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| 本文作者： 貝爽 | 2020-09-14 18:48 |
離職Uber，加入Google！
Zoubin Ghahramani的下一站終于有了最終答案。
9月1日，Uber首席科學(xué)家Zoubin Ghahramani在Twitter發(fā)文表示，已經(jīng)從Uber離職。而他的下一站將前往哪里，成為了AI界關(guān)注的焦點。
昨日，他在Twitter公開透露，已成為谷歌大腦團(tuán)隊的一員。
我很高興地宣布，我將加入Google Research，成為谷歌大腦團(tuán)隊的一員。除了繼續(xù)擔(dān)任學(xué)術(shù)職務(wù)外，還將成為@GoogleAI及其MachineLearning社區(qū)的一員！
消息一出，谷歌Google AI主管Jeff Dean在第一時間轉(zhuǎn)推了帖子，并表示歡迎。
Ghahramani入職Uber已三年多的時間，此次離職可能是與公司內(nèi)部戰(zhàn)略調(diào)整有關(guān)。據(jù)外媒Synced報道稱，因新冠大流行的影響，Uber業(yè)務(wù)受到重創(chuàng)，公司在5月份進(jìn)行了大面積裁員，并且決定逐步關(guān)閉人工智能實驗室。
這一消息，也導(dǎo)致Uber多為AI人才流失，如與Ghahramani一同加入Uber的Kenneth Stanley和Jeff Clune已于早些時候離職，并加入了馬斯克投資創(chuàng)辦的AI獨角獸公司OpenAI。
那么，備受關(guān)注的Ghahramani究竟是何人？
Zoubin Ghahramani是誰？
Zoubin Ghahramani是機(jī)器學(xué)習(xí)領(lǐng)域的領(lǐng)導(dǎo)者，他對機(jī)器學(xué)習(xí)系統(tǒng)的概率建模和貝葉斯非參數(shù)方法（Bayesian Nonparametric Approaches ）的基礎(chǔ)性貢獻(xiàn)，以及對可擴(kuò)展學(xué)習(xí)的近似變分推理算法極大地推動了從數(shù)據(jù)中學(xué)習(xí)算法的最新進(jìn)展。
他是半監(jiān)督學(xué)習(xí)方法（Semi-supervised Learning ），主動學(xué)習(xí)算法（Active Learning Algorithms）和稀疏高斯過程（Sparse Gaussian Processes）的重要開拓者之一。
同時，也對新型無窮維非參數(shù)模型（Infinite Dimensional Nonparametric Models）的開發(fā)具有很高的影響力。
在加入Uber之前，Ghahramani還有英伊（British-Iranian ）研究員，劍橋大學(xué)信息工程學(xué)教授，倫敦艾倫·圖靈研究院（The Alan Turing Institute in Lond）的圖靈研究員，劍橋圣約翰學(xué)院（St John's College）研究員，卡內(nèi)基梅隆大學(xué)（Carnegie Mellon University）計算機(jī)科學(xué)學(xué)院的副研究教授等多個學(xué)術(shù)頭銜。
而在此之前，Ghahramani曾就讀于賓夕法尼亞大學(xué)和麻省理工學(xué)院，獲得了認(rèn)知科學(xué)和計算機(jī)科學(xué)的雙主修學(xué)位，以及腦與認(rèn)知科學(xué)博士學(xué)位。
博士畢業(yè)后，Ghahramani還到多倫多大學(xué)的人工智能實驗室擔(dān)任博士后研究員，與Geoffrey Everest Hinton一起工作。（Hinton是著名的認(rèn)知心理學(xué)家和計算機(jī)科學(xué)家，專注于人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)研究 ）
Ghahramani的學(xué)術(shù)志趣主要集中在貝葉斯機(jī)器學(xué)習(xí)，圖形模型和計算神經(jīng)科學(xué)三大領(lǐng)域，尤其是對非參數(shù)貝葉斯建模和統(tǒng)計機(jī)器學(xué)習(xí)頗有研究，其累計發(fā)表論文200多篇，獲得了30,000多次引用。
Ghahramani在機(jī)器學(xué)習(xí)領(lǐng)域深厚的學(xué)術(shù)經(jīng)驗深受Uber的青睞，而Ghahramani正式加入Uber還要從一起收購案說起。
2014年，離開學(xué)術(shù)界的Ghahramani，沒有加入任何一家公司，而是選擇了創(chuàng)業(yè)。他與Gary Marcus（紐約大學(xué)認(rèn)知科學(xué)家），Doug Bemis（紐約大學(xué)畢業(yè)的神經(jīng)語言學(xué)博士）和Ken Stanley（中佛羅里達(dá)大學(xué)計算機(jī)科學(xué)教授）共同創(chuàng)立了一家名為Geometric Intelligence的機(jī)器學(xué)習(xí)公司。
之后，這家公司被Uber收購，Ghahramani以及其他兩位創(chuàng)始人作為交易的一部分也加入了Uber。其中，Ghahramani任Uber AI Lab聯(lián)合主任和首席科學(xué)家，負(fù)責(zé)領(lǐng)導(dǎo)整個公司的AI/機(jī)器學(xué)習(xí)策略。
據(jù)了解，Geometric Intelligence公司聚焦于機(jī)器學(xué)習(xí)領(lǐng)域，希望通過技術(shù)創(chuàng)新探索機(jī)器學(xué)習(xí)的邊界，讓技術(shù)可以從更少的數(shù)據(jù)中進(jìn)行更有效的學(xué)習(xí)。當(dāng)時，該公司提供了5中技術(shù)產(chǎn)品和服務(wù)，包括HTML5、Google Analytics、jQuery以及G2 Stack。
2016年12月，該公司在獲得一輪融資之后，被Uber收購。在收購之前，Uber研究團(tuán)隊已經(jīng)在機(jī)器學(xué)習(xí)方面做了很多工作，不過，他們專注于解決自動駕駛的相關(guān)問題。
而Geometric也在加入Uber之前，曾表示對這一應(yīng)用場景的研究非常有信心，他說，
“Uber的核心是AI和機(jī)器學(xué)習(xí)，它的優(yōu)勢在各大科技公司中是獨一無二的，因為它們圍繞著的是復(fù)雜而難以預(yù)測的現(xiàn)實世界， 我們必須在現(xiàn)實世界中導(dǎo)航、為自動駕駛汽車開發(fā)感知和行動系統(tǒng)，并以此進(jìn)行理解、預(yù)測，才能對駕駛員的體驗更有效”。
Geometric在Uber任職期間，其研究重點是：如何用有限的輸入使系統(tǒng)變得更智能。具體來說，是怎樣解決AI系統(tǒng)和Agent能夠使用更少的數(shù)據(jù)集來完成對象或場景識別的問題。
解決這一問題，對迅速提高Uber產(chǎn)品的有效性是一個巨大的幫助，因為Uber不一定有足夠的數(shù)據(jù)集可供利用。但在Geometric剛剛加入的第四年，Uber卻遭受了重大業(yè)務(wù)危機(jī)，并打算關(guān)閉AI相關(guān)的業(yè)務(wù)。
Uber戰(zhàn)略調(diào)整，Geometric轉(zhuǎn)戰(zhàn)谷歌
今年受到新冠疫情影響，眾多科技企業(yè)遭受了重大經(jīng)濟(jì)損失，Uber也是其中一個。
據(jù)CNBC報道，為了節(jié)省開支保存關(guān)鍵業(yè)務(wù)的正常運行，截止今年5月6日，Uber已累計裁員6700人，占當(dāng)時員工總數(shù)的25%。
同時，在員工收到的電子郵件中還顯示，Uber計劃關(guān)閉或合并全球45個辦事處，并正在考慮削減其他業(yè)務(wù)。
而這項業(yè)務(wù)就包括AI模塊，Uber首席執(zhí)行官Dara Khosrowshahi曾表示稱，
“鑒于必要的成本削減和對核心業(yè)務(wù)的關(guān)注，我們決定逐步關(guān)閉孵化器和人工智能實驗室，并尋求優(yōu)步工程的戰(zhàn)略替代方案?！?/p>
在這種情況下，Geometric主動離職無疑是最好的選擇，而且，曾經(jīng)的共同創(chuàng)業(yè)的好友Kenneth Stanley和Jeff Clune已經(jīng)陸續(xù)離開，對于Geometric來說，繼續(xù)留在這家公司已經(jīng)價值不大。
重要的是，加入Google AI Lab團(tuán)隊顯然對個人發(fā)展來說，是更好地選擇。
引用鏈接：雷鋒網(wǎng)雷鋒網(wǎng)雷鋒網(wǎng)
https://techcrunch.com/2016/12/05/uber-acquires-geometric-intelligence-to-create-an-ai-lab/
https://www.cnbc.com/2020/05/18/uber-reportedly-to-cut-3000-more-jobs.html
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