這幾天AI界的一件大事，是被稱為“北美AI五巨頭”之一的Facebook，突然宣布對旗下AI團(tuán)隊與管理架構(gòu)進(jìn)行全面重組。
其中最顯著的變化，要屬Facebook的AI名片、人工智能教父級人物L(fēng)eCun宣布不再擔(dān)任FAIR團(tuán)隊的負(fù)責(zé)人，專注擔(dān)任首席科學(xué)家，將更多精力投入學(xué)術(shù)工作。
這件事看起來只單純的企業(yè)變動，但Facebook如此大動作調(diào)整AI，顯然不是無目的的亂改。隱藏在其背后的戰(zhàn)略思考，或許暗示了在今天這個時間節(jié)點上，巨頭企業(yè)如何看待整個AI產(chǎn)業(yè)的發(fā)展。
今天咱們來開個腦洞，嘗試剝離一下這件事的背后，隱藏了哪些關(guān)于產(chǎn)業(yè)方向的細(xì)節(jié)和暗示。
從更大的視野看去，兩條不一樣的AI之路，正在今天此消彼長地影響著AI世界的走向。
商業(yè)化的步伐：AI的兩條路之爭
首先應(yīng)該理解的，是Facebook到底在做一件什么事：為什么扎克伯克和施羅普夫愿意淡化作為AI名片的LeCun，也要堅持進(jìn)行AI重組？
最直接的原因，顯然是由于LeCun的個性和科學(xué)家身份使然，其團(tuán)隊風(fēng)格太過自由和學(xué)術(shù)化，雖然研究實力強(qiáng)勁，但研發(fā)成果卻始終跟Facebook的產(chǎn)業(yè)布局若即若離。
顯然，對AI產(chǎn)業(yè)化進(jìn)度的不滿，是這次體系調(diào)整的根本原因。在重組架構(gòu)之后，F(xiàn)acebook AI部門的管理架構(gòu)變得更加精簡，AML也將同F(xiàn)AIR更加緊密的合作。這意味著Facebook希望快速加強(qiáng)產(chǎn)學(xué)同頻和AI研究成果的商業(yè)化應(yīng)用。
真正應(yīng)該引起我們重視的，是這場Facebook的內(nèi)部AI“革命”，似乎傳遞出的是目前科技公司在面對AI時的兩種選擇。假如把這兩條路比作AI的岔路口，那么他們分別是這樣的：
道路A：公司重金打造研究體系，任由研究系統(tǒng)自有發(fā)展。等待成果自然成熟，匯入公司業(yè)務(wù)當(dāng)中。這是歐美科技巨頭開啟AI時的常規(guī)玩法，基本是按照谷歌的模式。
道路B：快速讓學(xué)術(shù)體系和產(chǎn)業(yè)體系發(fā)生頻繁、有序、成規(guī)模的聯(lián)系，按照產(chǎn)業(yè)需求反向定制化進(jìn)行學(xué)術(shù)突破，高頻開放的打造產(chǎn)學(xué)一體化。
顯然，F(xiàn)acebook希望調(diào)整步伐，開始從A向B移動自己的產(chǎn)業(yè)部署。
有意思的是，這種選擇不是只有一個人在戰(zhàn)斗，甚至可以說這是在今天AI界非常主流的一件事。
其最直接的參照系，大概就是百度近一年的AI業(yè)務(wù)與產(chǎn)業(yè)布局調(diào)整。尤其不久前我們看到，百度研究院剛剛進(jìn)行的新一輪的升級。引入了新的頂級科學(xué)家，并且以“商業(yè)智能”和“機(jī)器人與自動駕駛”這兩個高度富有商業(yè)可能性的命題作為研究方向。
如此默契的同步，難怪西方媒體有評論認(rèn)為這是Facebook第很多次保持與百度AI的戰(zhàn)略同步。
而這個有意思的現(xiàn)象，背后或許隱藏著AI界的普遍疑問：企業(yè)究竟如何處理學(xué)術(shù)研究與商業(yè)化應(yīng)用間的關(guān)系，究竟如何處理自生態(tài)與整個AI產(chǎn)業(yè)間的聯(lián)系？傳統(tǒng)的道路A，是否即將在這個快速發(fā)展的AI車道中失效了？
產(chǎn)學(xué)間的天平：“百度模式”的萬物生長
今天的AI世界，一個普遍的疑問是以學(xué)術(shù)來主導(dǎo)AI產(chǎn)業(yè)，在企業(yè)世界放任學(xué)術(shù)研究無規(guī)則發(fā)展，究竟是不是一件好事？
尊重學(xué)術(shù)自由，給予學(xué)術(shù)極大支持當(dāng)然是好事。但是今天對于AI公司的產(chǎn)學(xué)分離傳統(tǒng)有兩點詬?。阂皇鞘欠駪?yīng)該讓難以快速進(jìn)入商業(yè)應(yīng)用的學(xué)術(shù)研究回歸學(xué)校與純研究機(jī)構(gòu)，否則浪費投資人的錢做“炫技式”研發(fā)似乎不妥；二是企業(yè)資源畢竟有限，是否應(yīng)該找到產(chǎn)學(xué)間的平衡點，集中力量突破最有待AI企業(yè)去解決的問題。比如百度研究體系在無人駕駛上的高度投入和產(chǎn)學(xué)一體，已經(jīng)在今年Apollo的成長中被驗證是正確的。
無獨有偶，近年來微軟、IBM、亞馬遜，正在紛紛調(diào)整自身學(xué)術(shù)科研體系與產(chǎn)業(yè)的連接程度，規(guī)劃出整體化鮮明、有清晰戰(zhàn)略意圖的產(chǎn)學(xué)同頻體系。包括近段時間百度所做的調(diào)整，都是著眼于聚焦產(chǎn)業(yè)方向，升級研究體系，加強(qiáng)產(chǎn)學(xué)體系的一體化對接等等。
另一個有趣的坊間傳聞，是Facebook最開始做AI、設(shè)立兩大AI實驗室，據(jù)說就是李彥宏建議給扎克伯克的。
那么是否有可能，F(xiàn)acebook這次架構(gòu)調(diào)整的深層動因之一，就是希望學(xué)習(xí)和模仿百度的成功呢？
與之形成鮮明對比的，或許是近段時間來受到很多爭議的谷歌模式。比如在產(chǎn)品人才和工程人才快速上位AI的今天，谷歌依舊是李飛飛繼續(xù)帶隊并委以重任。另一方面，谷歌的產(chǎn)業(yè)布局依然保持著大而全的“全面開花模式”，近乎沒有谷歌不做的AI產(chǎn)品，但同時也很難說其哪個產(chǎn)品做得特別好。缺少聚焦和專注，缺少產(chǎn)品思維，都已經(jīng)在去年一年中成為圍繞谷歌的輿論陰影。