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从吴恩达到LeCun,AI研究院到底需要哪种类型领军人?

2018-1-29 16:21| 发布者: 炼数成金_小数| 查看: 45222| 评论: 0|来自: 新智元

摘要: Facebook首席执行官马克·扎克伯格亲自招募了纽约大学教授LeCun,他以在深度学习方面的突破而闻名。 Facebook的早期人工智能实验室是有限的,但扎克伯格表达了雄心壮志。他在2015年说:“我们未来五到十年的目标之一 ...

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LeCun新职位,暗示FB研究和产品的复杂化
 
本周,Facebook发生了一件大事。LeCun卸任FAIR负责人,担任Facebook首席AI科学家。领导层变更暗示了Facebook在人工智能方向上的转变。

华盛顿大学教授,人工智能研究人员,《The Master Algorithm》一书的作者Pedro Domingos说:“Facebook是人工智能领域的一个重要玩家。”

Facebook公司发言人Ari Entin表示,LeCun的新职位反映了Facebook研究和产品的日益复杂化。“实际情况是,AI比以往任何时候都更重要,”Entin说。 “我们的团队正在成长。我们比以往任何时候都更多地发布和开放源代码,在Facebook上部署人工智能的水平非常高。”

LeCun在Facebook上写道,他的角色将集中在“科学领导,战略和外部沟通,而非运营管理”。 人工智能一直是Facebook获得新用户和保持人们参与的关键特性的基石,例如用于照片标记的面部识别系统,以及决定将新闻放在哪里的算法。 

Facebook首席执行官马克·扎克伯格亲自招募了纽约大学教授LeCun,他以在深度学习方面的突破而闻名。 Facebook的早期人工智能实验室是有限的,但扎克伯格表达了雄心壮志。他在2015年说:“我们未来五到十年的目标之一,就是在人类的所有主要感官,即视觉,听觉,语言和一般认知方面基本上要超过人类水平。” 人工智能占领了Facebook核心技术的一部分,包括人脸识别,翻译,广告投放,字幕视频,指出不适当的内容,并推荐“你可能认识的人”。

吴恩达表示:“Yann已经在Facebook建立了一支的团队,并发表了大量的论文和产品,包括在自然语言处理和图像识别方面的成就。”

但是,这项技术也是Facebook最具争议性,最广为人知的问题之一,包括如何处理错误信息、仇恨言论,以及歧视性广告,以及操纵注意力和社交媒体上瘾的问题。

但是有专家表示,Facebook的人工智能团队和其他科技巨头一样,面临着研究团队和产品之间的复杂关系。

Cloudera的研究副总裁、机器学习研究公司Fast Forward Labs的创始人Hilary Mason补充说,很少有公司像Facebook一样,在如此巨大的体量下取得研究和成果之间的完美平衡。

Hilary Mason说,Facebook对AI人才仍然非常有吸引力,“数据科学类人才被数据所吸引,而Facebook拥有一些最有趣的数据。”

Facebook与亚马逊和谷歌的DeepMind等科技巨头竞争,为研究人员提供了一个在社交网络之外工作的机会,并探索了语音助手、健康、游戏、无人机和其他领域的可能性。

2016年,LeCun在问答网站Quora上提出了自己的辩护,他认为Google和Facebook以及其他公司在“深度学习”和其他AI技术的部署方面可能“遥遥领先”,但他同时表示“Facebook更看重长远目标,而且FAIR的确对公司产生了影响,这使我们很容易为我们的存在辩护。”

在Facebook上,Pesenti将领导LeCun的运营部门、FAIR和Facebook的应用机器学习部门,这些部门每月为全球20多亿人建立和部署AI。

Pedro Domingos说,人工智能是保持网站成功、参与和活着的关键。

“Facebook拥有这个惊人的业务,他们甚至不必为了内容而在网络上冒险。人们只是上传他们的东西,然后用附加的广告把它们还原出来,然后就能盈利。” Domingos说,Facebook很棒,但是“机器学习必须回应。如果没有反应,整个状况将会变得更糟。”

AI研究院到底需要什么样的领导人?
最近Yann LeCun在Facebook人工智能研究院的职位转换以及内部组织结构的调整,引发了关于互联网公司人工智能研究院领导的人选问题的一些思考。

Etsy数据科学主管,前雅虎研究院高级研发经理洪亮劼在专栏博文中写到,

"第一个方面那就是研究院需要怎么样的领导。这个问题看似很简单,其实需要相当认真的思考。因为研究院需要负责招聘大量的博士层次的候选人。因此一个有声望的、在学术圈有一定地位的人担任研究院的领导势必会对招聘起到很大的帮助作用。同时,因为对于具有博士文凭的研究人员的背景更加熟悉,有学术背景的领导往往更加能够制定人性化的管理方案,让这些博士觉得能够放心工作(比如对于参加学术会议的鼓励,比如对于发表论人的支持等等)。相反,如果这个领导只有工程背景或者是产品背景,即便是以前公司内部的高管,因为背景的差异,除了在招聘方面可能会遇到困难以外,在日常的管理上也可能无法往往都很难胜任研究院领军人这个职务。

然而这方面的反面,则是从学术圈里直接挖来一些知名教授,来领导研究院。这里面有一些公司希望能够通过教授名气来吸引眼球的目的,而另一方面,也是希望知名教授能够带来招聘上的便利。不过,这样的行为往往忽视了这些知名教授在学术圈的日常运作和公司运作的巨大区别。就算是知名教授,不少人也很难直接管理超过十个学生,而在大公司,特别是研究院这个级别的组织中,管理超过几十人甚至上百人,并且有可能管理其他的中层领导,那么丝毫没有经验的人往往没法胜任这样的复杂协作分工管理。同时,没有公司经验的教授也往往无法在很短时间内领会到现代企业文化(比如晋升、比如公司政治、比如资源协调),能够为自己的团队在众多的团队的合作与竞争中谋取相应的利益。"

各家科技巨头AI研究院的领导人频频曝出跳槽或卸任的新闻。到底哪种类型的人才,能更好地引领AI研究院长久发展?

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