入读港大AI，我看到了未来的样子

还记得去年冬天，我们小组为了一个医疗影像识别的project，在港大主图（Main Library）通宵奋战的那个晚上。窗外是维多利亚港的点点灯火，桌上是喝了一半的咖啡和啃了几口的三明治，屏幕上是密密麻麻的Python代码和跑了一遍又一遍的CNN模型。我们团队四个人，一个来自印度的算法竞赛大神，一个本科在英国读哲学、专门负责AI伦理的德国小哥，一个香港本地的“包打听”，总能找到最刁钻的开源数据集，还有就是我。

凌晨三点，当我们终于把模型的准确率从85%提升到92%时，德国小哥突然问了一句：“Guys, are we sure this model won't have biases against certain patient groups?” 整个房间瞬间安静下来。我们光顾着调参，却差点忘了技术背后那个最重要的问题——公平。就是那个瞬间，我突然明白了来港大读AI的意义。这趟旅程，远比我想象的要深刻得多。

写下这篇文章，就是想跟正在屏幕前犹豫、好奇、或者已经拿到offer的你，聊聊在港大读AI，到底是一种怎样的体验。

不只是排名，更是“泡”在顶级资源里的感觉

当初选校的时候，大家肯定都会看排名。港大（HKU）的计算机科学，常年在QS世界大学学科排名里位列前茅（比如2023年排在全球第26位），这当然是吸引我的一个重要原因。但真正来了之后，你会发现排名只是一个最表层的数字，背后代表的资源才是实打实的。

这里的“资源”不是指硬件设备有多新（虽然也很不错），而是一种“密度”。顶尖教授的密度、前沿讲座的密度、还有跨学科合作的密度。

就说教授吧。给我们上“深度学习”课的，是曾经在Google Brain工作过的大牛。他上课从不照本宣科，经常会把最新的，比如上个月刚发表在Nature上的论文拿出来，和我们讨论里面的模型有什么可以改进的地方。有一次，为了一个关于Transformer模型注意力机制的细节，我们全班和他争论了半个多小时。那种感觉特别奇妙，你不再是一个被动接收知识的学生，而是一个可以和领域顶尖学者平等对话的参与者。

我还记得，港大医学影像计算实验室（Medical Image Computing Lab）的一个项目，他们利用AI技术分析CT扫描图像，辅助医生更早期、更准确地诊断肺癌。根据他们公布的一些研究数据，通过AI辅助，诊断效率能提升近30%。这不再是冷冰冰的论文，而是能切实感受到技术温度的案例。而这些实验室，很多时候都会招募硕士生当研究助理（RA），只要你够主动、够有料，就有机会参与到这些改变世界的项目中去。

学校还会经常邀请工业界的大佬来开讲座。我印象最深的一次，是香港交易所（HKEX）的CTO来分享AI在金融监管（RegTech）中的应用。他提到，他们利用自然语言处理（NLP）技术，每天要分析数以百万计的公告和新闻，来监测市场异动，防止内幕交易。现场有同学直接提问，问他们的模型如何处理粤语口语化的公告文本，场面非常精彩。这种机会，让你能第一时间知道，你正在学的技术，在真实的商业世界里是如何被应用的，价值千金。

欢迎来到“神仙打架”的现场

来之前，我就知道港大的学生很优秀，但没想到是这么“多元化”的优秀。我的同学里，有本科就是清北复交的学霸，也有一边读书一边在顶级投行实习的“时间管理大师”，还有已经在自己国家创业过、来读个硕士为自己充电的“CEO”。

和这群“神仙队友”一起做group project，真的是一种又痛苦又享受的体验。

痛苦在于，你身边的人太强了，会让你产生巨大的peer pressure（同辈压力）。我刚开始的时候特别不自信，总觉得自己写的代码不够优雅，想法不够有创意。但享受的地方在于，这种压力会逼着你用最快的速度成长。你身边的每个人都是你的“外挂”。

比如我们之前做的一个关于金融市场情绪分析的项目。组里有个来自韩国的同学，他本科是学统计的，对时间序列模型理解得特别深。当大家都在用传统的LSTM模型时，他提出可以结合GARCH模型来捕捉市场的波动性，这一下就让我们的项目在众多方案中脱颖而出。还有一个新加坡的同学，表达能力超强，PPT做得像艺术品一样。最后的presentation，他一个人就hold住了全场，把我们复杂的技术逻辑，讲得连文科背景的教授都频频点头。

在这样的环境里，你学到的不仅是技术。你学会了如何高效协作，如何清晰地表达自己的观点，如何欣赏并学习他人的长处。我们常常在深夜的讨论中，从代码聊到职业规划，再从职业规划聊到人生理想。这种思想的碰撞和连接，是在任何教科书上都学不到的。根据港大就业报告的数据，计算机科学硕士毕业生的平均起薪在香港属于非常高的水平，很多同学都能进入Google、腾讯、或者顶级金融机构，我想这和我们在学习过程中培养的综合能力密不可分。

AI不再是代码，而是解决问题的钥匙

在港大读AI，最颠覆我认知的一点是，它让我真正明白了AI的价值。以前我觉得AI就是调参、炼丹，追求更高的准确率。但在这里，每一门课、每一个项目，都在引导我们去思考一个问题：So what? 你的技术，到底能解决什么实际问题？

我们有一门课叫“AI for FinTech”，教授直接把我们拉到了数码港（Cyberport）——香港的一个科技中心，和那里正在孵化的创业公司交流。有一家初创公司，正在用AI做智能投顾，他们的痛点是如何让模型给出的投资建议，既能符合监管要求，又能让普通用户看懂。我们小组后来的期末项目，就是为他们设计一个基于可解释性AI（Explainable AI, XAI）的推荐报告生成系统。

我们不再是为了交作业而写代码，而是真的在为一个商业场景寻找解决方案。我们查阅了大量关于LIME和SHAP（两种主流的XAI算法）的论文，反复和公司团队开会沟通需求。最后我们做出的demo虽然很粗糙，但当对方的CEO跟我们说“你们这个思路很有启发”时，那种成就感是刷再高的分都无法比拟的。

香港这座城市，本身就是一个巨大的AI应用试验场。它是世界级的金融中心、物流中心和医疗中心，这些领域都有海量的数据和亟待解决的痛点。香港政府近年来也大力投资创科，比如“InnoHK创新香港研发平台”就投入了上百亿港元，吸引了全球顶尖的科研机构（比如和港大合作的The Laboratory for AI-Powered Financial Technologies）落户。身处其中，你能清晰地感受到时代的脉搏。

你会发现，AI不是一个孤立的学科，它是一把钥匙，可以去开启金融、医疗、艺术、城市管理等各个领域的大门。这种认知，让我对自己的未来有了更清晰的规划。我不再只想着去当一个“码农”，而是开始思考，我可以用我学的技术，在哪个垂直领域里创造出真正的价值。

说了这么多，其实在港大的生活远比我描述的要丰富和复杂。你会遇到因为语言和文化差异带来的困扰，会为了赶due而焦虑到失眠，也会在某个瞬间被这座城市的活力和美景治愈。

如果你问我，来这里值不值？我的答案是肯定的。

所以，如果你也对AI的未来充满好奇，别只是观望。把你的GitHub项目做得再酷一点，把你的个人陈述（Personal Statement）写得再真诚一点。不要怕自己的背景不够“硬核”，港大喜欢的是有想法、有潜力、有故事的人。

这里没有一条为你铺好的路，但这里有足够多的可能性，让你去定义自己的未来。你不是来学习未来的，你是来创造未来的。希望有一天，能在港大的校园里，看到你的身影。