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7位数年薪抢人,DeepMind与Facebook人才大战又开火

原标题:7位数年薪抢人,DeepMind与Facebook人才大战又开火

来源:wired.co.uk

作者:Sam Shead 编辑:肖琴

【新智元导读】在Facebook的FAIR实验室,研究人员正在努力将人工智能应用于实践。但是,面对来自谷歌DeepMind的竞争,这家社交媒体巨头已经处于落后状态。

在加拿大蒙特利尔的一座共享办公大楼里,一间角落办公室里遍布着满是代码的黑色大屏幕。显示器并排堆放着,一个挨着一个,对于Facebook AI实验室(FAIR)加拿大团队的20多名研究科学家和工程师来说,几乎没有足够的空间了。

“我们很快就要搬去新办公室了,”FAIR蒙特利尔实验室的负责人、麦吉尔大学副教授Joelle Pineau说。自一年多前成立以来,Pineau的实验室已经从4人增长到20人,而且,它并不是唯一一个迅速扩张的FAIR实验室。

自2013年FAIR由Facebook首席人工智能科学家Yann LeCun创立以来,这个组织在全球范围内已经发展到近200名研究人员,并计划到2020年增加一倍。它的使命是:开发最聪明的机器。这个研究团队几乎公开发表了他们所有的研究成果,他们希望构建能看、能听,并能无障碍地和人类交流的AI。如果你和Siri、Alexa、Google Home或Cortana聊一聊,你很快就会意识到离这样的AI还有很长的路要走。今年1月,Facebook自己的虚拟AI助理“M”已经被关闭。

FAIR的研究人员目前分布在门洛帕克、纽约、西雅图、匹兹堡、蒙特利尔、巴黎、伦敦和特拉维夫,他们的研究重点是机器人技术、计算机视觉、自然语言处理、语言翻译和游戏等领域。他们的观点是,每一个领域的每一次进步都有助于AI的发展。最近,FAIR的研究人员教会了AI创建食谱,只需简单地观察一顿饭的照片,它就能列出一组食材配料。FAIR的研究人员也在探索如何利用AI将MRI扫描的速度提高10倍。

小扎邀请LeCun:FAIR诞生,与谷歌争人才

这一切始于一顿晚餐。2013年,Facebook首席执行官马克•扎克伯格(Mark Zuckerberg)意识到,他需要开发更好的AI系统,以便在其社交网络上实现更复杂的产品功能。最初,他考虑收购伦敦一家名为DeepMind的独立人工智能实验室,该实验室得到了科技亿万富翁、Facebook董事会成员Peter Thiel、Elon Musk和Skype联合创始人Jaan Tallinn的支持。但当时还有另一个对DeepMind感兴趣的重量级科技公司:Google

Facebook和谷歌都希望DeepMind把总部搬到硅谷,但DeepMind拒绝了,理由是欧洲还有更多尚未发掘的人才。最终,谷歌在2014年以约4亿英镑的价格收购了DeepMind。Facebook选择从头开始建立一个人工智能研究组织,扎克伯格邀请LeCun共进晚餐。LeCun很感兴趣。“第二天,我访问了Facebook,那天结束时,(扎克伯格)对我说’好了,现在你能过来帮我们吗?’”

LeCun,被称为AI教父之一(与谷歌的Geoff Hinton和Element AI的yoshu Benjio齐名),他不想离开自己在纽约的家,这是他钟爱的城市,也不想离开他在纽约大学的工作。自2003年以来,他一直在纽约大学担任教授。这位58岁的法国人告诉扎克伯格他的情况。“他说’好’,我也说’好,那么我要在哪儿签字?’”

如今,DeepMind是FAIR最大的竞争对手,两家公司一直在争夺业内最有才华的人才,并在此过程中竞相抬高薪酬待遇。LeCun说,一些高级AI研究人员的薪水是7位数。柏林的AI研究员Samim Winiger决定加入谷歌。他表示:“尽管Facebook拥有世界级的AI研究人员和基础设施,但实际产出(研究论文和已部署项目)却遍布在地图上。”这意味着,FAIR在AI的每一个领域都很活跃,但在任何领域都不领先——这让人感觉它不连贯,缺乏重点。

“当然,我们经常竞争。我们与(谷歌)在争夺最优秀的人才方面存在激烈的竞争。”FAIR纽约实验室主管Rob Fergus说:“有时候我们赢了,有时候我们输了。”

FAIR研究投入应用畅通无阻

这两个组织都被认为是世界上最好的AI研究团队。当FAIR取得突破时,Facebook的应用机器学习小组(Application Machine Learning, AML)会着手研究如何利用这项技术为Facebook和Facebook的其他平台,包括Messenger、Instagram、Oculus和WhatsApp等开发新产品或新功能。

扎克伯格认为AI是一项至关重要的技术,Facebook已经利用AI为Facebook主要平台的许多核心功能提供支持。例如,Facebook的News Feed是由AI支持的,AI可以预测每个人想看的内容。“基本上,每个人都有一个经过训练的系统,它已经了解了他们的喜好,它会使用各种各样的信号来处理他们喜欢与之互动的内容和他们喜欢与之互动的人,”LeCun说。

谷歌DeepMind拥有700多名员工,它因AlphaGo在2016年成功击败世界顶级围棋选手李世乭而为大众所熟知。但是DeepMind要想将新技术应用到谷歌的产品中可以说是相当困难的,因为他们与谷歌大脑(Google Brain)存在竞争,而且研究和代码是孤立的。LeCun说:“因此,几年后,谷歌或许会有人疑惑:我们为什么要花这么多钱?这不是我想要的情况。”(谷歌在其数据中心和Android操作系统中使用了DeepMind的AI)。

对于Facebook来说,AI的应用可能更为明显。AI是Facebook的精确广告定位软件的基础,每年为Facebook带来数十亿美元的收入,此外还提供其他用户服务,比如自动照片标签和自动翻译服务。Facebook也正试图使用AI软件来识别虚假新闻和有害内容(比如恐怖组织发布的仇恨言论视频)。它还训练了一个AI系统,可以识别那些可能正在考虑自杀的人的帖子,以便联系到他们并提供帮助。

从监督学习到强化学习,探索世界模型

Facebook现有的大部分AI功能都是通过监督学习(supervised learning)的机器学习方式构建的。LeCun说:“在过去五年里,只关注监督学习是完全合理的,因为有很多应用程序在经济上是可行的,可以收集数据,加上标记,然后训练一个控制网络来解决任何问题,比如将法语和中文翻译成英语,或者对一段文本的主题进行分类,或者识别图像,或者检测图像中的物体,等等。”

但现在,Facebook想要开发的应用程序中,数据并不总能满足。例如,如果Facebook想要将普什图语翻译成斯瓦希里语,那么机器就没有足够的可以学习的并行文本,因此需要使用其他方法。AI研究人员最近一直在试图解决一些监督学习无法解决的问题,这种技术被称为强化学习。强化学习是人工智能的流行分支,它会对行为人的行为给予积极和消极的奖励,以便训练它们。

事实证明,这有助于机器熟练掌握Atari游戏(如“太空侵略者”)和复杂的棋盘游戏(如围棋),但这种“试错法”也有其局限性。“要让强化学习系统学会玩Atari游戏,它需要用最好的算法进行大约100个小时游戏的训练,才能达到人类几分钟就能达到的水平,”LeCun说:“所以,这告诉我们,我们似乎遗漏了一些东西。”

其中一个因素是,人类能够快速、安全地学习某些任务,因为他们有一定程度的背景知识。“我感兴趣的问题是,人类是怎么学会的?”LeCun补充道:“如果你想用强化学习让一辆自动驾驶汽车行驶,它可能会撞死1万名行人,冲下悬崖几千次,然后才会明白不应该这么做。然而,我们人类似乎只需30小时的训练,不会出任何意外事故,就能学会开车。有什么区别吗?这是一个大问题。”

他的假设是,人们对世界有一个预测模型,他们已经掌握了很多关于世界如何运作的背景知识——换句话说,就是常识。“这让我们可以提前预测,如果我们把方向盘转向左边,车就会从悬崖上冲下去,那不会有什么好结果。所以我们可以提前计划,而不是真的去做了才知道结果。然而,一个经典的强化学习系统必须真正去尝试了,才会意识到这样做不好。”

这就是Facebook下一步要做的事情——构建能够运行世界模型的机器。但是,LeCun说,这是一个复杂的问题:世界并不是完全可以预测的。

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