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LeCun 卸任! Facebook人工智能实验室换帅

发布时间:2018-01-24 10:35:57  来源:36氪   编辑:张宏伟  背景:

  早间重磅消息,Yann LeCun证实已经卸任Facebook人工智能研究部门(FAIR)负责人,将在Facebook担任首席AI科学家。接任FAIR负责人的是Jérme Pesenti,他此前是英国AI初创公司Benevolent的CEO,前IBM首席数据科学家。Jérme Pesenti同时接管了Facebook的Applied Machine Learning团队,该团队负责将AI应用于Facebook的众多产品,包括备受争议的News Feed。

  早间重磅消息,Yann LeCun 证实已经卸任Facebook 人工智能研究部门(FAIR)负责人,将在Facebook担任首席AI科学家。

  Yann LeCun在脸书上证实卸任FAIR负责人,并祝贺Jérme Pesenti

  “欢迎Jerome Pesenti 加入Facebook!Jerome入职人工智能的副总裁,反映人工智能在Facebook的重要性日益增加。他将监督Facebook的AI研发活动,管理FAIR(Facebook AI Research)和AML(Applied Machine Learning)。我的角色也在变化:Jerome接管运营管理将使我能够专注于领导科学研发和人工智能战略。我现在是Facebook的首席人工智能科学家。”

  接任FAIR负责人的是Jérme Pesenti,他此前是英国AI初创公司Benevolent的CEO,前IBM首席数据科学家。Jérme Pesenti同时接管了Facebook的Applied Machine Learning团队,该团队负责将AI应用于Facebook的众多产品,包括备受争议的News Feed。

  Jérme Pesenti 证实担任Facebook VP of Artificial Intelligence

  Jérme Pesenti在Facebook上证实此消息:

  Facebook拥有世界上最有才华的人工智能团队,我入职后,将确保我们继续推进人工智能研究的良好态势,并帮助Facebook产品更加智能,实用和更有意义。 我非常激动和荣幸加入这个团队!

  FAIR于2013年由Yann LeCun一手创立。LeCun在接受Quartz采访时说:“需要有一个人从根本上总管Facebook的所有AI,包括研究、开发,以及AI与产品的联系。”Jérme Pesenti将直接向Facebook的首席技术官汇报,他接任的这个研究、开发和产品相结合的职位突出了AI对Facebook未来发展的重要性。

  AI是Facebook及其未来的命脉。AI技术推动了Facebook的超精确的广告投放,使公司相比传统广告平台更具有优势,同时AI也为用户提供自动标记照片, News Feed排序和翻译等功能。由于AI使自动化程度提高,其运作对其创建者而言并不透明,这可能会导致Facebook的困境,包括假新闻传播等。

  LeCun仍将有对FAIR研究方向的控制权,但现在日常运营将由Pesenti来负责,他将直接向CTO Mike Schroepfer汇报。LeCun和AML负责人JoaquinvQuionero Candela将向Pesenti汇报工作。LeCun自己说,他的专长在于研究,尤其是设定目标、与研究人员合作研发新的人工智能技术。至于其他部分,包括管理一百多名研究人员,以及担任“AI传道人”,则“很乐意把这些交给他(Pesenti)”。Pesenti目前并未接受采访。

  LeCun说,Pesenti被选中,是因为他在研究,管理和产品开发方面有所专长。

  LeCun表示,在Pesenti的领导下,应用机器学习小组(The Applied Machine Learning group)将改变方向。AI在Facebook上的角色日益重要,需要AML团队与Facebook基础设施部门密切合作,确保公司的代码和服务器能够尽快地进行翻译,标记和排名。AML基础设施部门现在加入该公司的更高一级基础设施部门。那些留在AML的人将与FAIR在长期研究项目上更紧密地合作,将研究团队的研究成果用在Facebook以及Instagram和Oculus等公司。

  2013年,LeCun组建了FAIR,建立了世界上最好的AI研究实验室。五年后,实验室仍在扩大,有六个地点,约有100名工作人员。Facebook昨天宣布将把巴黎研究实验室的数量翻倍至60名研究人员。 LeCun补充说,Facebook希望使目前在实验室工作的10名博士生人数增加四倍,使巴黎总人数达到100人左右

  LeCun在法国出生,他在贝尔实验室开始了研究计算机视觉的职业生涯。在贝尔实验室,LeCun的追求是帮助电脑以人类的方式看待和理解世界。当时,贝尔实验室是研究神经网络的重要设施,通过大量简化人脑结构,我们可以开始复制其过程。

  在贝尔实验室,LeCun研发了一种称为卷积神经网络的神经网络结构,在处理图像方面被证明更为有效。这项技术很快进入了自动取款机,用来读取支票上的数字,现在它仍被用作图像和视频识别的实际方法。

  LeCun将留在纽约,继续在纽约大学任教。




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