又一技術(shù)大咖離開業(yè)界，前往高校攻關(guān)科研！
據(jù) Pete Warden（皮特沃登）本人推特消息，他將離開谷歌公司，重返斯坦福大學(xué)攻讀計(jì)算機(jī)博士學(xué)位。
皮特沃登是谷歌公司 Tensorflow 面向移動(dòng)和嵌入式設(shè)備部分的技術(shù)主管，也是 Tensorflow 團(tuán)隊(duì)的創(chuàng)始成員之一。著有《TinyML》一書，希望讓機(jī)器學(xué)習(xí)不再囿于云端超級(jí)計(jì)算機(jī)，而是可以被隱藏于眾多小到可以被忽視的電子零件中。
至于離開谷歌的原因，皮特沃登說：在谷歌推出新的硬件設(shè)備“太難了”，因?yàn)橐坏┦?huì)對(duì)大公司聲譽(yù)造成非常大的影響。
it's very costly and time-consuming to launch new hardware devices at Google, because the downsides of a failed or buggy launch to any large company’s reputation are so high.
據(jù)悉，皮特沃登已經(jīng)離開校園二十年了，此次重返校園雖然有些冒險(xiǎn)，但對(duì)“自己能夠構(gòu)建一些東西”有幫助。
皮特沃登還在個(gè)人博客寫了一篇文章，表達(dá)了離開谷歌的前因后果：
我在谷歌工作了 7 年，這段時(shí)間里，很幸運(yùn)也很自豪能夠和一些了不起的人一起研究 TensorFlow 等項(xiàng)目。在過去幾年里，我一直在說“你可以用 TensorFlow Lite Micro 實(shí)現(xiàn)所有美好的 TinyML 項(xiàng)目”，現(xiàn)在我自己終于也可以隨心所欲的嘗試構(gòu)建自己的東西了。
在谷歌我也嘗試過，但在谷歌推出新的硬件設(shè)備是非常昂貴和耗時(shí)的，因?yàn)橐坏┦?huì)對(duì)其聲譽(yù)造成非常大的影響。因此，時(shí)隔二十多年，我決定重返校園，去斯坦福大學(xué)攻讀計(jì)算機(jī)科學(xué)博士學(xué)位。
過去幾年，我在斯坦福大學(xué)教授 EE292D 課程，在這過程中，我從學(xué)生對(duì)新技術(shù)渴望的熱情中收獲了很多，而且也從 Zain Asgar、Sachin Katti、 Boris Murmann 等教師身上學(xué)到了很多?，F(xiàn)在我很高興能夠有更多的時(shí)間從校園中度過。
TensorFlow Lite Micro 在 Advait Jain 和團(tuán)隊(duì)其他成員的帶領(lǐng)下非常出色，使用量和人數(shù)在過去幾年持續(xù)增長(zhǎng)，所以我對(duì)它的未來非常樂觀。過段時(shí)間，我會(huì)公布更多細(xì)節(jié)，但我現(xiàn)在能夠使用將框架部署到”我從項(xiàng)目一開始就夢(mèng)想的設(shè)備“上了。
離開谷歌，重返校園是一次有趣的新冒險(xiǎn)，感謝支持我走到這一步的所有人。
皮特沃登和他的 TinyML 夢(mèng)想
正如前面提到，皮特沃登是人工智能領(lǐng)域的專家。2003 年他創(chuàng)建了一組包含 45 個(gè)圖像的處理過濾器（processing filters ），這些過濾器能夠在 2003 年的筆記本電腦上以 30 fps 的速度檢測(cè)視頻內(nèi)容中的特征。當(dāng)時(shí)蘋果購(gòu)買了該技術(shù)并聘請(qǐng)他將其集成到蘋果的成像相關(guān)產(chǎn)品中。
2011 年，皮特沃登聯(lián)合創(chuàng)辦 Jetpac，擔(dān)任 CTO。當(dāng)時(shí)他開發(fā)了一款獨(dú)特的產(chǎn)品，能夠分析了 Instagram 上超過 1.4 億張照片的像素?cái)?shù)據(jù)，并將其轉(zhuǎn)化為全球 5,000 多個(gè)城市的深度指南。2014 年，谷歌收購(gòu)該公司。
加入谷歌之后，皮特沃登專注于在成本和功率受限的系統(tǒng)中部署機(jī)器學(xué)習(xí)。在谷歌，Pete 領(lǐng)導(dǎo)開發(fā)用于移動(dòng)和嵌入式應(yīng)用程序的 TensorFlow Lite 機(jī)器學(xué)習(xí)框架。
這種在一些“不起眼的硬件”中構(gòu)建機(jī)器學(xué)習(xí)被行業(yè)稱為 TinyML（Tiny Machine Learning）。TinyML 的目標(biāo)是以盡可能低的功耗執(zhí)行 ML 推理。具體而言，正如皮特沃登在其著作提到的那樣：TinyML 的目標(biāo)是在低于 1 mW 的功耗下運(yùn)行。1 mW 是標(biāo)準(zhǔn)紐扣電池運(yùn)行功率。
▲ TML 示意圖
因此，TinyML 是機(jī)器學(xué)習(xí)和嵌入式 IoT 設(shè)備的交叉領(lǐng)域，是一門新興的工程學(xué)科，具有革新許多行業(yè)的潛力。顯然，TinyML 的主要受益者，是邊緣計(jì)算和節(jié)能計(jì)算領(lǐng)域。
2019 年 3 月，TensorFlow Lite 嵌入式平臺(tái)發(fā)布了第一個(gè)實(shí)驗(yàn)原型。這是由 SparkFun 構(gòu)建的開發(fā)板的原型，它有一個(gè) Cortex M4 處理器，具有 384KB 的 RAM 和 1MB 的閃存存儲(chǔ)。該處理器功率極低，在許多情況下功耗不到 1 毫瓦，因此它可以僅憑小型紐扣電池運(yùn)行很多天。
目前，TinyML 還處在發(fā)展階段，正如皮特沃登在一次演講中所提到：
未來的世界有更多的可能性，現(xiàn)在人工智能對(duì)于我們，就像八十年代的電腦一樣。我們不知道它會(huì)發(fā)展成什么樣子，但是我們可以想象一下我們目前面對(duì)的各種問題和挑戰(zhàn)，在工作中面臨的困難。如何用小小的芯片進(jìn)行機(jī)器學(xué)習(xí)？這方面我們可以有新的角度去探索，也有新的研究成果去發(fā)揮作用。
反映了怎樣的趨勢(shì)？
皮特沃登在業(yè)界已經(jīng)探索了二十年了，今日他選擇離開企業(yè)，選擇重返校園，無疑是對(duì)當(dāng)前 AI 研究人員紛紛重返學(xué)界這一趨勢(shì)的印證。
這一趨勢(shì)最早從吳恩達(dá)開始，隨后李飛飛、張潼、張亞勤、賈佳亞等科學(xué)家也不斷重返學(xué)校。
而在幾年前，對(duì)應(yīng)的正是 AI 基礎(chǔ)研究者紛紛離開學(xué)術(shù)界，加盟工業(yè)界：代表性的標(biāo)志事件是在 2011 年的 NIPS 大會(huì)上，Hinton 接受了 Google 的邀請(qǐng)，正式加盟 Google；此后 Facebook、Amazon、Uber 以及國(guó)內(nèi)百度、阿里、騰訊、滴滴等巨頭也紛紛跟進(jìn)，而另一方面，產(chǎn)業(yè)界所能提供的海量數(shù)據(jù)以及資源投入對(duì)于 AI 研究者也具有莫大的吸引力，長(zhǎng)期從事理論研究的他們也需要一個(gè)平臺(tái)驗(yàn)證他們的想法，這也正是當(dāng)時(shí) AI 人才從學(xué)術(shù)界流向產(chǎn)業(yè)界的原因。
現(xiàn)在這些 AI 大牛從產(chǎn)業(yè)界重返學(xué)術(shù)界，有人將其視為 AI 科學(xué)家的“水土不服”，并進(jìn)而得出“AI 熱度正在放緩”的結(jié)論。但從另一個(gè)角度上，我們也可以看到這些科學(xué)家們?cè)诋a(chǎn)業(yè)界檢驗(yàn)了自己之前的研究之后，帶著新的問題回到學(xué)術(shù)界開展新的研究。
例如，原騰訊 AI Lab 主任張潼在被問及為什么回歸學(xué)術(shù)界時(shí)，他回答：“我最關(guān)心的是 10 年以后，AI 能夠在技術(shù)理論等方面實(shí)現(xiàn)重大的突破，并且自己能夠在整個(gè)學(xué)術(shù)研究上有更多的貢獻(xiàn)?！倍鴮?duì)于加入創(chuàng)新工場(chǎng)，張潼則表示：“我在進(jìn)行學(xué)術(shù)研究的同時(shí)，也希望這些學(xué)識(shí)成果能夠跟產(chǎn)業(yè)相結(jié)合?！绷硪晃?AI 大牛賈佳亞，在離開騰訊優(yōu)圖之后并未遠(yuǎn)離產(chǎn)業(yè)界，而是成立了一家創(chuàng)業(yè)公司思謀科技，以另一種方式做到連接學(xué)術(shù)與產(chǎn)業(yè)。
拿 AI 屆的黃埔“微軟亞洲研究院”來說吧，他幾任歷任院長(zhǎng)中，李開復(fù)創(chuàng)辦了創(chuàng)新工場(chǎng)，以孵化器模式推動(dòng)中國(guó)本土的科技與 AI 公司的發(fā)展；張亞勤牽頭籌建“清華大學(xué)智能產(chǎn)業(yè)研究院（AIR）”，回歸學(xué)術(shù)界并得到了馬維英的襄助，“出走半生歸來仍是少年”；沈向洋在擔(dān)任清華大學(xué)兼職教授的同時(shí)，也還投資并擔(dān)任 News Break 董事長(zhǎng)；而進(jìn)入投資界的張宏江，更是在以資本投票的方式踐行著對(duì) AI 的認(rèn)知。這些頂尖人才的流動(dòng)，無論是從學(xué)術(shù)界到產(chǎn)業(yè)界，還是從產(chǎn)業(yè)界到學(xué)術(shù)界，最終都是 AI 的進(jìn)步。
廣告聲明：文內(nèi)含有的對(duì)外跳轉(zhuǎn)鏈接（包括不限于超鏈接、二維碼、口令等形式），用于傳遞更多信息，節(jié)省甄選時(shí)間，結(jié)果僅供參考，IT之家所有文章均包含本聲明。