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        首頁(yè) ? 人工智能 ? 李開(kāi)復(fù):北美AI時(shí)局圖

        李開(kāi)復(fù):北美AI時(shí)局圖

        黃棘
        8 年前人工智能

          創(chuàng)新工場(chǎng)董事長(zhǎng)、創(chuàng)新工場(chǎng)AI工程院院長(zhǎng)李開(kāi)復(fù)博士,近期受邀前往北美,參與了一系列AI相關(guān)活動(dòng),不僅在MIT分享了來(lái)自中國(guó)的AI進(jìn)展,還與“AI三巨頭”——Hinton、LeCun和Bengio,進(jìn)行了面對(duì)面交流。

          他也看到了Google、Facebook和微軟在AI人才組織和發(fā)展中,遭遇的競(jìng)爭(zhēng)和挑戰(zhàn)。

          此外,加拿大也因?yàn)锳I火熱,正希望把握住史無(wú)前例的機(jī)遇,那加拿大又是如何鼓勵(lì)A(yù)I、發(fā)展AI的呢?

          不妨一起聽(tīng)聽(tīng)李開(kāi)復(fù)博士的《北美AI見(jiàn)聞錄》。

        李開(kāi)復(fù):北美AI時(shí)局圖-鋒巢網(wǎng)

          △李開(kāi)復(fù) Giulia Marchi/Bloomberg

          量子位的讀者:

          你們好!

          這一次去北美,最核心的議程是參加MIT計(jì)算機(jī)科學(xué)與人工智能實(shí)驗(yàn)室(CSAIL)和數(shù)字經(jīng)濟(jì)中心(IDE)主辦的AI會(huì)議,主題是:AI和就業(yè)的未來(lái)。

          避而不談的AI挑戰(zhàn)

          先談?wù)劥髸?huì)觀感吧,這一次Google、Facebook和微軟等美國(guó)AI巨頭公司都有代表參加,但最令我驚訝的是這些巨頭這次表現(xiàn)出的AI態(tài)度。

          原本以為會(huì)談?wù)摵芏嗳斯ぶ悄軐?duì)未來(lái)和人類(lèi)的影響,比如工作、隱私、網(wǎng)絡(luò)安全等等,好的壞的都會(huì)探討,但會(huì)上并沒(méi)有聽(tīng)到太多“負(fù)面”的探討。

          這次這三家公司的代表演講,顯得有些避重就輕。談?wù)劶夹g(shù),講講科技與未來(lái),然后說(shuō)下自己正在進(jìn)行的研究,偶爾也談?wù)撜撸喟脒€是與特朗普有關(guān),簽證移民政策之類(lèi)的,基本沒(méi)有談?wù)撊斯ぶ悄苷趲?lái)的挑戰(zhàn)。

          三家公司代表中,只有Google的代表談到一點(diǎn)人工智能帶來(lái)的挑戰(zhàn),不過(guò)他主要講的還是未來(lái)三年的計(jì)劃,比如Google幫助培訓(xùn)人類(lèi)更好使用AI,核心是幫助其他領(lǐng)域科學(xué)家利用AI把工作做得更好。對(duì)于如何解決客服失業(yè)或工作被替換的問(wèn)題,并不涉及。

          我在這三家公司都有高管朋友,他們后來(lái)跟我私下解釋說(shuō),公司公關(guān)部門(mén)清楚地告訴過(guò)他們,不可以談人工智能潛在的負(fù)面影響,要盡可能把人工智能描述得很美好,一切都是“人+機(jī)器=3”,人很強(qiáng),機(jī)器很強(qiáng),加起來(lái)更強(qiáng)。

          今后人類(lèi)還會(huì)學(xué)著跟機(jī)器一起彼此增強(qiáng),就業(yè)問(wèn)題也會(huì)迎刃而解,其他技術(shù)問(wèn)題也會(huì)迎刃而解,現(xiàn)在正是巨大生產(chǎn)力的大發(fā)展時(shí)期,機(jī)器正在能夠幫助人類(lèi)解決各種不適合人解決的問(wèn)題,所以不要過(guò)于談?wù)撘恍┎惶篮玫氖虑椤?/p>

          我覺(jué)得這不是一種負(fù)責(zé)任的公關(guān)策略和行為。因?yàn)檫@三家公司作為美國(guó)甚至全球AI的領(lǐng)跑者,熟知最新技術(shù)進(jìn)展,也知道“水能載舟亦能覆舟”的道理,不能只向大眾傳達(dá)“載舟”。

          我覺(jué)得在人工智能的探討中,一定要有責(zé)任感,不僅要分享帶來(lái)的巨大機(jī)會(huì),也要分享未來(lái)潛在的挑戰(zhàn),然后讓更多力量參與進(jìn)來(lái)去解決問(wèn)題,我覺(jué)得這才是比較負(fù)責(zé)任的做法。

          對(duì)中國(guó)AI發(fā)展心態(tài)復(fù)雜

          另一個(gè)令我驚訝的是美國(guó)公司為核心的AI組織,對(duì)中國(guó)AI的態(tài)度。

          美國(guó)有很多組織在討論AI方面的議題,比如Partnership on AI,應(yīng)該算是大家相對(duì)比較認(rèn)可的非盈利機(jī)構(gòu),但現(xiàn)在組織成員都是美國(guó)的公司,這就有些“尷尬”。

          中國(guó)的AI進(jìn)展也很快,你不請(qǐng)中國(guó)公司加入進(jìn)來(lái)探討,自己琢磨如何在AI發(fā)展上給開(kāi)發(fā)者制定規(guī)則、做出約束,或者如何避免AI在道德和社會(huì)層面帶來(lái)負(fù)面影響,這都有些不切實(shí)際。

          而且你不請(qǐng)中國(guó)公司參與,自己做一大堆決定,最后中國(guó)公司在你們警惕的那些紅線和邊緣地帶進(jìn)展飛快,反而失去了一開(kāi)始成立組織的初衷。

          這些都是一目了然的事實(shí)。但美國(guó)這幫AI公司也有一些私下的顧慮。他們覺(jué)得在隱私等相關(guān)問(wèn)題上,中美兩國(guó)的道德接受度是完全不同的,比如裝攝像頭,中國(guó)可能接受、執(zhí)行起來(lái)比美國(guó)要快,你這個(gè)組織制定的約束,也不一定就能發(fā)揮效力。

          總之給我的核心感覺(jué)是:Partnership on AI這樣的組織沒(méi)有底氣認(rèn)為自己可以獲得中國(guó)公司的支持,但可能因?yàn)闆](méi)有中國(guó)公司參與,他們又會(huì)因之有損失。因?yàn)樗麄円贿呑约哼_(dá)成共識(shí)、相互約束,另一邊中國(guó)AI快速發(fā)展,他們就會(huì)落后。

          如果放在過(guò)去,可能問(wèn)題不大,因?yàn)槊绹?guó)的科技遠(yuǎn)遠(yuǎn)領(lǐng)先其他國(guó)家,但現(xiàn)在AI來(lái)講,中國(guó)和美國(guó)之間的差距并不大,所以我覺(jué)得美國(guó)這些AI組織如今境地有些尷尬,身陷兩難。

          OpenAI 離初衷越來(lái)越遠(yuǎn)

          談到AI相關(guān)的組織,可能?chē)?guó)內(nèi)知名度比較高的是馬斯克和YC創(chuàng)始人Sam發(fā)起的OpenAI,當(dāng)時(shí)也招攬到了不少人才,不過(guò)最近正在遇到危機(jī),很多核心人物都走了,我也從一些核心人員那里聽(tīng)到一些原因。

          先說(shuō)說(shuō)離開(kāi)的代表性大牛吧。Pieter Abbeel,是加州大學(xué)伯克利分校教授,強(qiáng)化學(xué)習(xí)領(lǐng)域的大牛。去年4月正式離開(kāi)伯克利加入OpenAI,從顧問(wèn)轉(zhuǎn)為全職研究員。最近從OpenAI走了,可以說(shuō)影響不小。

          他離職以后,創(chuàng)業(yè)做了一家名為Embodied Intelligence的公司,教機(jī)器人學(xué)習(xí),比如去做一些從人的動(dòng)作學(xué)習(xí)、然后做重復(fù)性工作的算法開(kāi)發(fā)。

          這家公司里,還有OpenAI的前研究員Peter Chen和Rocky Duan,他們都是Abbeel在伯克利的博士生。所以相當(dāng)于師徒一起離開(kāi)了吧。

          另一個(gè)大牛是lan Goodfellow,GAN的發(fā)明者,他之前離開(kāi)Google大腦團(tuán)隊(duì)加入OpenAI,今年又重新回到了Google大腦。

          我這次也跟OpenAI中待過(guò)的人聊過(guò),大家離職的核心原因其實(shí)挺一致。

          首先,當(dāng)初加入OpenAI,是希望把AI做得更開(kāi)放,不要壟斷在幾家大公司手中,畢竟當(dāng)時(shí)馬斯克發(fā)起成立OpenAI,說(shuō)的就是Google為代表的公司太強(qiáng)勢(shì),把超過(guò)50%的業(yè)界頂級(jí)AI專(zhuān)家招入麾下,長(zhǎng)此以往,可能會(huì)導(dǎo)致AI技術(shù)的壟斷或者走向其他方向。

          其次,OpenAI發(fā)起時(shí),對(duì)于AI發(fā)展存在的一些挑戰(zhàn),比如隱私、安全、威脅人類(lèi)工作之類(lèi)的問(wèn)題,他們希望用更開(kāi)放的方法去做,這樣等到AI真正發(fā)展起來(lái)后,才不會(huì)讓少數(shù)公司獨(dú)大,這是第二個(gè)共同理想。

          還有第三個(gè)原因,沒(méi)有怎么被拿出來(lái)談。到OpenAI這樣的組織待著,要比學(xué)校里薪資高出3-5倍,這些學(xué)術(shù)人才到了OpenAI,也還是能推進(jìn)自己的研究,加上馬斯克的口才及個(gè)人魅力,所以創(chuàng)立之初,人才紛至沓來(lái)。

          但現(xiàn)在快2年過(guò)去,也就有一些問(wèn)題暴露了。

          首先,回過(guò)頭去看,OpenAI真正產(chǎn)出的成績(jī)并不多,外界能感知的就更少,比如開(kāi)源之類(lèi)的,進(jìn)度有限。

          其次,他們做的一些項(xiàng)目展示,比如機(jī)器人幫你端菜、洗碗、刷盤(pán)子什么的都挺好的,他們自己也覺(jué)得很有意思,但相對(duì)AlphaGo這種項(xiàng)目,一對(duì)比就被打得落花流水。

          OpenAI也參與了AI打DOTA之類(lèi)的,但DOTA的影響力,沒(méi)有AlphaGo引起的那樣大,后來(lái)DeepMind團(tuán)隊(duì)在醫(yī)療等領(lǐng)域,業(yè)界影響也很大。

          另外,還有與馬斯克相關(guān)的原因。因?yàn)镺penAI這個(gè)組織跟馬斯克關(guān)聯(lián)緊密,所以有時(shí)候馬斯克自己其他公司的事情,比如特斯拉,也讓OpenAI的科學(xué)家?guī)兔Τ鲋饕馐裁吹模悬c(diǎn)成為馬斯克的“智囊團(tuán)”了。這個(gè)本身算不上特別大的問(wèn)題,但畢竟會(huì)讓有些人才心里不舒服。

          當(dāng)然,資金方面也不是沒(méi)有問(wèn)題。最開(kāi)始說(shuō)將有10億美元來(lái)支持OpenAI,但這并不意味著一下子就有這樣一筆錢(qián)打到賬上,而是一個(gè)目標(biāo)數(shù)字,主要投資人也是馬斯克和他的幾位朋友,并且以馬斯克的為主,錢(qián)的問(wèn)題自然是個(gè)隱患。

          所以,OpenAI這樣一個(gè)當(dāng)初被寄予厚望的AI組織,希望他可以抗衡Google,現(xiàn)在看來(lái)基本不可能了。

          OK,那既然談到了Google,順著說(shuō)說(shuō)Google、Facebook和微軟這三家AI巨頭,當(dāng)前在AI方面給我留下的印象吧。

          AI三巨頭公司

          Google

          先說(shuō)下Google。Google內(nèi)部相當(dāng)于有三個(gè)部門(mén)在搞AI,Google大腦、Google云,還有DeepMind。

          Google大腦和Google云,都在Google治下,應(yīng)該協(xié)調(diào)起來(lái)更好一些。

          但DeepMind被收購(gòu)至今,還有相當(dāng)大的自主決策權(quán),所以不可避免會(huì)與另外兩股Google內(nèi)部力量產(chǎn)生競(jìng)爭(zhēng),比如DeepMind和Google同時(shí)進(jìn)入一些城市,也會(huì)有彼此搶人才的狀況。

          當(dāng)然,他們內(nèi)部會(huì)講得很好,說(shuō)建立兩個(gè)機(jī)會(huì)來(lái)爭(zhēng)取人才,對(duì)公司利益也是最大化。但這樣的競(jìng)爭(zhēng)既然存在,雙方的合作就也不會(huì)特別完美,問(wèn)題還是有的,只是細(xì)節(jié)不能多說(shuō)了,大家都是朋友。

          這三家AI巨頭公司中,其實(shí)給我印象最深的還是Facebook,因?yàn)榻鼛啄陙?lái),我認(rèn)為把厲害人才用得比較好的是Facebook。

          Facebook

          核心自然是Yann LeCun用Facebook的資源聚攏了很大一批人才。

          LeCun這次也在MIT發(fā)表了演講,沒(méi)有談到有大突破的東西,但會(huì)議中還是有不少可以參考的東西。他特別提到了華人AI科學(xué)家何愷明,以及后者的Mask R-CNN。

          LeCun說(shuō)現(xiàn)在的進(jìn)展是5年前難以想象的,對(duì)于機(jī)器學(xué)習(xí),從識(shí)別過(guò)程走上理解過(guò)程,進(jìn)展都比之前順利很多。我覺(jué)得在他的演講交流中,我見(jiàn)到了他過(guò)去沒(méi)有看到過(guò)的那種樂(lè)觀。

          他在會(huì)議中提到一個(gè)小突破,即用現(xiàn)在能夠針對(duì)一張圖問(wèn)一個(gè)比較復(fù)雜的問(wèn)題,然后這個(gè)問(wèn)題能被拆分成很多部分,用自我深層的思考去綜合解決。

          比如你問(wèn)這樣一個(gè)問(wèn)題:圖中哪個(gè)物體離黃色球最遠(yuǎn)?系統(tǒng)就能拆分成距離黃色球最近、最遠(yuǎn)的物體,然后生成不同的網(wǎng)絡(luò),用一整套訓(xùn)練來(lái)完成這樣一個(gè)任務(wù)。

          我覺(jué)得這給他帶來(lái)了比較大的樂(lè)觀態(tài)度,特別是GAN方面的推進(jìn)。會(huì)讓他覺(jué)得可以做更聰明的理解型的決策模型,或者說(shuō),比他之前預(yù)計(jì)的時(shí)間要更快吧。

          我看過(guò)他之前的發(fā)言,對(duì)AGI(通用人工智能)的預(yù)計(jì)非常長(zhǎng)遠(yuǎn),認(rèn)為當(dāng)前還沒(méi)有任何工程根據(jù),但這次他變得更樂(lè)觀了,他也多次談到Facebook內(nèi)部推進(jìn)的速度。

          這種推進(jìn)的核心組織,自然是他掌管的FAIR(Facebook AI Research),可能之前多多少少有一些曝光,不過(guò)中國(guó)讀者可能不太清楚這個(gè)機(jī)構(gòu)的內(nèi)部情況。

          FAIR現(xiàn)在是一個(gè)規(guī)模120多人的機(jī)構(gòu)了,整體水平非常高,應(yīng)該說(shuō)放眼全球,除Google之外的最厲害的一個(gè)AI科研機(jī)構(gòu),非FAIR莫屬。

          因?yàn)镕AIR既在Facebook,又能夠有很大的自由度做事情,LeCun個(gè)人也吸引了很多頂級(jí)的人,這些人再彼此號(hào)召,就會(huì)讓FAIR的江湖地位不斷提高,這算是Facebook在人才吸引方面很好的一個(gè)策略吧。

          不過(guò)也不是沒(méi)有問(wèn)題,體現(xiàn)在研究機(jī)構(gòu)和產(chǎn)品部門(mén)的“矛盾”上。

          LeCun原本有一個(gè)對(duì)接部門(mén),這個(gè)部門(mén)主要負(fù)責(zé)把FAIR的技術(shù)產(chǎn)品化。因?yàn)長(zhǎng)eCun個(gè)人拒絕做產(chǎn)品,他自己是科研大師,更多技術(shù)研發(fā)的初衷和興趣,也都是科研式的。

          LeCun甚至嚴(yán)苛到要求團(tuán)隊(duì)不要過(guò)分使用Facebook的數(shù)據(jù),要更多在標(biāo)準(zhǔn)數(shù)據(jù)集的基礎(chǔ)上做出有震撼力的東西,不然憑借Facebook的數(shù)據(jù),他會(huì)覺(jué)得“勝之不武”,而且結(jié)果上,也不知道究竟是Facebook的數(shù)據(jù)厲害,還是他厲害。

          這一點(diǎn)上,我不是很同意他的觀點(diǎn),但我理解他的想法。LeCun學(xué)術(shù)出身,很愛(ài)學(xué)術(shù)方面的競(jìng)爭(zhēng),他也肯定希望別人輸?shù)眯姆诜运M屗难芯炕A(chǔ)跟別人相對(duì)公平,于是要求團(tuán)隊(duì)盡量不要用Facebook的數(shù)據(jù),要用標(biāo)準(zhǔn)數(shù)據(jù),這樣結(jié)果上與他人就有可比性。

          反正LeCun可以說(shuō)是一個(gè)中規(guī)中矩的科研人,他想把事情做到最好,不想占便宜,用數(shù)據(jù)取勝,這一點(diǎn)上是讓人尊敬的,是一個(gè)科學(xué)家推動(dòng)科學(xué)技術(shù)進(jìn)步的態(tài)度。

          但我覺(jué)得有其中兩個(gè)問(wèn)題。

          第一,當(dāng)你不用最大數(shù)據(jù)集的時(shí)候,你不知道是不是已經(jīng)把技術(shù)做到了最好。因?yàn)樽詈玫募夹g(shù),可能是適用數(shù)據(jù)最廣泛的技術(shù),所以是不是因此丟失了最好的算法,這是值得討論的。

          第二是完全以學(xué)術(shù)方式來(lái)做技術(shù),拒絕適用內(nèi)部大量數(shù)據(jù),可能會(huì)讓自己技術(shù)應(yīng)用到產(chǎn)品上出問(wèn)題。

          這兩個(gè)問(wèn)題,也不是看不到表現(xiàn)。最近Facebook內(nèi)部也有一些調(diào)整,有一個(gè)部門(mén)原來(lái)因FAIR專(zhuān)門(mén)成立,希望把FAIR的技術(shù)轉(zhuǎn)換為標(biāo)準(zhǔn)產(chǎn)品,讓它能夠應(yīng)用到公司各個(gè)不同的領(lǐng)域。

          但最近那個(gè)部門(mén)的領(lǐng)導(dǎo)換成了一個(gè)中國(guó)人,他來(lái)了以后就跟FAIR不太互睬,比如有些技術(shù),語(yǔ)音之類(lèi)的,他就覺(jué)得自己可以做,不用完全等著FAIR。當(dāng)然視覺(jué)方面還是依賴(lài)于FAIR的突破,但內(nèi)部的分歧已經(jīng)有苗頭了。

          學(xué)術(shù)派 VS. 工程派

          這其中也有一個(gè)蠻常見(jiàn)的問(wèn)題,一家公司想要在技術(shù)上更領(lǐng)先,就會(huì)涉及人才網(wǎng)羅和組織,而很多科技人才哪里找,還是高校和科研單位為主吧。

          所以科技公司里,如果你單純招一批研究的人才進(jìn)行研究,怎么跟產(chǎn)品工程的人融合,是一個(gè)非常大的挑戰(zhàn)。

          Facebook和微軟,采用的都是“象牙塔”模式。

          公司組織架構(gòu)下做一個(gè)象牙塔,用這個(gè)象牙塔吸引最頂級(jí)的人才,讓他有大量的數(shù)據(jù)可以用,可以寫(xiě)論文、做研究,一切沒(méi)有限制,自由科研。然后再通過(guò)產(chǎn)品工程師,把技術(shù)實(shí)現(xiàn)應(yīng)用。

          最早這么做的應(yīng)該是比爾蓋茨,當(dāng)時(shí)推出微軟研究院后,以非??斓乃俣?,把頂級(jí)人才吸引了過(guò)來(lái)。后來(lái)百度也用這樣的方法,效果也不錯(cuò)。

          但是類(lèi)似“象牙塔”的結(jié)構(gòu)和系統(tǒng),問(wèn)題也很明顯。

          這些企業(yè)內(nèi)部的科研組織,確實(shí)吸引了科研大牛,進(jìn)而吸引一批小牛,很快就組成了很厲害的科研單位。但因?yàn)榻o于了足夠大的自由度,也很容易與產(chǎn)品部門(mén)有隔閡,科研學(xué)術(shù)的這部分人,會(huì)覺(jué)得我寫(xiě)了這么多論文、獲了這么多獎(jiǎng)、又是各種fellow,你這種產(chǎn)品小朋友按照我意思做就行,我告訴你人臉識(shí)別ready了,你就趕快放到Facebook產(chǎn)品中去,或者不放拉倒。

          所以研究和產(chǎn)品在大公司里對(duì)抗,不是什么意料之外的事情。

          或者也有公司會(huì)直接把研究和產(chǎn)品放在一起,就都是為產(chǎn)品服務(wù)的,這樣就不存在兩個(gè)部門(mén)打仗了。比如阿里巴巴,可能吸引的人學(xué)術(shù)地位沒(méi)有那么高,但阿里會(huì)更注重學(xué)術(shù)群體和產(chǎn)品工程師的融合。Google也差不多,你看兩個(gè)部門(mén)都是科研部門(mén),但最終都是要做產(chǎn)品,都以產(chǎn)品服務(wù)公司。

          所以現(xiàn)在來(lái)講,大公司里搞研究機(jī)構(gòu),吸引學(xué)術(shù)人才進(jìn)來(lái),差不多就這兩種模式吧,各有利弊。不過(guò)顯然“象牙塔”模式,給足學(xué)術(shù)大??臻g自由科研,最后還是因?yàn)楹彤a(chǎn)品部門(mén)之間的隔閡矛盾而離開(kāi),這種案例并不少見(jiàn)了。

          這算是企業(yè)研究院的“魔咒”?,F(xiàn)在雖然FAIR很強(qiáng)大,但從IBM到富士施樂(lè),都沒(méi)有擺脫魔咒。企業(yè)一帆風(fēng)順的時(shí)候當(dāng)然不會(huì)表現(xiàn)出問(wèn)題,然而一旦遭遇財(cái)務(wù)問(wèn)題,象牙塔就會(huì)開(kāi)始崩塌。

          所以這算是一個(gè)懸而未決的問(wèn)題吧,蠻有意思,也蠻值得思考。

          與“AI三巨頭”游

          “AI三巨頭公司”之外,這一次收獲比較大的是跟“AI三巨頭”分別進(jìn)行了交流,其實(shí)我和這“AI三巨頭”之前也有一些關(guān)系,不過(guò)有些交集是這次交流才知道的。

        李開(kāi)復(fù):北美AI時(shí)局圖-鋒巢網(wǎng)

          △與Geoffrey Hinton會(huì)面交流

          Geoffrey Hinton,我在CMU念博士時(shí),他在CMU任教,是我隔壁室友的導(dǎo)師,我博士時(shí)候做一個(gè)項(xiàng)目,還請(qǐng)他參考簽字,不過(guò)以為都過(guò)去很多年了,他應(yīng)該不記得了。但Hinton記性很好,他見(jiàn)面跟我說(shuō)記得我,還跟我說(shuō)當(dāng)時(shí)他給自己的博士學(xué)生買(mǎi)了很多硬盤(pán),最后都被我“掠奪一空”,拿去裝語(yǔ)音數(shù)據(jù)了。所以蠻令我意外。

          另一個(gè)讓Hinton談?wù)撦^多的話題是中國(guó),他其實(shí)跟中國(guó)有很深的緣分,他家族親戚里,有兩位是中國(guó)最早的永久居民,當(dāng)時(shí)跟著毛主席到延安,后來(lái)成為中國(guó)的1號(hào)和2號(hào)永久居民。他們?nèi)叶际巧鐣?huì)主義的信奉者,他也深受影響,不然當(dāng)初也不會(huì)離開(kāi)CMU到多倫多大學(xué)去,他說(shuō)當(dāng)時(shí)就是覺(jué)得CMU拿了太多美國(guó)國(guó)防部的錢(qián),走得太近了,自己不喜歡。

          Hinton是一個(gè)很感性很隨性的人,想到什么說(shuō)什么,沒(méi)有太多的顧忌,性情中人吧。我還問(wèn)他是不是可以認(rèn)為T(mén)DNN對(duì)后來(lái)的CNN有啟發(fā),他回答說(shuō)TDNN其實(shí)就是最早的CNN,這話公開(kāi)說(shuō)出去可能會(huì)引起軒然大波,不過(guò)Hinton就是這樣一個(gè)很感性的大牛。

          比較遺憾的是他目前的身體情況,70多歲,雖然還很硬朗,但他不能坐,只能站著或躺著,所以他坐不了越洋飛機(jī),即便對(duì)中國(guó)很感興趣,也沒(méi)辦法。他現(xiàn)在一半時(shí)間在Google,另一半的時(shí)間就在多倫多大學(xué)。

          △與Yann LeCun會(huì)面交流

          LeCun,之前履歷經(jīng)歷上的交集不多,不過(guò)這次見(jiàn)面,他倒說(shuō)了一件我們都有印象的事。LeCun說(shuō),他在AT&T的時(shí)候,他的老板告訴他希望挖我過(guò)去工作,我也記得這件事,雖然當(dāng)時(shí)并沒(méi)有認(rèn)真考慮過(guò)去AT&T工作,不過(guò)LeCun竟然記得,也是讓我有些意外。

          跟LeCun交流很有意思,主要談到了AI當(dāng)前的技術(shù)進(jìn)展,以及他領(lǐng)導(dǎo)的FAIR。最深刻的印象是他比以前更樂(lè)觀了,說(shuō)明AI技術(shù)突破給了他很大的信心,另外Facebook網(wǎng)羅的人才,也讓他很振奮。

        李開(kāi)復(fù):北美AI時(shí)局圖-鋒巢網(wǎng)

          △與Yoshua Bengio會(huì)面交流

          Yoshua Bengio,我跟他是第一次見(jiàn)面,不過(guò)大家之間也有一些共同“紐帶”,他的博士導(dǎo)師Renato De Mori也是做語(yǔ)音的,所以之前我跟他導(dǎo)師有一些交流和合作。

          Bengio給我的印象是:很像一個(gè)政治領(lǐng)袖——口才很好、溫文爾雅,話少而精。

          他的團(tuán)隊(duì)現(xiàn)在做得也很大,而且剛好趕上加拿大史無(wú)前例的機(jī)遇,所以也是舉國(guó)上下圍繞AI在開(kāi)展一些事情,這個(gè)可能比較值得聊一聊,之前科技相關(guān)的話題,聊到加拿大的時(shí)候也不多。

        李開(kāi)復(fù):北美AI時(shí)局圖-鋒巢網(wǎng)

          AI:加拿大史無(wú)前例的機(jī)遇

          加拿大這個(gè)國(guó)家,不要看她領(lǐng)土面積很大,但人口不多,而且居住條件也沒(méi)那么好,比較冷,整個(gè)生活方式也相對(duì)安定,跟美國(guó)有一些不同。

          現(xiàn)在,因?yàn)樯疃葘W(xué)習(xí)的原因,Hinton和Bengio把多倫多和蒙特利爾,建設(shè)成了人工智能重鎮(zhèn)。

          于是加拿大政府在國(guó)家層面、省層面,都有層層撥款去推動(dòng)人工智能。一定程度有點(diǎn)像我們國(guó)務(wù)院的白皮書(shū),下發(fā)到省市,然后具體去做。

          主要涉及兩個(gè)城市,一個(gè)是多倫多,另一個(gè)是蒙特利爾,兩個(gè)城市又以高校為核心,其實(shí)是圍繞Hinton和Bengio為核心,形成了多倫多和蒙特利爾兩大AI研究機(jī)構(gòu)。

          多倫多主要有兩所大學(xué),一所叫多倫多大學(xué),另一所是滑鐵盧大學(xué),有點(diǎn)類(lèi)似我們的清華北大吧,這兩所大學(xué)的精神領(lǐng)袖是Hinton,他在這里組織起了一個(gè)強(qiáng)有力的科研組織:Vector。

          蒙特利爾也有兩所高校,分別是蒙特利爾大學(xué)和麥吉爾大學(xué),精神領(lǐng)袖是Bengio,也形成了一個(gè)科研組織:MILA。

          這兩個(gè)組織,現(xiàn)在網(wǎng)羅了大批AI相關(guān)的人才,基本以加拿大人為主。那為什么會(huì)形成這兩大組織呢?與剛才說(shuō)到加拿大想抓住AI歷史機(jī)遇有關(guān)。

          為了留住人才,打造AI重鎮(zhèn),加拿大從國(guó)家到省層面,都在撥款,或者倡議當(dāng)?shù)仄髽I(yè)捐助基金鼓勵(lì)人才進(jìn)行AI研究。

          這些錢(qián)撥下來(lái)以后怎么用?最直接地方式就是給教授加薪,細(xì)節(jié)沒(méi)公布,但與AI相關(guān)的教授,差不多直接漲薪3倍。

          于是問(wèn)題也隨之而來(lái),因?yàn)樽鯝I就能加薪,所以不少傳統(tǒng)學(xué)科的教授,比如語(yǔ)音學(xué)的教授,也想擠進(jìn)來(lái),也說(shuō)自己的研究與AI相關(guān),那如何判斷、決定誰(shuí)加薪就成了大問(wèn)題。

          這時(shí)候Bengio和Hinton在其中就發(fā)揮了作用,他們相當(dāng)于承擔(dān)起“判斷”和“選拔”人才的角色。

          于是Hinton就組織起Vector,Bengio組織起MILA。

          而且這兩個(gè)機(jī)構(gòu)也不虛,可以說(shuō)把優(yōu)質(zhì)的教授都拉了進(jìn)來(lái)。一方面,這些人才基本都在做機(jī)器學(xué)習(xí);另一方面,這也都是可能會(huì)被Google和Facebook挖走的人。所以這兩大組織實(shí)際上起到了“保護(hù)人才”、“留住人才”的作用。

          也挺有意思,之前Google和Facebook在很多大學(xué)挖人,在美國(guó)挖得比較順利,比如Google挖了一半的斯坦福教授,CMU自動(dòng)駕駛團(tuán)隊(duì)被Uber集體端走之類(lèi)的,但是在加拿大這邊反而動(dòng)靜不大。

          雖然也跟美國(guó)公立學(xué)校的組織制度有關(guān),比如不能直接漲薪3倍之類(lèi)的,但無(wú)論如何,這兩大組織在加拿大AI人才保留方面,起到了關(guān)鍵作用。

          講一個(gè)我知道的例子吧,Google為某個(gè)加拿大博士開(kāi)出了頂級(jí)offer,年薪百萬(wàn)美元,但這個(gè)人最后還是留在了加拿大繼續(xù)科研,所以可以想見(jiàn)加拿大AI研究人才薪資方面的不俗。

          具體的話,Hinton和Vector,Bengio和MILA在推進(jìn)AI研究的方法上,有些不一樣。

          Hinton的做法,是圈了30多個(gè)多倫多科技公司,圍繞著這些科研人員,讓他們?cè)诠纠锩孀鲱檰?wèn)、CTO,只要不荒廢科研工作,開(kāi)放性質(zhì)地進(jìn)行AI研究。

          所以打個(gè)比方,Hinton的做法是正在讓多倫多變成一個(gè)大的孵化器,我們這次還去看了很多多倫多的公司,整體感覺(jué)像是到了一個(gè)大賣(mài)場(chǎng),很多項(xiàng)目都很便宜,可以簡(jiǎn)單列個(gè)比較關(guān)系吧:

          加拿大普通AI項(xiàng)目的估值<兩大教授學(xué)生AI項(xiàng)目的估值<硅谷AI公司的估值<中國(guó)AI公司的估值。

          不過(guò)一方面是中國(guó)公司估值確實(shí)貴,另一方面也是因?yàn)榧幽么蟓h(huán)境原因,他們?cè)跀?shù)據(jù)方面跟中國(guó)不能比,對(duì)于商業(yè)的理解,也不一樣。

          △Element AI創(chuàng)始團(tuán)隊(duì)成員

          Bengio和MILA在蒙特利爾,核心做了一家Element AI的公司,騰訊還參與了投資。

          這家公司做什么呢?其實(shí)有點(diǎn)跟創(chuàng)新工場(chǎng)AI工程院類(lèi)似,找一些垂直領(lǐng)域,然后基于AI打造解決方案,他們的團(tuán)隊(duì)現(xiàn)在有100多人,全球范圍招聘,光融資就募到了很多錢(qián)。

          雖然加拿大整體市場(chǎng)也不大,數(shù)據(jù)也不多,但也有一些優(yōu)勢(shì)領(lǐng)域,比如社保做得很好,醫(yī)療數(shù)據(jù)做的很好。所以是不是可以有些機(jī)會(huì)?可能還是有的。

          總之這一次在加拿大,最強(qiáng)烈的感覺(jué)就是加拿大對(duì)于百年難得一遇的機(jī)遇的渴望,政府大力推動(dòng),給高校設(shè)立“講座教授”之類(lèi)的基金,花很多錢(qián)讓頂級(jí)教授留在加拿大任職。

          然后地方省份,也拿出錢(qián)來(lái)支持學(xué)校、圍繞企業(yè)和孵化器進(jìn)行發(fā)展。他們也都在考慮,如何全球吸引人才,如何做AI的培訓(xùn)。

          所以加拿大整體展現(xiàn)出來(lái)的就是圍繞AI,打造生態(tài),培養(yǎng)創(chuàng)業(yè)環(huán)境的態(tài)勢(shì)。

          OK,時(shí)間關(guān)系,這一次先圍繞“北美見(jiàn)聞”聊這些話題,下一次我們?cè)賴(lài)@“北美如何看中國(guó)AI”進(jìn)行交流。

          祝冬安。

          文章轉(zhuǎn)自量子位? | 公眾號(hào) QbitAI

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