「加注」科研合作,出门问问究竟想做什么?

「加注」科研合作,出门问问究竟想做什么?

如果有 10 亿美金可以随意支配,你会用来做些什么?

加州大学伯克利分校教授、人工智能领域的专家 Michael Jordan(没错,他和篮球明星乔丹重名)曾在接受采访时表示,他会把这笔钱投入到自然语言处理的相关研究中。

出门问问创始人&CEO 李志飞曾在朋友圈表达了对 Michael Jordan 的欣赏,同时也附上这些话:「……深以为然,今天出门问问跟中科院自动化所的『语言智能与人机交互联合实验室』挂牌了,虽然没有十亿美金,但是算迈出了了一小步,欢迎更多学术合作(笑脸)。」

这条朋友圈背后的新闻是,3 月 29 日出门问问宣布和中科院自动化研究所模式识别国家重点实验室自然语言处理与机器翻译研究团队,建立「语言智能与人机交互联合实验室」,在自然语言处理等 AI 核心技术上进行研究。

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出门问问低调地发布了这则新闻后,很快大家的目光就被其 D 轮融资和发布虚拟个人助理的消息吸引走了——4 月 6 日,出门问问宣布完成了 1.8 亿美金的 D 轮融资,投资方为大众汽车集团,双方还将共同出资成立一家合资企业;4 月 18 日,出门问问推出了虚拟个人助理「问问」,能够满足多场景的应用需求。

成立 5 年时间,累计融资超过 2.5 亿美金,获得了 Google 和大众汽车等「巨头」的肯定——出门问问取得的成绩值得大家为之鼓掌,相比之下,出门问问和中科院的合作却被大家忽略或者说低估了。

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怀着「初创公司为什么要参与科研」的疑问,极客公园于近日采访了出门问问创始人&CEO 李志飞,深入了解了这项合作背后的逻辑。

先决条件:决策者熟悉企业界和学术圈的「游戏规则」

这项合作能够达成,李志飞本人的经历是一个非常重要的推动因素。

实际上,这样的「跨界合作」能够顺利达成,要求决策者对企业界和学术圈都有高度的认知,至少也要对两个圈子不同的「游戏规则」有所了解。这些对于李志飞来说不是什么问题。

在创立出门问问前,李志飞拥有令人羡慕的「学术背景」。他曾攻读美国约翰霍普金斯大学计算机系的博士学位,在全球语音识别和自然语言处理最顶尖的实验室呆过;毕业后司职 Google 总部科学家,和机器翻译领域顶尖的学术人才保持了密切的联系。

这样的学术经历和李志飞身上的理想主义特质不无联系,更为重要的是让他对学术圈的行事方式和人才图谱有了清晰的认识,这些都为日后的科研合作埋下了伏笔。

根据李志飞介绍说,他在美国读博士时就和中科院自动化所的自然语言团队认识,并且对他们的研究方向、科研进展也比较了解。所以当出门问问需要在自然语言处理领域寻找「外脑」进行合作时,按图索骥找到中科院就不是什么奇怪的事情了。

当然,真正能够促成双方合作的要点在于,对自然语言处理的前沿性,在 AI 领域重要性的正面判断,或者说在商业价值和学术价值上均是「有利可图」的。

过去两年,出门问问一直在探索 C 端产品在语音交互场景下的落地,相继问世的 Ticwatch、Ticmirror 等产品正在成长为各自领域的佼佼者。下一步,通过自然语言处理技术提升产品的竞争力,是整个行业都在努力的一个方向,出门问问当然也不例外。

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「以前机器翻译是整个自然语言处理领域最为重要的应用,但是现在基于自然语言的人机对话可能是接下来更为重要的突破点。」

而对于科研机构来说,有些研究因为距离实际生活太远,没有可供模拟运算的用户模型,会带来玩具数据集(toy dataset)「不够接地气」的弊端。从这方面来看,出门问问所积累的用户数据和系统模型是非常有价值的。

另外,科研项目除了要进行深度性的考量,判断其是否足够前沿也是很必要的,如果能够聚焦在一个人行业关注度较高的领域,在资源上也会有更多的倾斜。

「中科院的团队本身是非常感兴趣的,它们也希望在这个领域有所突破。双方方向一致,接下来的合作就比较顺利了。」

李志飞认为,出门问问在 AI 的算法上有积累,C 端产品方面也产生了一定的影响力;科研院所有把问题抽象化的能力,面对复杂的技术难题可以进行更为深入的研究。

通过成立联合实验室能够让双方能够发挥出各自的优势,产出一些比较前沿的成果,构建更加完善的人机对话模型,在实际应用场景和科研成果之间搭起一座桥梁。

一个初创公司的「加注」

此前国内的互联网企业和高校、科研机构进行合作已经有不少先例了,不过更多的是 BAT 这样的「大公司」参与其中——例如阿里云和中科院国家天文台的合作,百度和中科院计算技术研究所进行合作等。

而对于那些同样关注前沿技术,但体量又没有 BAT 那么大的公司,通过提供专项奖学金、成立课题小组等方式学术界保持交流(以项目为纽带),则是一种更加务实的合作方式。

作为一家成立不到 5 年时间的初创公司,出门问问选择和科研机构直接成立联合实验室在业界并不多见,在极客公园看来形式上还是有些「过重」了。

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不过出门问问并不排斥在科研合作上「加注」。李志飞认为,奖学金这种类型的合作本质上还是找人来「干活」,从长线上来看能够给出门问问带来的价值有限。

「真想做出点事情来,就要『重一点』。也就是说只有当双方严肃对待的时候,才能有好的结果。这次合作不是一个 PR 活动,也不是为了招揽学生。」 

对于这项合作能否在短期内产出结果,李志飞坦言已经做好了「心理准备」,对于前沿技术的落地出门问问会有足够的耐心。这里李志飞举了深度学习「宗师」Geoffrey Hinton 的例子。

当十年前 Geoffrey Hinton 向业界「兜售」深度学习的概念时,并没有人买账。但现如今他已经成为了 AI 技术「疯狂的核心」。一项前沿的技术出现时,需要市场来逐渐消化,也需要持有一个乐观的心态甚至是理想主义。

虽然合作中双方对于结果并没有指标性的要求,但「聚焦自然语言处理最前沿科技」的目标是非常明确的。

产学研合作需要更好的「生态环境」

「硅谷——斯坦福模式」是互联网领域公认比较成功的产学研合作模式(指企业、高校和科研机构之间的合作)。除了硅谷的地缘优势,李志飞认为这背后一些制度上的便利也值得借鉴。

例如美国大学拥有「访问教授」(Visiting Professor)、「学术休假」(Sabbatical Leave)等教育制度,高校人才有更多的时间、机会走出象牙塔之外,这在一定程度上也促进了企业界和学术圈的交流。

相比之下,李志飞认为国内企业界和学术圈就更加隔绝一些——学术圈「埋头」做自己的研究,而很多企业的领导没有学术背景,又不懂学术圈的运作方式,这在一定程度上也影响了更多产学研案列的出现。

2015 年 10 月,李志飞首次参加了极客公园的「超频之旅」活动,作为中国的商业领袖代表前往硅谷和多家初创公司、孵化机构进行了交流。与此同时,李志飞也是极客公园创新者联盟「前沿社」的联合发起人之一。作为一名决策者,李志飞对于前沿技术的追逐和在中外交流上的重视程度,势必会影响到出门问问的「气质」。

「国内大多数互联网企业还存在竞争的压力下,如果能够有更多的人关注技术,甚至更加理想主义一些,整体的生态环境会更好一些。」

至于这项合作具体的资源投入,出门问问后端做自然语言、人机对话等工作的十多位工程师将参与其中。除了日常的沟通,双方每周都有例会,而李志飞本人也会每个月跟项目的负责人沟通进度。「我们在这过程中希望能够相互交流,积极迭代,而不是以前那种『分配项目——验收』的低效沟通方式。」

对于一家企业来说,不同阶段的目标是不尽相同的。李志飞表示出门问问去年绝大部分时间都放在硬件产品上,而当下阶段需要关注的便是「想方设法」建立核心的技术壁垒,让用户愿意持续使用产品。

下一步,出门问问希望把这样的合作模式推广到更多的科研院所。「我们想要做出世界一流的人工智能机构,这就需要和更多的科研院所合作,好在全球自然语言处理领域的人才我都是非常熟悉的。」李志飞自信地说道。

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