百度研究院迎明星科學(xué)家陣容，換個視角窺視人工智能

10個月前，百度研究院在硅谷召開了一場全員大會，院長王海峰宣布了兩個新動態(tài)，一是設(shè)立商業(yè)智能實(shí)驗(yàn)室和機(jī)器人與自動駕駛實(shí)驗(yàn)室，二是Kenneth Ward Church、浣軍、熊輝三位世界級人工智能領(lǐng)域的科學(xué)家加盟百度研究院。

10個月后，百度研究院又在硅谷開了一場會，王海峰再度更新了兩條新動態(tài)，百度研究院顧問委員會正式成立，同時宣布2018年加入百度的世界級科學(xué)家已經(jīng)陸續(xù)增加到9位。顧問委員會將為百度研究院的AI研究注入學(xué)術(shù)端的血液，在人工智能的前瞻性研究上有著更深遠(yuǎn)的布局，而9位世界級科學(xué)家的加盟，則提供了窺視百度人工智能的新視角。

不妨先來看一下百度研究院的世界級科學(xué)家陣容：

AT&T和貝爾實(shí)驗(yàn)室前副總裁及首席科學(xué)家David Belanger；

伊利諾伊大學(xué)厄巴納·香檳分校終身教授、計(jì)算機(jī)視覺領(lǐng)域頂級科學(xué)家David Forsyth；

著名的計(jì)算語言學(xué)專家Mark Liberman；

卡耐基梅隆大學(xué)終身教授、機(jī)器人技術(shù)領(lǐng)域?qū)＜襇artial Hebert；

知識發(fā)現(xiàn)與數(shù)據(jù)挖掘（KDD）領(lǐng)域的最高技術(shù)榮譽(yù)ACM SIGKDD創(chuàng)新獎得主Vipin Kumar；

計(jì)算機(jī)視覺和生物特征領(lǐng)域?qū)＜夜鶉鴹潱?/p>

自然語言理解、機(jī)器翻譯領(lǐng)域?qū)＜尹S亮；

悉尼科技大學(xué)教授、計(jì)算機(jī)視覺和人工智能專家楊易；

自動駕駛和機(jī)器人領(lǐng)域領(lǐng)軍人物Dinesh Manocha。

（百度研究院院長王海峰與新加盟科學(xué)家）

這些世界級科學(xué)家，要么在人工智能領(lǐng)域有著豐富的學(xué)術(shù)基礎(chǔ)，要么牽頭了多個人工智能項(xiàng)目組，要么著作等身獲獎無數(shù)。不到一年的時間里，百度研究院迅速網(wǎng)羅數(shù)量如此之多的AI大牛，其中前五位還是百度研究院顧問委員會的成員，到底釋放了什么信號？

李彥宏在《智能革命》一書中引用了彼得·蒂爾的一句話：我們需要能飛的汽車，結(jié)果只得到140個字符（推特）。我想李彥宏對彼得·蒂爾的觀點(diǎn)不無認(rèn)同，盡管人工智能的浪潮再度興起，卻也出現(xiàn)了大量的投機(jī)者，或是追風(fēng)口，或是為了支撐商業(yè)模式，對技術(shù)本身的執(zhí)著和較真反而稀缺起來。

一切為了AI

人工智能的競爭，可能是算法、數(shù)據(jù)、算力的競爭，但歸根結(jié)底都是人才的競爭。而百度網(wǎng)羅世界級科學(xué)家還有另外的深意，在百度研究院的這場內(nèi)部會議中，除了核心科學(xué)家團(tuán)隊(duì)的亮相，還公布了9個領(lǐng)域的重要成果：

1、自然語言處理（NLP）：在AI for Prosthetics Challenge等國際知名賽事中，百度在自然語言處理領(lǐng)域?qū)耀@冠軍，與百度構(gòu)建了最大的中文異構(gòu)知識圖譜，研發(fā)基于多文檔校驗(yàn)的閱讀理解技術(shù)、基于交互式學(xué)習(xí)的對話理解技術(shù)等不無關(guān)系。目前來看，百度NLP技術(shù)每天被調(diào)用超過3000億次，并通過百度AI開放平臺對外開放；

2、語音技術(shù)：百度建立了世界上第一個具有集成預(yù)期和可控延遲的語音實(shí)時翻譯系統(tǒng)，并已經(jīng)被應(yīng)用于百度同傳；

3、語音合成：百度提出了第一個完全端到端的深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型，可合成出接近于真人聲音的語音。

4、AI醫(yī)療：百度發(fā)布了擁有強(qiáng)大的腫瘤病理切片檢測能力的“神經(jīng)條件隨機(jī)場”算法，可為癌癥診斷和治療提供重要助力；

5、機(jī)器人：百度開發(fā)了世界首個基于視覺的低成本建筑機(jī)械傳感控制系統(tǒng)?；谠摷夹g(shù)打造的無人挖掘機(jī)，可減少40％人力成本，同時工程收益可以提升50%。

6、商業(yè)智能：百度致力于區(qū)域畫像、POI知識圖譜和用戶畫像等基礎(chǔ)能力的研發(fā)，生成了數(shù)以千萬條POI屬性和數(shù)以億條關(guān)系數(shù)據(jù)，完成了多尺度百萬級區(qū)域的百余項(xiàng)指標(biāo)的計(jì)算，并將這些能力成功應(yīng)用于數(shù)讀城市和百度地圖的智能出行等產(chǎn)品中。

7、高性能計(jì)算：百度作為主要創(chuàng)始機(jī)構(gòu)發(fā)布了國際業(yè)界公認(rèn)的開源深度學(xué)習(xí)性能基準(zhǔn)平臺MLPerf并產(chǎn)生巨大影響力，目前已吸引了50多家公司，和哈佛等7所頂級大學(xué)加入。

8、深度學(xué)習(xí)平臺：PaddlePaddle已經(jīng)通過百度平臺EasyDL、AI Studio免費(fèi)向開發(fā)者開放，中小初創(chuàng)企業(yè)和個人無需特殊軟硬件和工程團(tuán)隊(duì)，也能建立強(qiáng)大AI模型，加速AI應(yīng)用落地。

9、大數(shù)據(jù)：百度快速檢索算法已經(jīng)處于世界領(lǐng)先地位，同時專注開發(fā)實(shí)用機(jī)器學(xué)習(xí)算法平臺，在搜索、信息流、知識圖譜等百度關(guān)鍵產(chǎn)品和技術(shù)上發(fā)揮著重要價值。

一連串的技術(shù)成就背后，無疑佐證了這樣一個事實(shí)：在人工智能的人才爭奪中，無論是一線的算法工程師還是世界級的科學(xué)家，百度都始終占據(jù)上風(fēng)，人工智能領(lǐng)域的重要成果恰恰是人才投資應(yīng)有的“甜頭”。

AI領(lǐng)域的技術(shù)門檻極高，只有各個領(lǐng)域的頂尖級科學(xué)家才可能在創(chuàng)造大的突破。尤其是當(dāng)互聯(lián)網(wǎng)行業(yè)進(jìn)入“劉易斯拐點(diǎn)”，流量紅利基本結(jié)束，以規(guī)模換利潤的玩法不再流行，終將從模式創(chuàng)新回到技術(shù)創(chuàng)新上來，互聯(lián)網(wǎng)下半場的競爭勢必會是技術(shù)的競爭，也大抵也是百度在人才領(lǐng)域頻頻發(fā)力的原因所在。

（百度研究院核心科學(xué)家齊亮相，他們都是AI領(lǐng)域世界級專家）

AI大牛的誘惑

對“世界級科學(xué)家”的定義往往有著苛刻的標(biāo)準(zhǔn)，個人知名度只是其一，還要有前沿的技術(shù)研究方向，甚至影響公司的未來走向和價值觀。對于百度這樣走進(jìn)AI創(chuàng)新無人區(qū)的企業(yè)而言，世界級科學(xué)家的重要性不言而喻。

當(dāng)然，百度研究院對世界級科學(xué)家的引入，并不是為了到一線去帶兵打仗，扮演的角色和價值主要集中在三個層面。

價值一：AI人才的虹吸效應(yīng)。

一位AI領(lǐng)域的從業(yè)者對于人工智能的人才之爭，打過一個比方：“這是一種智力上的吸引，就像武俠世界，你武功高就有人愿意跟隨你?！本拖袷且粋€不見刀光劍影的江湖，世界級科學(xué)家如同是江湖上有名號的門派掌門人，有著一大批忠實(shí)的信徒，也有著龐大的影響力，同時也是公司招攬優(yōu)秀人才的軟實(shí)力。

現(xiàn)在大多數(shù)公司面臨的問題是，如何培養(yǎng)招聘來的上千人的技術(shù)團(tuán)隊(duì)，世界級科學(xué)家不僅是技術(shù)方向上的引路人，也在為如何建立起一套完整而高效的人才培育機(jī)制出謀獻(xiàn)策，比如在百度研究院的9位科學(xué)家中，大多有過大學(xué)任教、帶領(lǐng)項(xiàng)目組的經(jīng)歷。

價值二：國際化視野。

中國和人工智能相關(guān)的巨頭，目的肯定不是搭乘人工智能的順風(fēng)車，然后重復(fù)造輪子，而是走在技術(shù)創(chuàng)新的最前沿，如此才能形成牢不可破的壁壘。一個簡單的例子，百度、阿里、騰訊等相繼在硅谷建立實(shí)驗(yàn)室，目的無非是招攬全球最優(yōu)秀的人才，方便與同行們進(jìn)行交流，避免閉門造車。

世界級科學(xué)家無疑是擴(kuò)展國際化視野的另一條途徑，大師之所以為大師，學(xué)術(shù)素養(yǎng)是其一，對未來方向的把控是其二。美國在二戰(zhàn)后吸納了諸多世界級科學(xué)家，對美國今天在科技界的領(lǐng)先地位依然有著深刻影響，人工智能是同樣的道理。

價值三：創(chuàng)新最前沿。

有了人才的虹吸效應(yīng)，有了國際化視野，下一步就是成為創(chuàng)新的領(lǐng)袖，這似乎也是百度研究院的初衷所在。在百度已經(jīng)構(gòu)建的人工智能技術(shù)布局中，既包括算法、算力、大數(shù)據(jù)等底層基礎(chǔ)，也有語音、視覺等感知技術(shù)，以及知識圖譜、自然語言處理等認(rèn)知技術(shù)，無不走在創(chuàng)新的最前沿。

純粹的技術(shù)研究很容易陷入到這樣一個陷阱：以論文、專利、競賽排名等標(biāo)桿的人工智能，很難應(yīng)用到實(shí)際生活中，比如耗費(fèi)大量計(jì)算資源去追求極小的模型壓縮、犧牲計(jì)算速度去在極小范圍內(nèi)提升模型準(zhǔn)確率等等。百度的聰明之處在于，有一群世界級科學(xué)家進(jìn)行頂層設(shè)計(jì)，又借助百度大腦、DuerOS、自動駕駛等進(jìn)行技術(shù)驗(yàn)證。

正如王海峰在百度研究院硅谷會議上所提到的，“人工智能是第四次工業(yè)革命的核心驅(qū)動力，它的價值有目共睹?！本奂慌就篮系娜?，一起在人工智能領(lǐng)域做正確的事，順便加速人工智能的商業(yè)化落地，或許就是百度研究院的本意。

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