卡内基梅隆大学（CMU）的Eric Xing（邢波）教授为什么能读完一般学校的分子生物学PhD后到伯克利去CS PhD？
卡内基梅隆大学（CMU）的Eric Xing教授是一位在人工智能和机器学习领域极具影响力的学者，但他的学术背景却相当独特：他最初获得了分子生物学博士学位，之后又转向了计算机科学领域，并在伯克利攻读了第二个博士学位。这种跨学科的转变并非易事，而Eric Xing教授能够实现这一飞跃，得益于他深厚的学术功底、敏锐的洞察力、卓越的解决问题的能力以及对新领域的热情和坚持。
以下将详细阐述Eric Xing教授从分子生物学到计算机科学PhD的转型之路：
1. 扎实的科学基础与严谨的研究训练
Eric Xing教授本科和硕士阶段的训练主要集中在生物科学领域。他毕业于中国科学技术大学少年班，这本身就意味着他接受了早期的高强度科学训练，培养了扎实的数学和科学基础。随后，他在密歇里根大学获得了分子生物学博士学位。
在分子生物学领域的研究经历，为他打下了坚实的科学基础。 虽然领域不同，但科学研究的本质是相通的。他在分子生物学领域的博士研究，让他熟悉了：
复杂的系统建模和数据分析： 分子生物学研究，特别是涉及基因组学、蛋白质组学等领域，需要处理海量数据，并尝试理解生物系统中的复杂相互作用和调控机制。这锻炼了他处理大规模数据集的能力，以及建立和验证模型的思维方式。
严谨的科学方法和逻辑推理： 博士研究要求从提出问题、设计实验、收集数据到分析结果和得出结论，每一步都充满严谨的科学逻辑。这种训练使他能够清晰地思考问题，并有条理地解决它们。
实验设计和数据可视化： 理解生物实验的设计原理，如何设计控制实验来验证假设，以及如何有效地可视化和解释复杂的数据，这些技能都为他后来在计算机科学领域进行模型解释和可视化打下了基础。
对生物学“问题域”的深刻理解： 他对生物系统内部的运作机制的理解，使得他能够将计算机科学的工具和方法应用于解决生物学中的实际问题，从而在生物信息学等交叉领域找到了自己的定位。
2. 对数据和计算的直觉与兴趣萌芽
在进行分子生物学研究的过程中，Eric Xing教授很可能在数据分析和计算方面展现出超越生物学本身的兴趣和能力。
数据驱动的研究趋势： 21世纪初，生物学正经历着“后基因组时代”的到来，数据爆炸式增长。分子生物学的研究越来越依赖于计算工具和统计分析方法来解读这些庞大的数据集。例如，基因组比对、蛋白质结构预测、系统生物学建模等都需要强大的计算能力和先进的算法。
在分子生物学研究中遇到的计算挑战： 在他的博士研究中，他可能遇到了纯粹的生物学方法难以解决的计算和统计难题。这促使他主动学习和探索计算机科学中的工具和技术，以更有效地分析和理解他所研究的生物数据。
早期对计算的接触： 他可能在博士期间开始接触到机器学习、统计建模等计算机科学的工具，并发现它们在解决生物学问题上的巨大潜力。例如，他可能利用统计模型来分析基因表达数据，或者使用简单的算法来预测蛋白质序列的功能。
3. 敏锐的洞察力与远见
Eric Xing教授具备卓越的洞察力，能够识别出新兴领域和技术的重要性和潜力。他很可能预见到计算机科学（特别是人工智能和机器学习）将成为解决复杂科学问题（包括生物学问题）的关键驱动力。
预见交叉学科的未来： 他很可能意识到，未来的科学研究将越来越依赖于学科之间的交叉融合。计算机科学与生物学的结合，即生物信息学和计算生物学，将是研究的重点和前沿。
对人工智能的早期热情： 尽管当时人工智能和机器学习尚未像今天这样成为主流，但Eric Xing教授很可能看到了它们在处理复杂系统、模式识别和预测方面的巨大潜力。他可能认识到，这些技术可以为理解生物系统的复杂性提供前所未有的工具。
4. 追求更深层次的理论和方法论
在分子生物学博士研究结束后，Eric Xing教授可能感觉到，如果想更深入地理解和解决他所关注的“复杂系统”问题，他需要掌握更强大的理论框架和更精密的计算工具。
从应用到基础： 尽管他在分子生物学研究中运用了计算工具，但他可能希望更深入地理解这些工具背后的数学原理和算法设计。计算机科学，特别是机器学习，提供了一个更普适、更强大的框架来处理数据和构建模型。
解决更普遍的问题： 他可能意识到，他在生物学研究中遇到的许多问题，例如模式识别、数据降维、预测建模，在其他领域也普遍存在。计算机科学的PhD学习能够为他提供解决这些普遍性问题的理论和技术能力。
5. 选择伯克利作为第二博士的契机
选择加州大学伯克利分校的计算机科学系攻读博士学位，也并非偶然。伯克利在当时（以及现在）都是计算机科学领域的顶尖学府，尤其在人工智能、机器学习、统计学和数据科学领域享有盛誉。
顶尖的研究环境和导师： 伯克利拥有许多在该领域具有开创性贡献的教授，如Michael Jordan、Stuart Russell等。与这些顶尖学者共事，能够为他提供最佳的学习和研究指导。
强大的计算资源和跨学科合作： 伯克利拥有先进的计算资源和鼓励跨学科合作的文化，这为他从生物学转向计算机科学提供了良好的平台。
学术声誉和职业发展： 在伯克利获得计算机科学博士学位，无疑能极大地提升他在新领域的学术声誉和职业发展前景。
6. 如何实现这种跨越（具体方法和过程）
实现这种跨越，需要Eric Xing教授付出巨大的努力和采取一些主动的步骤：
自学和旁听课程： 在完成分子生物学博士学位后，他很可能在申请伯克利PhD之前，通过自学或者旁听一些计算机科学的入门级和进阶级课程，来弥补自己在CS领域的知识空白。这可能包括线性代数、概率论、统计学、数据结构和算法、机器学习基础等核心课程。
积极联系教授和进行研究实习： 在申请过程中，他可能主动联系伯克利CS系的教授，特别是那些在生物信息学、统计学习或相关交叉领域有研究的教授。他可能会提供他过往的研究经历（包括利用计算方法解决生物学问题的案例），并表达自己强烈的学习意愿，甚至可能申请在实验室进行短期实习，以展示自己的潜力和能力。
准备强有力的申请材料： 他需要在申请材料中清晰地阐述自己为何要从分子生物学转到计算机科学，以及他过往的研究经历如何为他在CS领域的研究打下基础，并表现出他对新领域的热情和清晰的研究规划。他可能会强调自己在数据分析、建模和解决复杂问题方面的能力。
利用生物学背景的优势： 他的分子生物学背景并非劣势，而是宝贵的资产。在计算机科学领域，尤其是在生物信息学、医学影像分析、药物发现等应用领域，拥有生物学背景的计算机科学家是极其稀缺和有价值的。他在伯克利的研究很可能就充分利用了这一点，将AI和机器学习应用于生物学问题。
总结来说，Eric Xing教授从分子生物学PhD到伯克利CS PhD的转变，是一个基于深厚科学基础、对数据和计算的深刻理解、敏锐的学术洞察力以及不懈追求新知识的卓越学术历程。他不仅克服了跨学科的挑战，更成功地将他在生物学领域积累的经验和洞察力，与计算机科学的强大工具相结合，最终在人工智能和机器学习领域取得了举世瞩目的成就。
网友意见
当时的情况估计了解的人很少了。作为邢老师的粉丝事后诸葛亮的说一句：
以邢老师的天赋+疯子一般的工作强度，不成功才是怪事......
天赋从我的接触上来说，完全超出了我的评价能力范围。只是觉得很聪明，到底多聪明我也说不上来...大概是我见过的最聪明的十数人之一吧...
最夸张的是邢老师的工作强度，真心不是想做就做得到的...
每当我周末/节假日晚上默默的回到空无一人的系里继续苦逼的干活时，只有邢老师那永远亮着的办公室能给我心里安慰...
邢老师是远近闻名的工作狂人，目测平均每天十二小时打底（包括节假日）。他在加州似乎还有start up，常年周末往西海岸飞。最近一年似乎和国内联系也很紧密，这个星期就又飞回去做讲座了...
别人回国做讲座都是休个假，飞回去再玩几天。邢老师一切工作照旧，中美航班上有同学也有看到过他全程工作= =
在这种强度下人家还每天中午固定去锻炼...
邢老师做事情还超级高标准，刚来CMU的第一年我先后修了他的10701机器学习和10708概率图模型（PGM）。那真是我人生第一次感觉是：“我知道这些都很有用，都很好，但是我真的不想学那么多啊呜呜呜呜呜呜”...
他默认每次课上课之前你都把reading全看完了，课上都是在reading材料的基础上往深了讲。如果你reading上的东西不会，那就不好意思，基本是不太可能听得懂的= =
问题是reading每周都是一百页起步...可不是做应用的那些看一看就知道在干啥的paper，这可是正经的一线机器学习会议和期刊的论文... 我记得第一个学期每天都是捧着感觉永远看不懂的公式，待着对自己智商的怀疑入睡的......（后来不怀疑了承认自己确实笨之后感觉开心了好多哈哈哈哈）
这还只是reading哦，两周还有一次作业，做出来时间因人而异，但是大体每次都是十页A4纸满满的latex打出来的公式，加上一道类似于写个类似LDA的编程题这样。
然后还有个Project，最后既要poster也要presentation= =。要想Project拿到好的分数，大概起码要做到一线国际会议的short paper的水平吧... 10701的project我们的评价大概在A~A-之间，后来改了改格式投去了EMNLP（自然语言处理的还不错的会）结果就中了6页short...... 很多做的更好的后来都中了NIPS ICML（机器学习的顶级会议）....
这还只是邢老师对上他课学生的要求，他对自己的要求据我观察是显著的更高的...
事后诸葛亮的看，这样的人不成名真是没天理了....
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大年三十不出意外又在gym碰见了邢老板=。= 不过好歹他除夕夜没有在学校。。。
我发现之前的照片似乎看错了... 多谢楼下匿名用户提醒.../脸红
不过邢老板工作狂的名声是远近闻名的，就不多证明饿了。。。
--------------------------3.22.2015更新------------------------------------
最新消息，邢老板和SCS系主任一起牵头和匹兹堡大学医院（全美排名前十的大医院）以及匹大一起拿到了一份可以每年养二十个人的大funding。这个funding在CMU这边会成立一个新的医疗与机器学习的研究中心，由邢老板负责... 正好符合他的Bio+ML双PhD背景。
回想回当年邢老师读完bio决定再去都ML的PhD那时候的压力和魄力，现在也算是“念念不忘，必有回响”了吧。
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