青出于藍勝于藍，Geoff Hinton的徒弟

楊樂村獨自在卷積網(wǎng)絡(luò)領(lǐng)域堅持三十年，

Yann LeCun “高舉著火炬，沖過了最

黑暗的時代?！?/p>

深度學(xué)習(xí)運動核心人物Geoffrey Hinton如此贊他：“是LeCun（勒坤，民間俗稱楊樂村。以下仍采用英文名字）高舉著火炬，沖過了最黑暗的時代?！?/p>

微軟的機器學(xué)習(xí)專家Leon Bottou（萊昂€€伯托）認為： “過去卷積網(wǎng)絡(luò)就像是個小玩具，而Yann改變了這一切，他讓這項技術(shù)能夠大范圍應(yīng)用，解決實際問題。沒有人比LeCun更能推動卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)發(fā)展了?！?/p>

關(guān)于Facebook的人工智能發(fā)展，業(yè)界表示：還得看他！因而扎克伯格最近更是親任他為Facebook人工智能實驗室負責(zé)人。

……

他是誰？

他就是Yann LeCun，是人工智能界的著名學(xué)者、人工智能三巨頭之一、紐約大學(xué)終身教授、NYU數(shù)據(jù)科學(xué)中心創(chuàng)始人、Facebook人工智能實驗室負責(zé)人、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)先鋒獎”得主。

LeCun是人工智能三巨頭之一

說到LeCun，就不得不提“卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)”（Convolutional Neural Networks-簡稱CNN）這個詞。這是一種特殊的深度學(xué)習(xí)，能構(gòu)建更智能地的互聯(lián)網(wǎng)服務(wù)，比如可以自動理解語言和識別圖像?，F(xiàn)在，許多科技巨頭都正在奮力挖掘這項技能。比如谷歌，用“卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)”在安卓手機上開發(fā)語音識別系統(tǒng)；比如百度，則利用“卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)”開發(fā)全新的視覺搜索引擎。

所以，卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)究竟是什么玩意兒？

和其他神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)一樣，卷積網(wǎng)絡(luò)是由互聯(lián)層組織在一起的軟件產(chǎn)物，和大腦中處理視覺信息的視覺皮層非常像。與眾不同的是，他們在一個圖像的多個位置上重復(fù)使用相同的濾鏡，這意味著一旦這個網(wǎng)絡(luò)學(xué)會識別，比如說在某個圖片上識別出了一張臉，它就能在這張圖的其他位置上找到其他臉（該功能同樣適用于音頻和文字）。

新晉男神吳恩達表示，卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)允許人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)能夠快速訓(xùn)練，因為他們所占用的內(nèi)存非常小，你無須在圖像上的每一個位置上都單獨存儲濾鏡，因此非常適合構(gòu)建可擴展的深度網(wǎng)絡(luò)，卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)因此非常適合識別模型。

在卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)領(lǐng)域里，最負盛名的，非LeCun莫屬。微軟的Leon Bottou是LeCun早期合作人之一，他說道，“沒有人比LeCun更能推動卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)發(fā)展了?！?/strong>在 20 余年的研究歷程中，他已累積發(fā)表了超過 180 篇論文。

LeCun在開發(fā)自己的反向傳播算法時，并沒有走常規(guī)路線取平均值，而是每個版本都會取到一個單獨的樣本數(shù)據(jù)，然后再計算錯誤。這種方法非常復(fù)雜，但是效果卻不錯，而且學(xué)習(xí)速度也更快。

LeCun的LeNets深度學(xué)習(xí)網(wǎng)絡(luò)可以被廣泛應(yīng)用在全球的ATM機和銀行之中，它可以理解支票上寫的是什么。但仍然存在很多質(zhì)疑，LeCun說道，“不知何故，似乎現(xiàn)在還是無法說服計算機視覺領(lǐng)域圈子，他們?nèi)匀挥X得卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)沒什么價值?！逼渲胁糠衷颍赡苁且驗檫@項技術(shù)雖然強大，但是沒有人可以理解它為什么如此強大，而且這項技術(shù)的內(nèi)部工作方式仍然是個謎。

然而，其實在之前，卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)這種前沿科技經(jīng)歷過相當(dāng)長一段時間的冷落。和其他所有深度學(xué)習(xí)項目一樣，卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)也經(jīng)歷了上世紀80年代的黑暗時期，狀況一直持續(xù)到90年代。

一直堅持著的LeCun，被深度學(xué)習(xí)運動核心人物Geoffrey Hinton如此評價：“是LeCun高舉著火炬，沖過了最黑暗的時代?！?/strong>

當(dāng)然，也只是沖過了最黑暗的時代。雖然卷積審計網(wǎng)絡(luò)已經(jīng)發(fā)揮了一定作用，然而其未來仍然是不可預(yù)測的。也許，對于深度學(xué)習(xí)而言，這僅僅是個開始，還需要繼續(xù)優(yōu)化。同時，其實今天的卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)應(yīng)用最廣泛的地方都需要依靠監(jiān)督學(xué)習(xí)。這意味著，如果你想要學(xué)習(xí)如何識別某個特定對象，那么你必須要列舉好幾個例子。因此，想要真正像大腦那樣進行無監(jiān)督學(xué)習(xí)，還需要深度學(xué)習(xí)進一步探索。

“大腦無監(jiān)督學(xué)習(xí)是如何實現(xiàn)的，我們還不得而知，我們還沒有能力開發(fā)出一個類似大腦皮質(zhì)的算法，”LeCun說道，“我們知道最終的答案是無監(jiān)督學(xué)習(xí)，但是現(xiàn)在我們還沒有找到這個答案?！?/p>

對于“臉書”，他就是重中之重中的重中之重

從Facebook的“十年路線圖”里可以看出，人工智能成為重中之重。而LeCun就是這重中之重中的重中之重。他對于Facebook來說，是救命藥，是技術(shù)掌舵者。

自跳槽到Facebook后，LeCun感到很興奮，因為那里有他紐約大學(xué)的同事，另一位人工智能天才Rob Fergus。他們將一起把人工智能實驗室發(fā)展成為一個世界級的研究機構(gòu)，并與谷歌、微軟、IBM、以及百度競爭。

LeCun加入Facebook后，讓這家公司告別了沒有正式的研究室的日子，并且一下設(shè)了兩個：一個是由Lecun領(lǐng)導(dǎo)的人工智能研究項目（FAIR），主要負責(zé)基礎(chǔ)科學(xué)和長期研究；另一個是西班牙人 Joaquin Candela領(lǐng)導(dǎo)的機器學(xué)習(xí)應(yīng)用部門（AML）。

現(xiàn)在，LeCun擔(dān)任著 Facebook人工智能實驗室負責(zé)人，領(lǐng)導(dǎo)著FAIR（Facebook ArtifICial Intelligence Research）部門。LeCun認為，在FAIR的任務(wù)（自己為FAIRies），是推進人工智能的科學(xué)與技術(shù)；并通過實驗發(fā)展這一技術(shù)在各個領(lǐng)域中的應(yīng)用，如計算機視覺、對話系統(tǒng)、虛擬助手、語音識別、自然語言識別等等。

LeCun認為，F(xiàn)acebook的主要目標是讓人與人更好的溝通。面對著狂轟亂炸的信息源，F(xiàn)acebook更希望能幫助人們來在信息洪流中找到正確的方向。主要方式就是通過人工智能的方式讓Facebook能知道人們對什么感興趣、什么是吸引人的、什么讓人快樂、什么讓人們學(xué)到新東西，然后加以引導(dǎo)。

比如，如果有一個Facebook用戶厭倦了里面曬娃的消息，根本不需要用戶用自然語言告訴Facebook 要求屏蔽這類推送，而是采用一種更方便的方式。比如說通過用戶對這類圖片的瀏覽情況，比如說從來不點開嬰兒照片的做法、或者只是短時間瀏覽嬰兒照片的做法、或者并不評論等做法，經(jīng)統(tǒng)計并最終確認后Facebook將不再向該用戶發(fā)送類似照片。同樣的原理，可以通過用戶在某一類新聞資訊圖片上的時間安排，去了解用戶的興趣所在，并進而決定是否發(fā)送以及發(fā)送頻率。

其實人工智能的發(fā)展，將在各種方式內(nèi)容上進行挖據(jù)，比如文字、圖片、視頻、語音、聲音、音樂等等。但一直是火炬手的LeCun很是謙虛，謙虛的心態(tài)體現(xiàn)在方方面面，比如在面對公司其他小組AML時。

FAIR團隊

與LeCun的FAIRies一樣是Facebook研究小組的是應(yīng)用機器學(xué)習(xí)團隊（AML），雖然FAIR人比較多，但是LeCun說：“是大家一起將科學(xué)轉(zhuǎn)化為可見的技術(shù)，通過為公司構(gòu)建應(yīng)用平臺，一起正將人工智能服務(wù)變?yōu)楫a(chǎn)品團隊可以使用的東西?！辈⒈硎?，“Facebook 里有很多人都在做著 AI 相關(guān)的工作，不僅僅是FAIRies?！?/p>

當(dāng)有人問LeCun如何看待DeepMind開發(fā)了 AlphaGo，擊敗了圍棋的世界冠軍，超過了自己時是否會失望時，LeCun這樣說：“不不，我們沒有失望，因為這是整個人工智能領(lǐng)域的偉大勝利?！?/p>

所以，在外界看來，扎克伯格力邀LeCun加盟一點都不奇怪，因為扎克伯格希望讓公司掌握的海量數(shù)據(jù)發(fā)揮更大價值。而且最近Facebook公司最近一直在忙于收購，比如虛擬現(xiàn)實公司Oculus、太陽能無人飛行器制造公司Ascenta、還有WhatsApp等，以助益LeCun的人工智能技術(shù)。

關(guān)于“憤青”，他表示：這些只是我的個人見解

今年55歲的LeCun 過著業(yè)界和學(xué)界的雙重生活，因為他一直堅持這樣的原則：一個研究者應(yīng)該發(fā)表其作品以讓所有人閱覽，應(yīng)該參加會議、與學(xué)界廣泛互動，并在 GitHub 這樣的開源服務(wù)上發(fā)表代碼。他認為，做研究和研發(fā)產(chǎn)品之間有所不同。

而且這也是他的人生經(jīng)歷給他的教訓(xùn)。他“曾經(jīng)見過，許多朋友離開了具有開放性文化的實驗室，加入了大型科技企業(yè)，他們試圖改變企業(yè)的文化，但都失敗了?！?/p>

從 2002 到 2003 年，他在著名的日本電氣（NEC）普林斯頓實驗室工作。首先，日本電氣建立了高級研究實驗室，但并不要求實驗室去影響產(chǎn)品。然而，突然某一天，公司卻提出讓研究人員生產(chǎn)出一些公司能用的東西。結(jié)果導(dǎo)致員工紛紛辭職。

因此，在下決心加入Facebook 之前，他問 Facebook 的第一個問題便是，F(xiàn)acebook 是否真的會保持對開源世界和開放性文化的承諾。

在得到肯定答案后，LeCun正式加入了Facebook，但仍然保持著小心翼翼的態(tài)度，他說：“目前為止還沒有人強迫我們?nèi)プC明自己存在的價值，在幾家公司的實驗室經(jīng)歷了起起伏伏后，我知道除非你可以用事實來說明，你為公司做了什么，為什么你花掉了這些錢，要不，這個問題會一直存在。

看，即使是巨人，也忍不住“跳槽”：因為那些公司與自己的做事方式、行為方式不同路。而且，出生在法國的LeCun，保留了一些本國的“公共知識分子”角色所發(fā)揮的重要性，所以當(dāng)涉及到其他領(lǐng)域，包括當(dāng)今時事時，他也不會退讓，經(jīng)常發(fā)表關(guān)于政治話題的尖刻評論，好像一個“憤青”。

LeCun對時事總有自己的看法

當(dāng)記者采訪LeCun時，也忍不住問了這個問題：“你常常發(fā)表關(guān)于政治話題的尖刻評論，F(xiàn)acebook的掌門人不擔(dān)心嗎？”

然而LeCun的回答讓人意外：只有一些問題讓我坐不住，一種是不基于事實和證據(jù)的政治決策，只要某個重要決策的制定不是基于理性的我都會有所反應(yīng)。他認為，聰明人對于解決問題的最佳方案可以有分歧，但是如果人們對堅定的事實都不能取得一致的話，我認為是非常危險的。

“這些只是我的個人見解，與我的雇主無關(guān)，”LeCun認為自己是一個理性主義者，所以完全可以有看法，同時把自己的道德理念目標建立為“使人類整體幸福最大化及使人類苦難最小化”。

“我盡量明確的分隔開我（發(fā)表在Facebook個人主頁）的個人見解以及我（發(fā)表在我的Facebook公共主頁上）的專業(yè)文章?！辈贿^，心思細膩的LeCun還是提出了這個補全之計。