LeCun 卸任！Facebook人工智慧實驗室換帥
新智元報道
作者：常佩琦 劉小芹
【新智元導讀】早間重磅消息，Yann LeCun 證實已經卸任Facebook 人工智慧研究部門（FAIR）負責人，將在Facebook擔任首席AI科學家。接任FAIR負責人的是Jér?me Pesenti，他此前是英國AI初創公司Benevolent的CEO，前IBM首席數據科學家。Jér?me Pesenti同時接管了Facebook的Applied Machine Learning團隊，該團隊負責將AI應用於Facebook的眾多產品，包括備受爭議的News Feed。
早間重磅消息，Yann LeCun 證實已經卸任Facebook 人工智慧研究部門（FAIR）負責人，將在Facebook擔任首席AI科學家。
Yann LeCun在臉書上證實卸任FAIR負責人，並祝賀Jér?me Pesenti
「歡迎Jerome Pesenti 加入Facebook！Jerome入職人工智慧的副總裁，反映人工智慧在Facebook的重要性日益增加。他將監督Facebook的AI研發活動，管理FAIR（Facebook AI Research）和AML（Applied Machine Learning）。我的角色也在變化：Jerome接管運營管理將使我能夠專註於領導科學研發和人工智慧戰略。我現在是Facebook的首席人工智慧科學家。」
接任FAIR負責人的是Jér?me Pesenti，他此前是英國AI初創公司Benevolent的CEO，前IBM首席數據科學家。Jér?me Pesenti同時接管了Facebook的Applied Machine Learning團隊，該團隊負責將AI應用於Facebook的眾多產品，包括備受爭議的News Feed。
Jér?me Pesenti 證實擔任Facebook VP of Artificial Intelligence
Jér?me Pesenti在Facebook上證實此消息：
Facebook擁有世界上最有才華的人工智慧團隊，我入職後，將確保我們繼續推進人工智慧研究的良好態勢，並幫助Facebook產品更加智能，實用和更有意義。 我非常激動和榮幸加入這個團隊！
FAIR於2013年由Yann LeCun一手創立。LeCun在接受Quartz採訪時說：「需要有一個人從根本上總管Facebook的所有AI，包括研究、開發，以及AI與產品的聯繫。」Jér?me Pesenti將直接向Facebook的首席技術官彙報，他接任的這個研究、開發和產品相結合的職位突出了AI對Facebook未來發展的重要性。
AI是Facebook及其未來的命脈。AI技術推動了Facebook的超精確的廣告投放，使公司相比傳統廣告平台更具有優勢，同時AI也為用戶提供自動標記照片， News Feed排序和翻譯等功能。由於AI使自動化程度提高，其運作對其創建者而言並不透明，這可能會導致Facebook的困境，包括假新聞傳播等。
LeCun仍將有對FAIR研究方向的控制權，但現在日常運營將由Pesenti來負責，他將直接向CTO Mike Schroepfer彙報。LeCun和AML負責人JoaquinvQui?onero Candela將向Pesenti彙報工作。LeCun自己說，他的專長在於研究，尤其是設定目標、與研究人員合作研發新的人工智慧技術。至於其他部分，包括管理一百多名研究人員，以及擔任「AI傳道人」，則「很樂意把這些交給他（Pesenti）」。Pesenti目前並未接受採訪。
LeCun說，Pesenti被選中，是因為他在研究，管理和產品開發方面有所專長。
LeCun表示，在Pesenti的領導下，應用機器學習小組（The Applied Machine Learning group）將改變方向。AI在Facebook上的角色日益重要，需要AML團隊與Facebook基礎設施部門密切合作，確保公司的代碼和伺服器能夠儘快地進行翻譯，標記和排名。AML基礎設施部門現在加入該公司的更高一級基礎設施部門。那些留在AML的人將與FAIR在長期研究項目上更緊密地合作，將研究團隊的研究成果用在Facebook以及Instagram和Oculus等公司。
2013年，LeCun組建了FAIR，建立了世界上最好的AI研究實驗室。五年後，實驗室仍在擴大，有六個地點，約有100名工作人員。Facebook昨天宣布將把巴黎研究實驗室的數量翻倍至60名研究人員。 LeCun補充說，Facebook希望使目前在實驗室工作的10名博士生人數增加四倍，使巴黎總人數達到100人左右
LeCun在法國出生，他在貝爾實驗室開始了研究計算機視覺的職業生涯。在貝爾實驗室，LeCun的追求是幫助電腦以人類的方式看待和理解世界。當時，貝爾實驗室是研究神經網路的重要設施，通過大量簡化人腦結構，我們可以開始複製其過程。
在貝爾實驗室，LeCun研發了一種稱為卷積神經網路的神經網路結構，在處理圖像方面被證明更為有效。這項技術很快進入了自動取款機，用來讀取支票上的數字，現在它仍被用作圖像和視頻識別的實際方法。
LeCun將留在紐約，繼續在紐約大學任教。
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