乔明达总是走在别人前面。
当同学还为高考拼命时，清华大学已向高一时的他抛来橄榄枝；当大家还为GPA忧心忡忡时，他的成绩已连续3年稳居年级第一；当考研、留学大军还在祈祷被名校眷顾时，他已完成在卡内基梅隆大学与斯坦福大学参与机器学习理论的研究；当别人为论文“掉头发”时，他已经在顶尖期刊发了5篇文章，3篇研究成果发表于国际机器学习领域最好的会议COLT 2017和NIPS 2017……
他是清华大学交叉信息院“姚班”2014级本科生，看起来还是个95后呆萌少年，爱看动画，喜欢做饭……但他已是人工智能界中“未来可期”的新星，是被卡内基梅隆大学计算机系的Ariel Procaccia教授称赞为 “绝对是现象级的”（absolutely phenomenal）怪才。
乔明达本是“竞赛出身”。小学五年级的他看到同学用编程来制作动画，就出于好奇参加了信息学的兴趣班，一年后在全省小学生编程竞赛中得了第一，就此走上信息学竞赛之路，一路拿奖拿到手软，曾以第29届全国信息学奥林匹克竞赛金牌敲了清华大学的大门，并于2015年与同学组队参加ACM国际大学生程序设计竞赛世界总决赛，赢得了清华大学在该赛事上近6年的唯一一块金牌。
“最初参加竞赛主要是想挑战一下自己。”但慢慢地，乔明达发现竞赛题目有些比较固定的“套路”，“比如一些解决分析类问题，方法上比较不固定，但用一些别人想出来的方法，然后直接套到这个问题上就可以成功”。现在他偶尔也会去参加一些比赛，但在他看来，“竞赛只能作为一种游戏，不能作为职业”。
乔明达心之所向的职业是“科研”，“做研究等于做一些别人没做过的事，要想新的方法去做，这个过程会更具有挑战性。”对于他来说，这更像是场思维深处的探险。
但这“探险”并没想象中顺利。
乔明达在大二时便在导师指导下开始人工智能理论方向的研究，导师向他介绍了机器学习理论领域中1954年提出、但至今未能解决的一个经典问题，即探究如何拉展多臂老虎机以获得最多的奖励。乔明达想出一种算法，本以为很快就能解决掉，但在对算法进行验证时，发现它在一种特殊情况下行不通。
于是，乔明达“就是每天想，做实验和观察”，有时在自习室一坐就是一天，有时焦虑得坐不住，就出去不停地来回走，边走边想，“我一开始太拘泥于过去的方法，始终做不出想要的结果”。
经过一年不懈探索，乔明达最终成功地发现了攻克这一开放性问题的创新技术，在问题的解决上取得了突破，在这个项目上完成的两篇学术论文也在2017年发表于机器学习理论国际会议——机器学习理论会议（Annual Conference on Learning Theory，COLT2017）。
谈起其中攻坚克难的关键，乔明达觉得，“科研你不光是努力就可以了，它可能更多的就是灵感，加点运气，也很重要。如果你有好的灵感、直觉，你知道哪些努力值得做，哪些现在不做或者过些时间再做会更容易解决。”这个直觉来自哪儿？乔明达认为在于经验的积累，在于多学多思考。
凭着这样的精神和劲头，乔明达曾在2017年先后前往卡内基梅隆大学与斯坦福大学访学，在短短半年的研修中，就在合作者的协助下完成了3个研究项目。其中与Ariel Procaccia教授协作设计了一个几乎最优的投票机制，并计划于近期实现该算法的应用版本，这一成果也将部署在非营利性网站RoboVote上，帮助用户进行最优决策。
在乔明达看来，这半年多997（注：朝九晚九，每周七天）的生活虽然忙碌，但过得十分开心，“因为能不停地想出新东西，并且自己的理论工作将在不远的将来真真切切地为人们提供便利，这让我感到前所未有的自豪。”
人工智能路漫漫，乔明达将继续在人工智能的基础领域“上下求索”，“它就像是个黑匣子，里面还有很多未知的东西，我们能了解的话，或许能对我们人工智能的应用产生很大能量。”乔明达希望，将来能够用机器学习理论推动世界改变。