摘要：第二次則是今年初，論文被深度學(xué)習(xí)盛會拒絕。表示遺憾乃至憤怒的人不在少數(shù)。他認(rèn)為，使從其他學(xué)術(shù)實(shí)驗(yàn)室中脫穎而出的，是它的跨領(lǐng)域文化。騰訊也在籌建人工智能實(shí)驗(yàn)室，近期消息就會正式公布。

牛津大學(xué)和 DeepMind 的研究人員合作，開發(fā)出一款能夠閱讀唇語的系統(tǒng)，這個名叫 Watch, Attend and Spell（WAS）的軟件在實(shí)際表現(xiàn)中遠(yuǎn)遠(yuǎn)超越了人類專家的水平。

研究人員使用計(jì)算機(jī)視覺和機(jī)器學(xué)習(xí)算法，使用 5000 小時的 BBC 新聞視頻錄像訓(xùn)練模型，這些視頻里包含了 1000 多個不同的人說的將近 12 萬句話，單詞量有 17,500 個。

或許，你還記得 DeepMind 去年推出的唇語技術(shù) LipNet。LipNet 先后在媒體上出了兩次名，最初被媒體報道時，憑借 50% VS 12% 的壓倒性勝利戰(zhàn)勝了人類唇語專家，讓很多人驚呼，這是構(gòu)建自動唇語識別系統(tǒng)的重要一步。

第二次則是今年初，LipNet 論文被深度學(xué)習(xí)盛會 ICLR 2017 拒絕。匿名審稿專家稱，LipNet 這篇論文沒有革新性的貢獻(xiàn)，激起很多討論。表示遺憾乃至憤怒的人不在少數(shù)。

今天，DeepMind 團(tuán)隊(duì)宣布，他們的唇語論文 WAS 被 CVPR 2017 高分接收，而且將作為口頭論文展示。值得一提，WAS 與 LipNet 較大的區(qū)別——實(shí)際上就是名字。

當(dāng)然，兩篇論文的作者還是不同的。但仔細(xì)看內(nèi)容就會發(fā)現(xiàn)，WAS 與 LipNet 的高度相似。

但是，針對這個頗有戲劇性的事件，我們想討論的并不是論文或會議評審，而是為什么 DeepMind 總是能一次又一次地很輕松地拿出成果，完爆人類（甚至專家）。

這家（目前為止）不靠產(chǎn)品，而是靠著思想推動人工智能，進(jìn)而改變世界的公司，他們一次次超越人類的原因又在哪里？

《金融時報》記者 Madhumita Murgia 日前深入 DeepMind，揭開這家公司團(tuán)隊(duì)協(xié)作、組織架構(gòu)和公司文化的秘密。

構(gòu)建獨(dú)一無二的組織文化，專為吸引頂尖人才

從貝葉斯數(shù)學(xué)家到認(rèn)知神經(jīng)科學(xué)家，從統(tǒng)計(jì)學(xué)家到計(jì)算機(jī)科學(xué)家，DeepMind聚集了全球在機(jī)器智能方面的較高級學(xué)者和專家。

“我們要做的是一種獨(dú)一無二的文化融合——來自初創(chuàng)公司的焦點(diǎn)和能量，加上學(xué)術(shù)界天馬行空的思考。”DeepMind的聯(lián)合創(chuàng)始人和首席執(zhí)行官Demis Hassabis對《金融時報》說，“我們聘用了250位世界上最棒的科學(xué)家，他們加入我們的目的就是要盡情施展他們的創(chuàng)造力，我們會盡一切努力為他們創(chuàng)造這樣的環(huán)境。”

DeepMind 首席執(zhí)行官 Demis Hassabis ?? Charlie Bibby

DeepMind研究人員都有一個共同的使命：破譯人類的智慧，用人工的方式將其再造出來。

今天，DeepMind的目標(biāo)已經(jīng)不只是在某種游戲項(xiàng)目上創(chuàng)造一個比人類職業(yè)選手更好的AI，而是使用從中獲取的知識來產(chǎn)生“大規(guī)模的社會影響”，DeepMind的另一個聯(lián)合創(chuàng)始人Mustafa Suleyman如是說。他曾任聯(lián)合國危機(jī)協(xié)調(diào)員。

這番話如果出自硅谷某個高層之口可能有些不那么誠懇，在那里每個初創(chuàng)公司都相信自己要改變世界。然而DeepMind或許真的理解了他們正在做的事情的意義：他們?nèi)〉玫目萍歼M(jìn)步已經(jīng)在真實(shí)世界的復(fù)雜場景中得到了應(yīng)用。

AI醫(yī)療研究是DeepMind專注的領(lǐng)域之一

例如像AlphaGo這樣的算法，正在用于蛋白質(zhì)折疊的研究，以加速UK’s Crick Institute的新藥物發(fā)現(xiàn)；也被用于分析醫(yī)學(xué)圖像，以便 London’s University College Hospital 作出更準(zhǔn)確的癌癥診斷和治療計(jì)劃。

此外，深度強(qiáng)化學(xué)習(xí)還正在用于為Google的數(shù)據(jù)中心節(jié)省大量電力能源。在上述最后一項(xiàng)中，DeepMind的實(shí)驗(yàn)取得了節(jié)能15％ —— 或節(jié)省40％冷能的成果——這相當(dāng)于數(shù)百萬美元。DeepMind現(xiàn)在希望將客戶范圍擴(kuò)大到英國國家電網(wǎng)和其他公用事業(yè)提供商。

DeepMind 將深度強(qiáng)化學(xué)習(xí)用于谷歌數(shù)據(jù)中心節(jié)能，現(xiàn)在還和英國政府洽談接入調(diào)節(jié)英國電網(wǎng)節(jié)能

“我們在真實(shí)世界的大規(guī)模的、嘈雜又混亂的數(shù)據(jù)集上測試我們的算法。”Suleyman說，“這是一種解決我們最復(fù)雜社會問題的相當(dāng)獨(dú)特的方法。”

研究人員被分為四個大組，還有兩三個“別動隊(duì)”

“如果你看看谷歌5、6年前的工作方式，會發(fā)現(xiàn)它的研究在很大程度上是以產(chǎn)品為導(dǎo)向的，而且周期較短。這被認(rèn)為是個優(yōu)勢。”Hassabis說道，“但如果你想盡快地推進(jìn)研究，那么就需要給科學(xué)家空間，好讓他們思考什么對研究是有利的，而不是對某種產(chǎn)品需求負(fù)責(zé)。”

DeepMind已經(jīng)三次登上Nature的封面，有120多篇論文在較高級科學(xué)會議上發(fā)表，這表明了其旺盛的科技創(chuàng)造力，也表明了其在谷歌的特殊地位。

DeepMind 研究成果屢次發(fā)表在較高級期刊，左邊便是最著名的 AlphaGo 登上Nature 封面

“現(xiàn)在我們的研究團(tuán)隊(duì)完全不受任何短期需求的影響，不管是來自谷歌內(nèi)部還是外部的。我們希望對世界產(chǎn)生巨大影響，但我們的研究需要得到呵護(hù)。”Hassabis說道。“我們已經(jīng)展示了憑借這樣的公司文化，我們可以取得多大的成就。我認(rèn)為谷歌也注意到了這一點(diǎn)，他們因此對我們也有了更為長遠(yuǎn)的訴求。”

DeepMind現(xiàn)在手頭上還有6篇論文手稿明年有望刊登在Nature、Science這樣的較高級科學(xué)期刊上。“這方面我們比其他學(xué)術(shù)實(shí)驗(yàn)室做得更好，但我們的目標(biāo)并不是產(chǎn)出一篇Nature論文。”Hassabis說，“我們集中精力攻克每一個具體問題。進(jìn)行偉大的科學(xué)研究，論文發(fā)布就是自然而然的副產(chǎn)品。” ?

DeepMind研究人員被分入四個主要的組，名為“神經(jīng)科學(xué)”或“前沿學(xué)科”（這個組主要由物理學(xué)家和數(shù)學(xué)家組成，測試AI領(lǐng)域最具前瞻性的理論）。除此以外有一些更深入更專業(yè)的團(tuán)隊(duì)。其中許多項(xiàng)目負(fù)責(zé)人都是Hassabis上一家公司Elixir Studios的游戲制作人。

每8周，科學(xué)家們向包括Hassabis和研究負(fù)責(zé)人Shane Legg的團(tuán)隊(duì)領(lǐng)導(dǎo)講述自己的研究進(jìn)展。團(tuán)隊(duì)的領(lǐng)導(dǎo)人以此來決定針對數(shù)十個項(xiàng)目的研究資源分配。“我們交流想法，思考，測試，找出看上去有成效的項(xiàng)目，并分析原因。”Legg說。

進(jìn)展迅速的項(xiàng)目會得到更多的人力和時間，而其他一些會被停掉，所有這些只是幾周的事情。“在學(xué)術(shù)機(jī)構(gòu)里，為了一個新的輪回，你可能要等上幾年。但我們這里資源轉(zhuǎn)換的速度非常快。”Hassabis說。

其他時間里，公司也有兩到三個稱為“別動隊(duì)”的團(tuán)隊(duì)，用來解決一些特定問題。“我們在AlphaGo上就是這么做的。一旦它在開始六個月顯現(xiàn)出某種前景，我們就會加派一個帶有專業(yè)技能的15人的團(tuán)隊(duì)，來把它進(jìn)行到底。”Hassabis說，“這就允許我們把最適合的專家派過去。他們就像是臨時調(diào)任到那個項(xiàng)目上去，最終他們會回到他們原來的項(xiàng)目中。”

DeepMind 團(tuán)隊(duì)

提倡跨領(lǐng)域合作；“不僅是職業(yè)選擇，更是生活方式的改變”

對于一些世界上最聰明的大腦來說，這種組織文化像一塊吸鐵石。Jane Wang是DeepMind的一位認(rèn)知神經(jīng)科學(xué)家，她曾在芝加哥的Northwestern University做博士后。她說她加入DeepMind是受到了DeepMind清晰的社會使命的吸引。“我在其他一些產(chǎn)業(yè)實(shí)驗(yàn)室也面試過，DeepMind跟它們不同，這里沒有明顯的產(chǎn)品化帶來的壓力，也沒有太多限制。這里的使命就是保持好奇。”她說道。

對于神經(jīng)科學(xué)團(tuán)隊(duì)的領(lǐng)導(dǎo) Matt Botvinick 來說，加入DeepMind不僅是一個事業(yè)抉擇，更是生活方式的變化。這位Princeton University神經(jīng)科學(xué)學(xué)院的前教授繼續(xù)生活在美國，每隔一周和倫敦的DeepMind實(shí)驗(yàn)室溝通一次。

“在普林斯頓，我身邊都是絕頂聰明的人，他們對于不關(guān)注首要科學(xué)問題的工作環(huán)境沒有興趣。”他說，“而我無法抗拒加入DeepMind的誘惑，因?yàn)檫@里有一些真正新鮮的事物在發(fā)生著。”

他認(rèn)為，使DeepMind從其他學(xué)術(shù)實(shí)驗(yàn)室中脫穎而出的，是它的跨領(lǐng)域文化。這反映在公司聘用的專家身上。這些專家來自各個領(lǐng)域，從心理學(xué)到深度學(xué)習(xí)，從物理學(xué)到編程。

“許多學(xué)院都有點(diǎn)老死不相往來的感覺。兩個研究相似問題的相鄰實(shí)驗(yàn)室，可能從來不會相互溝通交換信息。”Botyinick說，“DeepMind不像我工作過的任何地方，可以隨時得到來自不同學(xué)科背景的意見。”

BAT 如何招攬人才、留住人才？

以 BAT 領(lǐng)銜的中國科技公司也在積極組建、擴(kuò)展以及完善自己的 AI 實(shí)驗(yàn)室。百度在中國的北京、上海、深圳，還有美國的硅谷都有 AI 實(shí)驗(yàn)室，目前團(tuán)隊(duì)已經(jīng)有 1300人，今年預(yù)計(jì)還要擴(kuò)招幾百人。

就在 3月9日，在阿里巴巴首屆技術(shù)大會上，馬云宣布啟動一項(xiàng)代號“NASA”的計(jì)劃，面向未來20年組建獨(dú)立研發(fā)部門，關(guān)注機(jī)器學(xué)習(xí)、芯片、IoT等核心技術(shù)。

騰訊也在籌建人工智能實(shí)驗(yàn)室——AI Lab，近期消息就會正式公布。

面對以 DeepMind 為代表的強(qiáng)勁國外對手，BAT 打算如何招攬人才，在招攬到人才后，又計(jì)劃如何留住這些人才？

參考資料

《金融時報》原文鏈接：https://www.ft.com/content/cada14c4-d366-11e6-b06b-680c49b4b4c0

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