走。

经常在开会的时候，有些女生敢提问题，这个很重要，你有问题就提。如果你想让别人朝向某个方向发展，你就去引导，发出你的声音，所以现在我也参加了很多组织。

参加很多组织，虽然会耽误你一些科研的时间，但你也能学到很多东西，因为你会遇到各种不一样的人，倾听到很多不同的故事，也找到一些共同点和不同点。

家庭

也跟大家聊一聊我的家庭生活。

在很多场合，女性都会问到，工作与生活如何平衡？许多人会说，为什么男性不会被问到这样的问题，这是一个不平等的现象。我觉得这没有什么，这是一个很自然的社会现象，我们去面对它就好。

工作与生活，不同的人有不同的选择。

我身边有很多的女性朋友，不选择家庭生活，我觉得这也非常好，因为她自己心里有她认为值得追求的东西。

我是一个享受家庭生活、需要家庭生活的人。许多人说，家庭和工作是很难平衡的。但我作为一个天秤座的人，怎么可能没有平衡？是一定要去追求平衡的。

如果你在读博士的最后一年，发现你怀了小宝宝了，怎么办？肯定是压力很大，我当时就是这样，你一腔热血的想要干很多事情，有了小宝宝，你还不知道你未来会怎么样，我当时的压力就很大。当然，我选择了接受这个礼物。

如果你和你的爱人，在十几年时间里，一直是两地生活，怎么样？压力也一样很大吧。但是没有什么，我就是这么过来的。我觉得非常关键的一点，是你要想清楚自己要什么，考虑好了你就去做就行。

虽然一直分隔两地生活，但我感觉我的家庭关系特别好，因为我们三个人追求的都是一种情感精神的沟通。去很多场合的时候，我也都会带着儿子，就像带着一个“小铃铛”，即便去美国开会的时候也带着“小铃铛”。

有一次我去国外参加SIGIR会议，儿子8岁，我就带着他去了，他坐在会场里时不时也听一下报告，大多时间是自己在底下看书。我问他，你感觉怎么样？他说，我终于知道你们AI的会是什么样子的了。大会的主席还给我们拍了一张照片，说这是我们今年参会的最小的一位同学。大家也觉得特别的开心。

所以，我觉得这些都没有什么，有的时候是我们给了自己太多的限制，其实你只要去做就好了。

现实中，你还是要放弃一些东西的。我儿子现在13岁了，我承认我在他身上倾注了很多，但确实不像很多优秀的妈妈那么多。不过我觉得我们的关系非常和谐，儿子他能够找到他自己想要什么，他去做他自己的事。也会面临青春期冲突等，也很正常。

总之，生活就是一盒巧克力，你也不知道打开之后会是什么样子，有惊喜可能也有痛苦，但这些都是让你成长的东西。我觉得我能做到，你们也一定能做到，秘诀就是坚强，坚韧地去做就好。

可能有同学问，我们女性是不是就一定比男性差？当然不，因为我身边遇到太多优秀的女性。

一路走来，我在中科院的几位女性朋友，她们都是正教授，工作做得非常优秀。老实说升正教授是很难的，但她们现在都是正教授。在AI领域，也有很多女老师，我们时不时的也会聚会。在AIR，也有很多女老师，像刘菁菁老师，都是非常优秀的人。

我的团队里面，也有很多的女学生。印象中听说要设立一个中国女科技奖的，或女性团队奖的，我当时觉得这个太好了。我很梦想将来能建立一个全是女生的团队，我们一起做出了世界第一的东西，获得了类似的这种奖励，那是多么酷的一件事情！

我觉得，很多优秀的女性是能做到这一点的。