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刘霁:构建扎实的 AI 基础能力,解决业务难题瓶颈

hl5C_deeptechch 来源:YXQ 2019-06-21 10:53 次阅读

快手是一个非常有话题性的公司,一提到这家公司,第一时间就会想到“老铁双击 666”。就连快手自己设计的布袋子,上面也印着“老铁”的字样。但是视角不同所看到的事物也是不同的,所谓的“老铁双击 666”对于快手来说属于产品所对应的外部视角,而从内部来看,快手则是个典型的理工男。

快手有很多科学家,而最近他们纳入了《麻省理工科技评论》评选的“2017 年中国 35 岁以下科技创新 35 人”的获奖者之一,刘霁教授。他毕业于威斯康辛大学计算机系,现担任快手 Y-tech 西雅图人工智能实验室和 FeDA 商业化 Y-tech 联合实验室负责人,同时还任职于罗切斯特大学计算机系和电子工程系。

在刘霁的求学之路上有这样一则轶闻,起初刘霁并没有就读威斯康辛大学,而是选择在国内攻读博士学位。但是他并不满足于当时的学术环境,因为比起学位,刘霁更在乎接触到更加前沿和更加有挑战的问题。所以他退学了,毅然决然地来到了美国,重新开始学业。

在那个时候,人工智能是一个相对冷门的学科,摆在他面前的两个选择:“机器学习”和“图形学”。“我老板告诉我说,你需要想好,机器学习并不容易找工作”刘霁说到,“但是最后我还是选了机器学习。”他回忆道:“虽然当时图形学就业形势更好,但是他还是更喜欢机器学习,主要还是想学习系统化的方法解决通用的问题。”

2010 年时刘霁进入了威斯康辛大学,依然是机器学习领域,只是稍微偏向了优化方面。

对于过去的机器学习从业者来说,过去没有 TensorFlow 或者 pytorch 这样的工具,求梯度需要自己实现,优化算法也需要自己实现。在这个过程中,实践者可以对于模型设计到模型求解能够有更完整更深刻的理解。按照刘霁教授的说法这也是当前很多从事机器学习工作和研究的同学所缺失的。

事实上,科学家和工程师之间往往存在着一条代沟。科学家普遍认为工程师的技术过于落后,工程师总是质疑科学家们不懂得脚踏实地。

刘霁教授不同于大家印象中的典型的教授形象,除了关心形而上的东西,他更像一个工程师关注实际的问题和技术落地。他经常强调,技术只是手段,不能为技术而技术,把问题理解透测才能设计出最合理的对策,成为破冰的关键。这一点从刘霁教授对待论文发表的态度就可以看得出来:他更欣赏在实际得到检验的研究成果,论文发表更多只是副产品。

(来源:快手)

然而比起工程师,刘霁教授又像是个哲学家。工程师往往只需要解决一个特定的问题,而他习惯于把特殊问题归纳到通用性的高度进行抽象化的思考和研究给出系统化的解决方案,以达到一生二,二生三,三生万物的效果。

和传统实验室中发散式的研究方法不同,刘霁只会在找到问题以后才开始研究。哲学就是原理,是事物变化的总规律,以及宇宙万象的本质。在刘霁近期两篇具有代表性的论文里,一篇是《DoubleSqueeze: Parallel Stochastic Gradient Descent with Double-Pass Error-Compensated Compression》,另一篇是《Distributed Learning over Unreliable Networks》

第一篇讲的是通过补偿机制,提升大规模并行计算的通讯效率;第二篇则是为分布式计算对于网络不稳定的鲁棒性提供理论上的支持和保证。

在快手上,每日活跃用户超过 2 亿,每日新增视频数量超过 1500 万,视频播总量超过 100 亿。在这样一个大背景下,机器学习的效率、稳定性、鲁棒性就显得尤为重要

刘霁所任职的快手西雅图人工智能实验室于 2018 年年底成立,成立的目的就在于从关键性的业务需求出发发掘探索前沿性的研究问题,为公司解决复杂的问题和瓶颈,打造公司的基础 AI 能力。

刘霁讲解到:“赌一个未来五年才能实现的东西是风险太高,现在打好技术基础可能是更为稳妥安全的方案。现在我们实验室就是在做公司底层的技术基础。未来会有很多新生事物,但是你会发现他们只是形式上的变化,本质并没有变。坚实的基础才让企业有能力去快速尝试高效迭代新的想法。”

快手创始人兼 CEO 宿华希望刘霁教授研究技术的同时形成技术壁垒。企业想要生存,必须要有竞争力。这分很多种,比如全员劳动生产率(TP)、市场占有率(MR)、投资收益率(CR)、资产负债率(DR)、贷款回收率(GR)等等。

中国有一本管理类的核心期刊叫做《管理现代化》,其中有一段定义了工业社会阶段的企业竞争力,原文是这样写的:企业竞争力是一个企业通过在市场销售其产品反映出来的生产力;就企业竞争而言,企业竞争力的核心是比较生产力,而竞争的实质是比较生产力的竞争。

那么对于快手而言,人工智能技术水平、机器学习效率等事物,就是其市场竞争力。快手有一大核心业务就是利用人工智能进行精准推送,它可以根据用户的喜好,自动推送相关标签的视频。

可能有人会想,不就是做个标签匹配吗?这个过程说起来简单,实现起来却很复杂。比如一位用户观看了某明星打篮球跳舞的视频,那么他接下想看的可能不是唱歌跳舞的视频,也不是篮球视频,甚至更不是这个明星的视频——他可能只是想看鬼畜和恶搞视频。

实验室另外一项负责的业务便是快手的商业化、广告推送等等。2018 年 10 月,快手正式公布他们开启了“商业化元年”。承担了这样一个严峻的使命,刘霁反倒是欣然接受。

“西雅图实验室还有很多你想不到的东西,比如最近有个实习生设计了一个斗地主残局 AI 以及残局生成器,现在马上就上线了,效果良好。”刘霁介绍到,“这也是我们实验室的优势。”相较于其他企业的实验室,西雅图实验室的组织架构非常清晰简明,他们和快手的工程师之间可以直接沟通,从而在极短时间内把算法变成产品。

刘霁继续说着,“有很多研究我们都是免费公开的,为的就是希望更多业内人士参与进来。”这样的做法与其说是共同探讨,更像是十足的招聘广告。目前该实验室约有 10 余名研究人员,刘霁希望能够吸纳更多当地的科研人员,一起达成更宏远的目标。

刘霁强调:“哪怕我们暂时没有这个方向,只要是新来的人有这个能力主导,我们甚至愿意为了他单独开辟这个方向。”

不得不说,刘霁的理念和宿华非常相似。他们二人相识于 2018 年 1 月 30 日,在北京国贸大酒店举办的“麻省理工科技评论 35 岁以下科技创新 35 人 2017 年中国榜单”颁奖活动上,两人都是该奖项得主。理工男的话题不出意料的相似,都喜欢人工智能,也都喜欢解决实际问题。

(来源:麻省理工科技评论)

不到一年,刘霁就来到了快手。

刘霁很认同快手的价值观,他觉得快手有很大的增长潜力,在这样的环境下,他能够实现更高的个人目标。更重要的的是,他非常认同宿华解决问题的方法论,先认清问题的本质再寻求最佳的解决方案,换句话说,慢思考,快行动。

对于快手来说,刘霁这位新的老铁能否为“商业化元年”开启伟大的航道还是个谜团,毕竟现在市场风向变化很快,谁也没有办法保证百分之一百的成功。但他一定能为快手打下更牢固的基础,让这颗承载了数亿用户的大树更加坚挺,并且枝繁叶茂。

爱尔兰作家詹姆斯•乔伊斯,也就是《尤利西斯》的作者,他曾在短篇小说《都柏林人》中写到过这么一句话“他们一个个都变成了行尸走肉。与其任由年龄让我们在忧郁中枯萎憔悴,不如在满怀激情的时候勇敢地跨入另一个世界。”

在这个充满专利抄袭、技术复制的年代,AI 已经进入了沉淀期,唯有用 AI 技术率先解决实际问题的企业才能把业务带入新的纪元。

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原文标题:快手 AI 技术的践行者刘霁教授:构建扎实的 AI 基础能力,解决业务难题瓶颈

文章出处:【微信号:deeptechchina,微信公众号:deeptechchina】欢迎添加关注!文章转载请注明出处。

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