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前微软首席研发经理许景阳:下一个风口在人工智能 回国创业正当其时

第三届世界智能大会和2019世界机器人大会本月中旬在中国召开,而国家主席习近平提出了“中国高度重视创新发展,把新一代人工智能作为推动科技跨越发展、产业优化升级、生产力整体跃升的驱动力量,努力实现高质量发展。” 并且表示中国将机器人和智能制造纳入了国家科技创新的优先重点领域。“这绝对是一个新的风口,不仅仅对于中国,对全世界亦是如此。回国创业,正当其时。”回国已十多年的前利来国际网址微软全球首席研发经理许景阳深有体会的说道。

从不想来到不想走——回国你才会发现很多不同

许景阳本人的经历,正好诠释了这种观点。1990年,11岁的他前往父母留学的美国。17岁时,因为代表纽中学生队参加全美奥林匹克数学竞赛获得金奖被康奈尔大学破格录取,并于3年后加入了微软。许景阳的首次回国任职开始于2006年。当时,微软正如日中天,但高层发现,在美国本土已难于招到符合微软未来发展方向的顶尖人才。于是,他们将目光投向中国,投向已建立8年之久的微软亚洲研究院,一个在中国招募3千名软件工程师的计划应运而生。许景阳奉派前往北京,他的任务是负责从清华北大这类国内顶尖高校的应届毕业生中甄别筛选软件人才。回到出生地北京,许景阳发现自己的中文水平已不太适应工作,并且此时的微软亚洲研究院刚刚由中国研究院升级而来,在整个微软的系统中只能充当一个辅助性的角色,因此他决定将在工作两年后返回微软总部。

此时的许景阳似乎更看好他在微软的未来,但接下来的一切完全偏离了他当初的计划。他早已在2010离开了微软,出现在一个个创新团队之中:从应前谷歌中国4大创始人郭去疾之邀担任兰亭集势(于2013年美国纽交所上市)首席技术官,到接受新浪总裁曹国伟延请担任新浪微博(于2014年在美纳斯达克上市)副总经理,到参与组建万邑通(即将在美国或香港上市)担任联合创始人。这十几年丰富多彩的创业经历,让他感受到了中国计算机创新领域里蓬勃发展的势头,领略到中国创业者无比热忱的拚搏激情,体会到中国人怀揣梦想而又勤勉刻苦的文化精神,以及从上到下支持创新发展的政策环境。“没有哪个国家能够做到像中国政府这样竭力打造创新发展的生态环境,中国之所以能在短短十几年之内,逐步追上与世界先进科技发展的代际差异,仅凭民间的一己努力是根本不可实现的。中华民族是勤劳智慧的民族,历史上我们曾经是科技强国,只要我们的生产关系适合科技生产力的发展,我们在科技领域的发展将会呈现几何级的倍速递增。”

从辅助研发到创新先锋——我们中国人真不的不比别人差

“关于人工智能最近网上疯传徐匡迪之问,这个确实道出了我国在AI领域里与世界核心技术的差距,以及当前中国科技界的浮躁心态,我们决不能盲目自大但也不能妄自菲薄。从我个人的经历来看,中国人不一定比别人差,关键在于我们自己的心态和相关的产业和政策环境。在这里我讲两个例子:第一个是我自己的例子,第二个例子下面会讲到。”许景阳说道。

如果说人工智能领域是一整桌满汉全席,那么计算机语音识别合成系统就是这座盛宴的最基础原素——食盐,没有它就不能完成人与机器之间的交互互动。但2007年的微软并不拥有这一核心技术,只好每年花费数百万美元从第三方获取语音合成软件。正当其时,微软亚洲研究院研发出了语音合成的核心算法,接着,许景阳和同事们争取到了这一当时顶尖项目在中国的团队组建权。要知道微软从不将自己的核心项目放在海外进行研发,此前的亚洲研究院只能承担微软部分项目的外围辅助开发工作。“不是歧视,但是他们真的怀疑中国团队的能力。虽然有了核心算法的理论,而在前无古人旁无借鉴的基础之上搭建系统更为复杂,实现端到端的商业化产品研发确实不是件容易的事情。不过我觉得,我们中国人不比别人笨,微软美国能做到的,微软中国也一定能做到。”就这样,许景阳担任了TTS这一横跨美中各个部门,包括研究、开发、产品、测试整个开发团队的直接负责人,而这一独立团队的建立意味着微软首次将一个全球顶尖的创新项目放到美国本土之外进行研发。许景阳和他的团队不负重望,只用了一年多的时间,完成了算法的商业化,然后延伸到全世界26种语言,并逐步实现了从机器语音到人类语音的升级,替代了第三方花了十多年研发出来的技术。时间之短,质量之高完全超出了微软高层的意料。

TTS团队的研发成果使微软夺回了人工智能语音合成识别领域里的霸主地位。2009年许景阳因该项目获得了微软卓越工程创新奖,这项大奖含金量极高,因为它在微软全球范围内每一个国家地区只有一人能够获得,即便是在微软美国,一年也只有一人能获此殊荣。而许景阳刚刚在2007年拿到过一次,这使他成为整个微软3年2奖的唯一一人。也正是因为如此他被破格提拔为微软历史上最年轻的全球首席研发经理。

“我们要正视自己的短板,但是我们也得想办法动手把板子加长,如果你不加以改变,结果永远只是一个低水平的漏桶。”

从底层算法到大数据云计算——打造产业生态才能实现突破

许景阳认为:“现在网络上都在质疑中国人工智能领域里政产学研浮躁,呼吁在保护知识产权的法律框架下,引进数学家研究核心算法,打造基础数学模型,这确实是目前的症结所在。以我的经历为例,如果没有亚洲研究院研发出的核心算法,即使开发出商业应用,将来也要受制于人。同时应当打造一个完整的生态系统,这里面既有政策法规层面的也有技术环境层面的,这就是我想举的斯坦福大学李飞飞教授的第二个例子。”

“我在大学本科时跟随我的导师参加了一个研究生项目叫做计算机图像识别,诸如我们今天的人脸识别呀,计算机辅助医疗诊断、自动驾驶等等都是基于这一技术。当时我们所做的是从卫星拍摄的照片上抓取一个车队行进中的图片,标识跟踪其中的一辆,虽然我在研究中将算法精度提升了50%,但是离具体的实用相差非常之远。这一技术的难点非常巨大,一个是算法,另一个是基于海量图片标识的数据库系统,换句话说就是需要无数的人无数的计算机资源为这个数据系统工作,这在当时的环境下根本不可能实现,即便是20年后也没有任何一个研究机构付得起如此巨大的资金。而引领这一瓶颈突破的就是李飞飞博士。”

被称为AI女神的斯坦福大学教授、斯坦福大学人工智能实验室与视觉实验室负责人、谷歌云人工智能和机器学习首席科学家李飞飞是目前计算机视觉领域里的领军人物。2015年12入选2015年“全球百大思想者”;2008年3月,获得了《凤凰卫视影响世界的华人盛典——科学研究领域大奖》。

2009年李飞飞在不被看好的情况下,带领团队创建了名为ImageNet的数据集和人工智能挑战赛。短短8年时间,挑战队伍不仅来自微软Googl Facebook等全球巨头,还有无数的无名团队;挑战赛冠军算法识别物体的准确率从71.8%上升到现在的97.3%,精确度已经远远超过人类。这无疑证明了训练数据越庞大,越有助于算法做出更好的决策。今天ImageNet及其竞赛的重要性已经不言而喻,但实际上,从更长的周期看,ImageNet系列工作对计算机视觉、机器学习、人工智能乃至人类进步的影响都更为巨大——ImagNet数据集让人们意识到,构建优良数据集的工作也是AI研究的核心之一,数据和算法一样至关重要。

ImageNet开源开放的原则也代表了AI研究的根本——让所有人都参与开发更好的AI算法和模型。大赛不但带动了人工智能的高速发展,更为Google、facebook等企业培养了一众优秀的AI专家,重新定义了人们研究人工智能的思考方式,推动了如今如火如荼的人工智能浪潮。挑战比赛在2017年结束,短短八年实现了这一领域的重大突破。

“李飞飞在最后一届比赛结束时谈了这8年里她印象最深的两件事——在线众包平台Amazon Mechanical Turk亚马逊土耳其机器人的发现,以及深度学习的应用,前者令她意识到构建ImageNet大规模数据集的可行性,后者开启了深度学习乃至人工智能新的篇章。我觉得这是我们当今人工智能研究可以借鉴的地方,如果我们能够打造出这一开放的技术生态环境,吸引全国甚至全球的技术人员前来参加比赛,让不同的研究者共享他们的成果,然后启发别人,这样快速地推动技术迭代,就能促进各种资源的开发利用,形成合力实现突破。据我所知目前阿里巴巴和百度都在举行这一类的比赛,但是只有小众参与的小规模数据是还是远远不够的。”

至于说到为什么是创业者的风口许景阳谈到:“ImageNet大赛脱颖而出了许多团队,我们看到2015年微软在算法上实现了突破,2016年是Google,但很多名不见经传的团队却通过比赛实现了逆袭。”

2012年,在第三届ImageNet挑战赛上发生了一件大事——如果将如今风靡全球的人工智能浪潮的归功于一件大事,那么这份荣耀应当属于当年挑战赛宣布冠军成绩的那一刻:来自多伦多大学的三位挑战者,杰弗里·辛顿(Geoffrey Hinton),伊利亚·施克斯克(Ilya Sutskever)和亚历克斯·克里杰夫斯基(Alex Krizhevsky),共同创造了一个名为AlexNet深度卷积神经网络结构,以压倒性的优势一举夺得冠军——他们将算法准确率提高了10.8个百分点,足足比第二名高了41%。直到今天AlexNet仍被用于研究。卷积神经网络的应用十分广泛,基本上任何涉及识别图像或视频中物体的应用都采用这种神经网络,比如自动驾驶,计算机辅助医疗等等。神经网络的深度学习是改进算法的最为行之有效的办法。

“当然,成功的获奖者肯定少不了风险资金的青睐——2013挑战赛上赢得冠军马修·泽勒(Matthew Zeiler),他在优胜算法的基础上创办Clarifai公司,目前获得高达4000万美元的风险投资。我相信随着国家宏观战略的推出和产业政策的调整,这种机会将越来越大而创业的风口也正在此时。”

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