字節(jié)跳動(dòng)AI Lab 再失大將!大牛王長虎被爆已離職回歸學(xué)界!

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來源:財(cái)經(jīng)網(wǎng)科技
編輯:瘦瘦
【新智元導(dǎo)讀】「據(jù)報(bào)道,前字節(jié)跳動(dòng)AI Lab負(fù)責(zé)人,視覺部技術(shù)負(fù)責(zé)人王長虎已于近期自動(dòng)離職。外界猜測,未來將回歸學(xué)術(shù)界。」
10月12日,根據(jù)財(cái)經(jīng)網(wǎng)科技頻道,前字節(jié)跳動(dòng)人工智能實(shí)驗(yàn)室總監(jiān),視覺部技術(shù)負(fù)責(zé)人王長虎已于近期自動(dòng)離職。外界猜測,王長虎可能會(huì)重回學(xué)界,但本人尚未回應(yīng)。
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據(jù)悉,一年之內(nèi),字節(jié)跳動(dòng)人工智能實(shí)驗(yàn)室頻繁被爆大牛離職的消息。今年8月總監(jiān)李磊重返學(xué)術(shù)界,加入加州大學(xué)圣巴巴拉分校(UCSB)。去年7月字節(jié)跳動(dòng)副總裁、AI Lab主任馬維英離職,轉(zhuǎn)向清華大學(xué)智能產(chǎn)業(yè)研究院任職。
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王長虎曾任字節(jié)跳動(dòng)AI Lab總監(jiān)一職,主要研究計(jì)算機(jī)視覺,視頻理解和機(jī)器學(xué)習(xí)。
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2021年1月,字節(jié)跳動(dòng)內(nèi)部職位調(diào)動(dòng),王長虎轉(zhuǎn)為字節(jié)跳動(dòng)視覺技術(shù)負(fù)責(zé)人。主要負(fù)責(zé)抖音,今日頭條視覺設(shè)計(jì)。
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據(jù)官方介紹,王長虎在字節(jié)跳動(dòng)領(lǐng)導(dǎo)者400多名員工,開發(fā)了一系列視覺、泛AI和商業(yè)解決方案,涵蓋字節(jié)跳動(dòng)視覺相關(guān)產(chǎn)品的內(nèi)容消費(fèi)和變現(xiàn)全流程,包括內(nèi)容生產(chǎn)、安全、生態(tài)、分發(fā)和變現(xiàn),并幾乎涵蓋了字節(jié)跳動(dòng)所有產(chǎn)品線。
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半年,離開視覺技術(shù)部。王長虎為哪般?
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據(jù)公開資料顯示,王長虎于2009年畢業(yè)于中國科學(xué)技術(shù)大學(xué)博士學(xué)位,畢業(yè)之后,擔(dān)任過Microsoft亞洲研究院的主管研究員,曾在新加坡國立大學(xué)擔(dān)任研究工程師。2017年加入字節(jié)跳動(dòng)的人工智能實(shí)驗(yàn)室.
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字節(jié)跳動(dòng)人工智能實(shí)驗(yàn)室主要研究「人工智能NLP算法」,并且力求每個(gè)算法都要落地。
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事實(shí)卻恰恰相反,NLP算法研究容易,「落地」很難!
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網(wǎng)友@斜風(fēng)細(xì)雨:
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NLP為何無法「落地」?這里面大有文章。
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NLP算法解決的是「人機(jī)交流的問題」。目前的 AI 系統(tǒng)在處理自然語言上的能力不能達(dá)到人們對于“智能”的預(yù)期。

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因?yàn)樽匀徽Z言是人們最熟悉的交流載體,人類對自然語言的熟悉程度導(dǎo)致了這種「誤解」的產(chǎn)生。
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例如:Marriage is an institution in which a man loses his bachelor's degree and the woman gets her master's ! 這句話很有意思,其中三個(gè)單詞都有雙關(guān)義。
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「institution既可以表示「學(xué)院」又可以表示「制度」,bachelor 既指「學(xué)士」,也指「單身」。master既指「碩士」,又指主人」
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「學(xué)院、學(xué)士、碩士」是一個(gè)體系的用詞,「制度、單身、主人」是另一個(gè)體系。
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對人而言,通順的翻譯是:婚姻是一種制度,男人不再是單身,而女人有了「主人」。但對機(jī)器來說,要理解這種一詞多義是一大挑戰(zhàn)。
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在實(shí)際應(yīng)用層面,比如「智能客服」,對于某些表述模糊的用戶,需要在準(zhǔn)確識別用戶意圖的基礎(chǔ)上,再對用戶問題進(jìn)行回復(fù)。以何種方式將 NLP 技術(shù)融入產(chǎn)品中去?仍有很多問題需要持續(xù)研究和解決。
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語言是承載知識和信息最重要的載體,凡是運(yùn)用到自然語言的地方,都是NLP 技術(shù)可以落地的潛在場景。
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按理說,自然語言處理的應(yīng)用場景比計(jì)算機(jī)視覺技術(shù)的應(yīng)用場景更多。不過,真正落地時(shí)卻發(fā)現(xiàn),實(shí)際目前上能落地的場景并沒有那么多。
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目前NLP主要在推薦系統(tǒng)、翻譯系統(tǒng)、語音搜索等應(yīng)用場景上。
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以機(jī)器翻譯為例,近幾年雖然有長足的發(fā)展,但是離人類譯員的水平仍有一定距離。
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因此,互聯(lián)網(wǎng)大廠愈演愈烈的「科學(xué)家出走熱潮」也在這種「落地難」的困境中體現(xiàn)出來了。
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2016年,李飛飛宣布加入谷歌,成為谷歌云 AI 負(fù)責(zé)人,2018 年又選擇回到學(xué)校,擔(dān)任斯坦福教授


