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争霸人工智能:Facebook如何超越谷歌和微软(上)

作为人工智能(AI)领域的后起之秀,Facebook已经迅速地在其产品中融入AI技术,从而实现图片中的人脸识别,并为用户展现定制化的信息流。

上周,Facebook又进一步揭开了DeepText这一文本识别引擎的面纱,它能“以接近人类的准确率”识别超过20种语言的文字内容,并自动将文字翻译为十几种其他语言。

除此之外,Facebook还在开发语音和视频内容识别技术,未来用户甚至能在视频中迅速定位至比如你的朋友进入画面的那一帧。

Facebook希望像它在社交领域一样主导AI和机器学习的野心,是人尽皆知的。它已经招揽了超过150名人才专门投入这一工作,并表示对这一领域的研究资源投入将再增加两倍。

但是,和微软、谷歌、苹果等已在AI领域耕耘多年的企业相比,仅在不到三年前才正式涉足这一领域的Facebook到底有什么底气去追求这一野心?

两大实验室 同时发力研究与应用

Facebook要主导AI领域面临的挑战,我们从其他企业在这方面的进展可见一斑:

微软:早在1991年,微软就已经开始涉足机器学习,目前在这一领域的几十个研究领域有数百名科学家和工程师。

谷歌:Google Assistant是谷歌深度学习研究的集大成者,即将成为谷歌绝大多数应用和服务的“前段大脑”。

亚马逊:其CEO贝索斯称,已经悄悄研究了AI四年,目前在其语音识别生态系统上投入的人力有1000人。

百度:2014年,百度重金挖来谷歌深度学习项目负责人Andrew Ng,发力AI研究。

OpenAI:这家非盈利企业从特斯拉创始人马斯克以及其他科技巨头处获得10亿美元融资。

苹果和Uber也都巨资投入AI,和其他企业争抢人才。

从Facebook自身来看, 数年前在AI上的积累还是几乎一无所有,目前已经拥有两大实验室,同时布局于基础研究以及产品应用。

其中一个实验室叫Facebook AI研究项目(FAIR),由来自纽约大学的Yann LeCun负责,专注于基础科学以及长期研究。

另外一个叫应用机器学习部门(AML),由西班牙裔机器学习专家Joaquin Candela带领,这个团队的主要工作就是将技术用于现有Facebook产品。

这两个部门相互独立,LeCun和Candela都向Facebook CTO Mike Schroepfer汇报工作。但既然Facebook的最终目标就是在产品中对技术加以应用,他们也需要进行密切配合。

要了解Facebook的AI战略,就不得不详细介绍LeCun和Candela这二人的背景。

LeCun其人及Facebook的开放文化

LeCun今年55岁,加入Facebook后仍然担任纽约大学的兼职计算机教授。走在人群中他可能并不起眼,但他当初在试驾特斯拉时,身边陪同的人就是马斯克。

在AI界,他是名副其实的权威专家,是卷积神经网络(Convolutional Neural Network)这一深度学习技术的发明人之一,如今这种技术被视为开发自然语言识别、图像识别工具甚至是语音识别和图片搜索系统的基础模块。

在Facebook,LeCun拥有极大的自由度,可以视情况在他认为必要时调整FAIR,包括增加人手以及调整结构。

Facebook创始人扎克伯格给予LeCun极大的权限自然有他的道理:LeCun曾在贝尔实验室工作过14年,清楚知道哪些工作必要,哪些不必要。他也一直在思索如果有机会,将会如何打造自己的研究实验室。

在LeCun眼中,成功的关键就在于对“开放”的专注,美国商业杂志Fast Company 网站 援引他的话称:

我有很多朋友,从拥有开放文化的实验室走出并加入(大型科技企业),他们试图改变企业的文化,但是却彻底失败。

他在加入Facebook之前最先问的一个问题就是,Facebook对给开源社区做贡献的开放程度,以及公司文化的开放程度如何。

他关注的另外一个问题,就是如何在研究和打造产品中间取得平衡。

2002-2003年,他在日本NEC位于普林斯顿的实验室工作,当时NEC并不急于让研究成功应用于产品。“他们从未要求研究人员为公司打造产品。”

但是突然之间一切都变了,“他们对员工说,如果你们能生产出来我们能使用的产品,那就是很好的。随后,几乎当时的所有人都离职了,包括我自己。”

在Facebook看来,为了兼顾长期和短期的利益,就需要这样两支团队,一支专注于未来数年内能带来影响的技术,另外一支则专注于改善现有产品。

LeCun估计,在他所带领的FAIR团队,70%的工作是做研究,另外30%才是短期的开发。他表示:

我们关注的更有前瞻性,会发表很多关于我们所做工作的内容,并在开源社区发布大量代码。

我们也是整个研究社区的一份子,因为我们真的希望让技术向前推进,让科学前进。

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