争霸人工智能——Facebook如何超越谷歌和微软(下)

　　在（上）篇中，我们介绍了数年前在AI上的积累几乎还是一无所有的Facebook，目前已经拥有两大实验室，同时布局于基础研究和产品应用。

　　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，主要工作是将技术用于现有Facebook产品。

　　AML以及Facebook的AI规划

　　Candela称，AML的目标就是对产品施以最大化的影响，并担任科研和产品之间的桥梁。具体来看，AML的工作就是在信息流排名、广告、搜索结果、语言翻译、语音识别、为视频自动提供字幕以及自然语言理解上，开发更好的计算机算法，最终进一步增强Facebook的利润。

　　在建立AML团队之前，Candela带领着一支工程师团队，负责打造机器学习基础设施。在组建AML时，他力图规避其他应用研究实验室所走过的弯路，其中包括实验室和工程师联系过弱，以及研究员的工作并不专注于为产品带来影响。

　　（上）篇提到，LeCun带领的FAIR团队70%的工作是做研究，另外30%才是着眼于短期的开发。而AML则正好相反，绝大部分时间投入把研究成果应用于可以部署的产品之中。

　　Candela称，他的团队以几个季度或者是几个月为周期规划项目——通常而言是六个月——而不是像LeCun的团队那样以5-10年为周期进行规划。

　　通向成功必须要开放？

　　尽管这两支团队专注的重点并不相同，但LeCun和Candela均认为，要取得更大的成功，就必须要坚持开放的态度，不仅是在内部企业文化上，更要体现在对待开源社区的态度上。

　　这也获得Facebook CTO Schroepfer的认同，他表示，除了将Facebook硬件和数据中心进行开源之外，Facebook工程师已经发布了超过1000万行开源代码，并且还有350个活跃的GitHub项目。

　　这种文化也是吸引顶级人才的关键。

　　Candela称，顶级科学家希望和思维方式相近的人一起工作。那么他们如何知道Facebook有这样的人？Candela表示，正是开放的态度让这变为可能：

　　因为你能看见他们（Facebook工程师们）在做些什么，你能看见他们发布的东西，能了解他们在试图解决的问题，以及解决问题的方式。

　　棘手的问题

　　Facebook这种长期研究和短期应用开发相互配合的策略，为它在AI和机器学习领域赢得不少尊重，但是这并不能保证它能成功实现扎克伯格抛出的10年规划。

　　最终可能导致失败的因素也有很多，其中最重要的一个就是隐私问题。随着Facebook用户逐渐意识到Facebook对他们所发布的文字、图片等内容不断进行分析，并更加深入走进他们的日常生活，用户出现抵制行为也不是不可能。

　　其次，这里还有一个投资回报的问题。尽管Schroepfer称Facebook管理层不担心对FAIR以及AML这两只团队的投资回报率，但是对于在AI上的投入，管理层和董事会何时会要求看到回报也说不了。

　　LeCun的前贝尔实验室同事、蒙特利尔大学机器学习实验室负责人Yoshua Bengio称：

　　如果他们从这（开放的文化）偏离，就像很多其他企业过去所做的那样，那么就可能会失去在研究上的优势。

　　企业在某个时点都有这种自然倾向，可能会是在情况不像一开始那么美妙时，要求研究人员拿出短期的成果。这对于实验室以及公司本身的长期前景，都会带来损害。

　　Bengio称，Facebook面临的挑战，就在于让LeCun这样的顶级人才当做产品开发人员和研究人员之间的缓冲垫，以便保证团队在实现短期成果上的压力不至于过大。

　　但是他也表示，未来这对于Facebook来说将一直是一个挑战，因为它面临的实现短期目标的压力不会消失。

　　将代码开源 如果成果被窃怎么办？

　　对于在AI上的研究成果，Facebook似乎也并没有兴趣把它们当成宝贝一样珍藏。对于在（上）篇中提到的DeepText，Facebook就在自己的开源博客上进行了深度详细的解释。

　　Facebook计算机视觉团队负责人Manohar Paluri认为，通过这种方式，不仅为学术界做了贡献，也为推动实际科研增砖添瓦。

　　这也引发关于商业秘密泄露的担忧，但是LeCun却认为，Facebook能在其他人研究这些代码的过程中同样获益，因为如果这些人很厉害，Facebook就可以挖他们过来，或者直接使用他们对代码做的改进。他表示：

　　其他人使用我们的技术是很OK的，因为它的价值并不限于技术本身，而是在于以我们的市场地位去利用它的方式。

　　我们在社交业务领域非常庞大，所以如果我们发明了一种能够应用于此的技术，我们将是可以以最快速度加以利用的企业。

　　万一真的有人比Facebook更快利用了这些技术，那该怎么办？ LeCun说道：

　　如果我们没能在其他人之前利用它，那就是我们自己的失误。

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