Yann LeCun卸任FAIR,或将成为AI泡沫破灭的先声

Yann LeCun卸任事件:学术与工程难以调和的矛盾


熟悉人工智能的人一定听说过Yann LeCun这个名字。Yann LeCun是目前基于深度神经网络的人工智能的先驱者之一。作为纽约大学(NYU)的教授,LeCun对于深度学习的贡献功不可没——在大家还没真正意识到卷积网络(CNN)的威力时,LeCun就提出了拥有5层网络的LeNet;在大家意识到卷积网络好用,开始跃跃欲试时,LeCun就意识到了深度学习需要在硬件层面进行优化,于是在2011年提出了NeuFlow深度学习加速器,比目前如火如荼的AI芯片早了整整6年。更重要的是,LeCun教授在学术圈和公众领域都是深度学习的重要布道者,可以说目前深度学习的火热离不开LeCun的贡献。也因为他在人工智能界的崇高声望,2013年扎克伯格亲自请LeCun加入并组建Facebook AI研究中心(FAIR)。


在数年经营之后,FAIR已经成为了全球知名的AI研究机构,可是就在几天前,LeCun却宣布离开FAIR的管理岗位,并将转任Facebook的首席AI科学家(Chief AI Scientist)。在声明中,LeCun表示目前FAIR和Facebook的应用机器学习部门(Applied Machine Learning,AML)将由Facebook的新VP Jerome Pesenti来统筹管理,而自己将把重心移到AI科研以及AI战略方向上。



,我们可以看出Facebook这次这位调整的原因是希望能把AI更加工程实用化而非仅仅是研究项目,因此选择了具有更多业界工程经验的Pesenti来负责统筹管理整体AI研发努力。事实上,Facebook近年来的AI研究虽然捷报频传,但是真正落地让大众记住的并不多。Facebook的Caffe 2技术并不差,但是其开发者生态比起Google的TensorFlow来说差距很大;Facebook在深度学习文本转换领域发布了多篇重量级论文,但是目前尚未看到大规模落地应用;机器学习在Facebook目前最大的应用是好友推荐和信息流推荐,结果还闹出了信息流推荐无法识别假新闻的争议。可以想像,Facebook对于人工智能在经过多年来投入后,目前对于其研发成果早日落地的渴求是相当急切的,尤其是看到其他竞争对手和不少初创公司都找到了好应用把AI变现的时候。LeCun虽然是人工智能领域的旗帜人物,但是他的声望主要来源于学术研究,而他在AI技术落地实用化方面的能力恐怕目前跟不上公司节奏。可以说这次LeCun的岗位调换是一件双赢的事情,对于LeCun来说告别了日常运营事物的重担他可以专心于前沿研究,而对于Facebook来说则是启用了一个能更好把AI研发成果转化为实际产品的管理者,能更好地在AI技术竞争中占据主动位置。



一叶知秋。LeCun的职务变动虽然只是一次正常的调整,但是它却预示着业界对于人工智能团队的评价标准从充满浪漫想象的“是否能有黑科技”慢慢转变成了更脚踏实地的“能否在近期带来商业价值”。。


对于前两年AI业界的疯狂,想必大家都印象深刻。深度学习成为业界主流是从2012年AlexNet开始,但是基于深度学习的人工智能真正成为资本风口并进入大众视野,却是要从2015年AlphaGo在曾被人们认为“人工智能永远无法战胜人类”的围棋领域成功挑战人类顶尖职业棋手开始,并且在2016年AlphaGo战胜了围棋世界冠军李世石时达到了高潮。互联网巨头和在风险投资支持下的初创公司都竞相争抢人工智能相关人才打造自己的团队,并开始了技术上的狂飙突进。就拿移动端AI芯片硬件来说,2016年初算力为0.06 TOPS的Eyeriss在当时性能已是无人能敌,但到了2017年算力低于1 TOPS的芯片已经不好意思拿得出手,到了2018年则是不少初创公司都在发布10 TOPS算力等级的移动芯片了。这一年十倍的算力推进速度连摩尔定律都自叹不如!在当前社会,突飞猛进的技术领域一定会有大量资本涌入,而资本涌入则不可避免地带来了泡沫。,有两个风险因素可能会导致泡沫随时破灭:


第一个风险因素是不少AI相关公司过于重视科研和技术,轻视技术落地。当AlphaGo战胜李世石的时候,世人对AI的发展产生了极其乐观的预期。在这种乐观预期的驱动下,科技巨头和资本想的都是先快速占据技术高地,至于相关技术如何落地转换成商业价值反倒成了次要因素。在这种思路的驱动下,AI学术界的精英就成了诸多团队最稀缺的资源,无数公司都以团队中PhD比例高、论文发表质量高作为自己的强项。殊不知,公司并非科研机构,其存在的目的就是要盈利而非发表高质量论文。事实上,从学术研究到真正技术落地成为产品之间的距离相当遥远,并且需要一整个团队(包括定义产品的产品经理,做工程实现的工程师以及提供理论指导的研究人员等等)艰苦奋斗才能完成;甚至在技术真正成为产品后也并不代表着成功,而是需要销售和市场人员把产品真正成功卖出去才行。只重视开发“黑科技”但是却忽视产品、销售和市场将成为许多公司失败的根本原因。


第二个因素是资本的短视性和逐利性。有人称2018年将会成为AI初创公司的期中考试,因为在2015-2017年这个时间段进行早期融资(seed,A轮)的公司到了2018年有很大一部分要进入下一轮融资(B轮)的过程了。早期融资通常只看公司技术的技术前景,而在资本对于AI有极其乐观预期的几年前,抱着“宁可错杀一千不可放过一个”的指导思想,资本往往愿意按照非常高的估值给初创公司注资;但是到了B轮时,公司收入将会成为能否获得资金支持的重要因素。如前所述,初创公司过于重视技术而不注重落地将会导致公司难以拿到收入,从而让这些早期融资时拿到高估值的公司难以维持估值甚至因资金链断裂而关门。切记,许多追逐风口的资本只会锦上添花,而不会雪中送炭——当他们发现不少AI初创公司在商业上遇到困难收入不及预期时,他们想的不是再支持一把共渡难关而是如何及时止损把钱去投下一个风口(比如,区块链)。而一旦资本逃离,就会造成泡沫进一步破灭。


当泡沫散去,AI才能显现真正价值


然而,泡沫破灭从长远来看,对AI产业界来说是利大于弊的。


首先,任何一个产业想要健康发展,都必须遵循一定的规律和模式。对于AI来说也是一样。产业过热,往往会让它发展的动作变形。对于AI产业来说,这样的“动作变形”包括过于重视研发而忽视实际商业落地能力,甚至为了满足资本的想象而去研究离实用还非常遥远的强人工智能。这样的动作变形会导致资源的错配,而且是不可持续的,可以说是有害无益。只有当泡沫散去,AI产业才会找到它最优化的发展路径,才能最好地分配资源,把高大上的技术真正落实到日常产品并带来公司利润,从而走上健康发展的轨道。


其次,当热钱退场,真正专注于AI行业的投资机构才能彰显其价值,AI公司终将发现,只有在历经繁华后仍然守在身边的投资人才是真爱。到那个时候,整个AI行业的初创公司和投资生态将会趋于正常化,从中也将会诞生伟大的公司。正如Google真正崛起是在互联网泡沫破灭之后,我们也预期在AI泡沫破灭之后,还是会出现伟大的AI公司。


结语


LeCun的离职事件或将成为AI初创公司和投资的泡沫破灭的序曲,过于重视研发而轻视商业落地的模式是不可持续的。然而,泡沫破灭将会是AI产业走向成熟的标志,而真正有商业化能力的AI公司在渡过泡沫破灭的阵痛后,必将迎来更美好的明天。


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