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騰訊優(yōu)圖杰出科學(xué)家賈佳亞:在企業(yè)做研究,是我的新課題

本文作者: 張馳 2017-06-24 12:36
導(dǎo)語(yǔ):“我希望能做一條新路出來(lái)。如何在企業(yè)吸引到最好的科研人員,同時(shí)幫助企業(yè)將做出的成果用上,這是我自己提出的一個(gè)新課題:在企業(yè)做研究。”

騰訊優(yōu)圖杰出科學(xué)家賈佳亞:在企業(yè)做研究,是我的新課題

2015年的2月,Uber一口氣挖走了卡內(nèi)基梅隆大學(xué)機(jī)器人實(shí)驗(yàn)室約40名研究者,造成大量人才流失。自此以后,關(guān)于學(xué)術(shù)人才的出走是否會(huì)導(dǎo)致研究受阻的討論不斷。其實(shí)這樣的爭(zhēng)論一直存在,只是隨著人工智能的再次崛起,這次矛盾更加突顯。

今年5月,香港中文大學(xué)計(jì)算機(jī)科學(xué)工程系教授賈佳亞正式加入騰訊優(yōu)圖實(shí)驗(yàn)室,成為學(xué)術(shù)人才走入工業(yè)界的又一案例。如若再細(xì)數(shù)一下商湯、曠視、第四范式等AI公司的背景,就會(huì)發(fā)現(xiàn)港中文也著實(shí)為國(guó)內(nèi)AI界貢獻(xiàn)了不少人才。

學(xué)而優(yōu)則進(jìn)入工業(yè)界,在人工智能中尤其顯著。但學(xué)術(shù)界與工業(yè)界的矛盾是否不可調(diào)和?在21日的騰訊云+峰會(huì)上,雷鋒網(wǎng)采訪了剛加入優(yōu)圖團(tuán)隊(duì)不久的賈佳亞教授,他提供了另一種思路來(lái)考慮這個(gè)問(wèn)題。

在企業(yè)做研究

他告訴雷鋒網(wǎng),“我希望能做一條新路出來(lái)。如何在企業(yè)吸引到最好的科研人員,同時(shí)幫助企業(yè)將做出的成果用上,這是我自己提出的一個(gè)新課題:在企業(yè)做研究?!?/p>

AI對(duì)未來(lái)如此重要,像Facebook與Google等公司都設(shè)立了自己的AI研究部門,分別聘請(qǐng)了Yann LeCun和Geoffrey Hinton兩位AI祖師級(jí)人物。騰訊也在約一年半前成立AI Lab,主要負(fù)責(zé)AI方面的基礎(chǔ)研究,并在今年先后聘用了張潼與俞棟博士。

但賈教授認(rèn)為,在業(yè)界中,即便是在美國(guó),在Google或者Facebook這樣的公司,還沒(méi)有一套非常完整的一套理念或系統(tǒng),指導(dǎo)如何在企業(yè)做研究。它包括了管理層面、技術(shù)的應(yīng)用層面,以及科技人員的招聘層面。

他希望在騰訊開(kāi)展這樣的研究,通過(guò)與企業(yè)研究員一起分析任務(wù),同時(shí)跟其他產(chǎn)品部門保持溝通,在這個(gè)過(guò)程中總結(jié)出一套理論,并將它形成系統(tǒng)化的管理方案。這樣既能在企業(yè)做好研究,同時(shí)也能讓研究給企業(yè)帶來(lái)應(yīng)該得到的效率或者利潤(rùn)。

賈教授告訴雷鋒網(wǎng),與外界的理解不同,校內(nèi)其實(shí)很難把幾個(gè)教授聚攏起來(lái)做一件事,因?yàn)槊總€(gè)人都有自己的地盤、自己的學(xué)生、自己的課題、自己感興趣的話題,而且每位教授都有充分的自主權(quán)。這里的一個(gè)問(wèn)題是,雖然學(xué)術(shù)界的教授、學(xué)生都非常厲害,但聚到一起并不能形成規(guī)模。

“如果研究國(guó)內(nèi)外各個(gè)研究院的設(shè)立和消亡,就可以看到,失敗的例子多過(guò)成功。你很難把一些最強(qiáng)的人綁在一起,他們可能不愿意做,這是很大的問(wèn)題。”

他預(yù)見(jiàn)到的理想狀態(tài)是,團(tuán)隊(duì)中的人既有類似于做研究一樣的空間和使命感,又能在面臨大項(xiàng)目時(shí)和其他人合作,而且既與其他研究人員合作,也與工程人員合作。

“我希望通過(guò)這樣的機(jī)會(huì)試驗(yàn)一下,把自己的團(tuán)隊(duì)建立成這樣的模式。類似于在學(xué)校做研究,我在企業(yè)里還是做長(zhǎng)期的更加偏向企業(yè)的研究?!?/p>

做2C的人工智能

在企業(yè)做研究吸引賈教授的另一點(diǎn),是能將有趣的東西付諸實(shí)施。

他說(shuō)到,在學(xué)??梢晕迥晔陮W⒆鐾患拢热缢救艘恢标P(guān)注圖像去模糊與圖像理解。他和團(tuán)隊(duì)也曾做出了很不錯(cuò)的夜景增強(qiáng)和去噪算法,可一旦涉及到將它轉(zhuǎn)化為產(chǎn)品,所有的問(wèn)題就都涌現(xiàn)出來(lái)了。工程、維護(hù)、加密以及收費(fèi)模式,都需要精心設(shè)計(jì),程序出了bug也必須有人處理,版本也需要不斷更新,這些對(duì)研究者來(lái)說(shuō)都是燙手的山芋。

他說(shuō):“我來(lái)工業(yè)界最重要的目標(biāo),是希望改變以往尷尬的局面。研究了這么有趣的東西,居然不能付諸實(shí)施,這是我自己的痛點(diǎn)。到騰訊這個(gè)大公司,我有興趣做這樣的事情?!?/p>

騰訊無(wú)疑有國(guó)內(nèi)頂級(jí)的產(chǎn)品經(jīng)理與工程團(tuán)隊(duì),而他加入的優(yōu)圖團(tuán)隊(duì)也主要關(guān)注AI的應(yīng)用層面,其技術(shù)已經(jīng)支持了自家QQ和QQ空間產(chǎn)品,也與諸多外部公司有合作。他還特意提到,優(yōu)圖將一些想法設(shè)計(jì)為算法,再優(yōu)化到手機(jī)端,可能只需要一兩個(gè)星期,這對(duì)他來(lái)說(shuō)是很大的優(yōu)勢(shì)。

騰訊的優(yōu)勢(shì),也可以解釋為什么賈教授沒(méi)有選擇加入或創(chuàng)立一家創(chuàng)業(yè)公司。若想將自己的想法付諸實(shí)踐,有自己的公司應(yīng)該是最自由的,而且按現(xiàn)在的環(huán)境,若他有意,很多風(fēng)投應(yīng)該會(huì)跟進(jìn)。

他反問(wèn)了雷鋒網(wǎng)一個(gè)問(wèn)題,為什么現(xiàn)在做AI的創(chuàng)業(yè)公司,絕大部分做的都是B2B業(yè)務(wù)?

“一個(gè)AI技術(shù)出身的公司想做2C業(yè)務(wù)有點(diǎn)天方夜譚,產(chǎn)品經(jīng)理在哪?怎么了解用戶喜好?所以大部分的AI公司在做2B業(yè)務(wù),把2B業(yè)務(wù)做大是他們的基本目標(biāo)?!?/p>

而優(yōu)圖不同的地方在于,在騰訊可以通過(guò)它的巨大網(wǎng)絡(luò)社交平臺(tái)發(fā)展2C業(yè)務(wù),把技術(shù)直接連接到個(gè)人用戶上,比如用戶常用的圖像、相冊(cè)、視頻服務(wù)。賈教授認(rèn)為,在騰訊可以探索如何把技術(shù)呈現(xiàn)到終端用戶眼前,這是與大部分創(chuàng)業(yè)公司不一樣的地方。而在騰訊云的基礎(chǔ)上,他還可以直接把技術(shù)應(yīng)用到政府系統(tǒng)的新城市構(gòu)建,以及公安、教育、醫(yī)療方面。

同樣的,在初創(chuàng)公司要兼顧產(chǎn)品、算法和長(zhǎng)期研究,這對(duì)個(gè)人的精力也是一個(gè)挑戰(zhàn)。騰訊內(nèi)部的基礎(chǔ)對(duì)很多科學(xué)家來(lái)說(shuō)都是一個(gè)不小的誘惑。

賈教授在采訪的最后提到,優(yōu)圖的發(fā)展有兩條路,一是往高精尖走,二是積累實(shí)力,擴(kuò)充能力。他希望有研究的突破,開(kāi)發(fā)最新的算法,也希望能做更大的場(chǎng)景,讓團(tuán)隊(duì)達(dá)到實(shí)現(xiàn)城市級(jí)規(guī)劃的能力。

“我的目標(biāo),是在短期或者中長(zhǎng)期范圍內(nèi),讓優(yōu)圖依賴云平臺(tái)做城市級(jí)規(guī)劃的項(xiàng)目,從城市級(jí)的開(kāi)發(fā)或管理層面,讓云和云結(jié)合起來(lái)。比如管理超過(guò)10萬(wàn)級(jí)、百萬(wàn)級(jí)的攝像頭規(guī)模。這對(duì)我們的技術(shù)絕對(duì)有挑戰(zhàn),絕對(duì)不會(huì)是技術(shù)出現(xiàn)后就可以在各個(gè)層次的數(shù)量上解決問(wèn)題?!?/p>

騰訊云作為技術(shù)輸出窗口,也會(huì)提高優(yōu)圖的技術(shù)通用性和面向行業(yè)客戶的技術(shù)能力,開(kāi)放多元化場(chǎng)景的AI能力。

上面這些就是賈教授想在騰訊做的事,不過(guò)在最后的最后,他落腳的一句話卻格外的謙虛,他希望爭(zhēng)取在自己新的階段里做好事情,他說(shuō),“能去到好的機(jī)構(gòu)都是不容易的,這是我想學(xué)習(xí)的地方”。

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