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    被曝裁員后,Uber首席科學家 Ghahramani 離職,加盟谷歌大腦團隊

    本文作者: 貝爽 2020-09-14 18:48
    導語:“Zoubin Ghahramani 是機器學習領域的重磅級人物,他是半監督學習方法、主動學習算法和稀疏高斯過程的開拓者之一”。

    離職Uber,加入Google!

    Zoubin Ghahramani的下一站終于有了最終答案。

    9月1日,Uber首席科學家Zoubin Ghahramani在Twitter發文表示,已經從Uber離職。而他的下一站將前往哪里,成為了AI界關注的焦點。

    昨日,他在Twitter公開透露,已成為谷歌大腦團隊的一員。

    我很高興地宣布,我將加入Google Research,成為谷歌大腦團隊的一員。除了繼續擔任學術職務外,還將成為@GoogleAI及其MachineLearning社區的一員!

    消息一出,谷歌Google AI主管Jeff Dean在第一時間轉推了帖子,并表示歡迎。

    被曝裁員后,Uber首席科學家 Ghahramani 離職,加盟谷歌大腦團隊

    Ghahramani入職Uber已三年多的時間,此次離職可能是與公司內部戰略調整有關。據外媒Synced報道稱,因新冠大流行的影響,Uber業務受到重創,公司在5月份進行了大面積裁員,并且決定逐步關閉人工智能實驗室。

    這一消息,也導致Uber多為AI人才流失,如與Ghahramani一同加入Uber的Kenneth Stanley和Jeff Clune已于早些時候離職,并加入了馬斯克投資創辦的AI獨角獸公司OpenAI。

    那么,備受關注的Ghahramani究竟是何人?

    Zoubin Ghahramani是誰?

    Zoubin Ghahramani是機器學習領域的領導者,他對機器學習系統的概率建模和貝葉斯非參數方法(Bayesian Nonparametric Approaches )的基礎性貢獻,以及對可擴展學習的近似變分推理算法極大地推動了從數據中學習算法的最新進展。

    被曝裁員后,Uber首席科學家 Ghahramani 離職,加盟谷歌大腦團隊

    他是半監督學習方法(Semi-supervised Learning ),主動學習算法(Active Learning Algorithms)和稀疏高斯過程(Sparse Gaussian Processes)的重要開拓者之一。

    同時,也對新型無窮維非參數模型(Infinite Dimensional Nonparametric Models)的開發具有很高的影響力。

    在加入Uber之前,Ghahramani還有英伊(British-Iranian )研究員,劍橋大學信息工程學教授,倫敦艾倫·圖靈研究院(The Alan Turing Institute in Lond)的圖靈研究員,劍橋圣約翰學院(St John's College)研究員,卡內基梅隆大學(Carnegie Mellon University)計算機科學學院的副研究教授等多個學術頭銜。

    而在此之前,Ghahramani曾就讀于賓夕法尼亞大學和麻省理工學院,獲得了認知科學和計算機科學的雙主修學位,以及腦與認知科學博士學位。

    博士畢業后,Ghahramani還到多倫多大學的人工智能實驗室擔任博士后研究員,與Geoffrey Everest Hinton一起工作。(Hinton是著名的認知心理學家和計算機科學家,專注于人工神經網絡研究 )

    Ghahramani的學術志趣主要集中在貝葉斯機器學習,圖形模型和計算神經科學三大領域,尤其是對非參數貝葉斯建模和統計機器學習頗有研究,其累計發表論文200多篇,獲得了30,000多次引用。

    Ghahramani在機器學習領域深厚的學術經驗深受Uber的青睞,而Ghahramani正式加入Uber還要從一起收購案說起。

    創業被收購,成為Uber首席科學家

    2014年,離開學術界的Ghahramani,沒有加入任何一家公司,而是選擇了創業。他與Gary Marcus(紐約大學認知科學家),Doug Bemis(紐約大學畢業的神經語言學博士)和Ken Stanley(中佛羅里達大學計算機科學教授)共同創立了一家名為Geometric Intelligence的機器學習公司。

    之后,這家公司被Uber收購,Ghahramani以及其他兩位創始人作為交易的一部分也加入了Uber。其中,Ghahramani任Uber AI Lab聯合主任和首席科學家,負責領導整個公司的AI/機器學習策略。

    據了解,Geometric Intelligence公司聚焦于機器學習領域,希望通過技術創新探索機器學習的邊界,讓技術可以從更少的數據中進行更有效的學習。當時,該公司提供了5中技術產品和服務,包括HTML5、Google Analytics、jQuery以及G2 Stack。

    2016年12月,該公司在獲得一輪融資之后,被Uber收購。在收購之前,Uber研究團隊已經在機器學習方面做了很多工作,不過,他們專注于解決自動駕駛的相關問題。

    被曝裁員后,Uber首席科學家 Ghahramani 離職,加盟谷歌大腦團隊

    而Geometric也在加入Uber之前,曾表示對這一應用場景的研究非常有信心,他說,

    “Uber的核心是AI和機器學習,它的優勢在各大科技公司中是獨一無二的,因為它們圍繞著的是復雜而難以預測的現實世界, 我們必須在現實世界中導航、為自動駕駛汽車開發感知和行動系統,并以此進行理解、預測,才能對駕駛員的體驗更有效”。

    Geometric在Uber任職期間,其研究重點是:如何用有限的輸入使系統變得更智能。具體來說,是怎樣解決AI系統和Agent能夠使用更少的數據集來完成對象或場景識別的問題。

    解決這一問題,對迅速提高Uber產品的有效性是一個巨大的幫助,因為Uber不一定有足夠的數據集可供利用。但在Geometric剛剛加入的第四年,Uber卻遭受了重大業務危機,并打算關閉AI相關的業務。

    Uber戰略調整,Geometric轉戰谷歌

    今年受到新冠疫情影響,眾多科技企業遭受了重大經濟損失,Uber也是其中一個。

    據CNBC報道,為了節省開支保存關鍵業務的正常運行,截止今年5月6日,Uber已累計裁員6700人,占當時員工總數的25%。

    同時,在員工收到的電子郵件中還顯示,Uber計劃關閉或合并全球45個辦事處,并正在考慮削減其他業務。

    而這項業務就包括AI模塊,Uber首席執行官Dara Khosrowshahi曾表示稱,

    “鑒于必要的成本削減和對核心業務的關注,我們決定逐步關閉孵化器和人工智能實驗室,并尋求優步工程的戰略替代方案。”

    在這種情況下,Geometric主動離職無疑是最好的選擇,而且,曾經的共同創業的好友Kenneth Stanley和Jeff Clune已經陸續離開,對于Geometric來說,繼續留在這家公司已經價值不大。

    重要的是,加入Google AI Lab團隊顯然對個人發展來說,是更好地選擇。

    引用鏈接:雷鋒網雷鋒網雷鋒網

    https://syncedreview.com/2020/09/13/ex-uber-ai-chief-scientist-zoubin-ghahramani-joins-google-brain-leadership-team/

    https://techcrunch.com/2016/12/05/uber-acquires-geometric-intelligence-to-create-an-ai-lab/

    https://www.cnbc.com/2020/05/18/uber-reportedly-to-cut-3000-more-jobs.html

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