摘要：第二次則是今年初，論文被深度學習盛會拒絕。表示遺憾乃至憤怒的人不在少數。他認為，使從其他學術實驗室中脫穎而出的，是它的跨領域文化。騰訊也在籌建人工智能實驗室，近期消息就會正式公布。

牛津大學和 DeepMind 的研究人員合作，開發出一款能夠閱讀唇語的系統，這個名叫 Watch, Attend and Spell（WAS）的軟件在實際表現中遠遠超越了人類專家的水平。

研究人員使用計算機視覺和機器學習算法，使用 5000 小時的 BBC 新聞視頻錄像訓練模型，這些視頻里包含了 1000 多個不同的人說的將近 12 萬句話，單詞量有 17,500 個。

或許，你還記得 DeepMind 去年推出的唇語技術 LipNet。LipNet 先后在媒體上出了兩次名，最初被媒體報道時，憑借 50% VS 12% 的壓倒性勝利戰勝了人類唇語專家，讓很多人驚呼，這是構建自動唇語識別系統的重要一步。

第二次則是今年初，LipNet 論文被深度學習盛會 ICLR 2017 拒絕。匿名審稿專家稱，LipNet 這篇論文沒有革新性的貢獻，激起很多討論。表示遺憾乃至憤怒的人不在少數。

今天，DeepMind 團隊宣布，他們的唇語論文 WAS 被 CVPR 2017 高分接收，而且將作為口頭論文展示。值得一提，WAS 與 LipNet 較大的區別——實際上就是名字。

當然，兩篇論文的作者還是不同的。但仔細看內容就會發現，WAS 與 LipNet 的高度相似。

但是，針對這個頗有戲劇性的事件，我們想討論的并不是論文或會議評審，而是為什么 DeepMind 總是能一次又一次地很輕松地拿出成果，完爆人類（甚至專家）。

這家（目前為止）不靠產品，而是靠著思想推動人工智能，進而改變世界的公司，他們一次次超越人類的原因又在哪里？

《金融時報》記者 Madhumita Murgia 日前深入 DeepMind，揭開這家公司團隊協作、組織架構和公司文化的秘密。

構建獨一無二的組織文化，專為吸引頂尖人才

從貝葉斯數學家到認知神經科學家，從統計學家到計算機科學家，DeepMind聚集了全球在機器智能方面的較高級學者和專家。

“我們要做的是一種獨一無二的文化融合——來自初創公司的焦點和能量，加上學術界天馬行空的思考。”DeepMind的聯合創始人和首席執行官Demis Hassabis對《金融時報》說，“我們聘用了250位世界上最棒的科學家，他們加入我們的目的就是要盡情施展他們的創造力，我們會盡一切努力為他們創造這樣的環境。”

DeepMind 首席執行官 Demis Hassabis ?? Charlie Bibby

DeepMind研究人員都有一個共同的使命：破譯人類的智慧，用人工的方式將其再造出來。

今天，DeepMind的目標已經不只是在某種游戲項目上創造一個比人類職業選手更好的AI，而是使用從中獲取的知識來產生“大規模的社會影響”，DeepMind的另一個聯合創始人Mustafa Suleyman如是說。他曾任聯合國危機協調員。

這番話如果出自硅谷某個高層之口可能有些不那么誠懇，在那里每個初創公司都相信自己要改變世界。然而DeepMind或許真的理解了他們正在做的事情的意義：他們取得的科技進步已經在真實世界的復雜場景中得到了應用。

AI醫療研究是DeepMind專注的領域之一

例如像AlphaGo這樣的算法，正在用于蛋白質折疊的研究，以加速UK’s Crick Institute的新藥物發現；也被用于分析醫學圖像，以便 London’s University College Hospital 作出更準確的癌癥診斷和治療計劃。

此外，深度強化學習還正在用于為Google的數據中心節省大量電力能源。在上述最后一項中，DeepMind的實驗取得了節能15％ —— 或節省40％冷能的成果——這相當于數百萬美元。DeepMind現在希望將客戶范圍擴大到英國國家電網和其他公用事業提供商。

DeepMind 將深度強化學習用于谷歌數據中心節能，現在還和英國政府洽談接入調節英國電網節能

“我們在真實世界的大規模的、嘈雜又混亂的數據集上測試我們的算法。”Suleyman說，“這是一種解決我們最復雜社會問題的相當獨特的方法。”

研究人員被分為四個大組，還有兩三個“別動隊”

“如果你看看谷歌5、6年前的工作方式，會發現它的研究在很大程度上是以產品為導向的，而且周期較短。這被認為是個優勢。”Hassabis說道，“但如果你想盡快地推進研究，那么就需要給科學家空間，好讓他們思考什么對研究是有利的，而不是對某種產品需求負責。”

DeepMind已經三次登上Nature的封面，有120多篇論文在較高級科學會議上發表，這表明了其旺盛的科技創造力，也表明了其在谷歌的特殊地位。

DeepMind 研究成果屢次發表在較高級期刊，左邊便是最著名的 AlphaGo 登上Nature 封面

“現在我們的研究團隊完全不受任何短期需求的影響，不管是來自谷歌內部還是外部的。我們希望對世界產生巨大影響，但我們的研究需要得到呵護。”Hassabis說道。“我們已經展示了憑借這樣的公司文化，我們可以取得多大的成就。我認為谷歌也注意到了這一點，他們因此對我們也有了更為長遠的訴求。”

DeepMind現在手頭上還有6篇論文手稿明年有望刊登在Nature、Science這樣的較高級科學期刊上。“這方面我們比其他學術實驗室做得更好，但我們的目標并不是產出一篇Nature論文。”Hassabis說，“我們集中精力攻克每一個具體問題。進行偉大的科學研究，論文發布就是自然而然的副產品。” ?

DeepMind研究人員被分入四個主要的組，名為“神經科學”或“前沿學科”（這個組主要由物理學家和數學家組成，測試AI領域最具前瞻性的理論）。除此以外有一些更深入更專業的團隊。其中許多項目負責人都是Hassabis上一家公司Elixir Studios的游戲制作人。

每8周，科學家們向包括Hassabis和研究負責人Shane Legg的團隊領導講述自己的研究進展。團隊的領導人以此來決定針對數十個項目的研究資源分配。“我們交流想法，思考，測試，找出看上去有成效的項目，并分析原因。”Legg說。

進展迅速的項目會得到更多的人力和時間，而其他一些會被停掉，所有這些只是幾周的事情。“在學術機構里，為了一個新的輪回，你可能要等上幾年。但我們這里資源轉換的速度非常快。”Hassabis說。

其他時間里，公司也有兩到三個稱為“別動隊”的團隊，用來解決一些特定問題。“我們在AlphaGo上就是這么做的。一旦它在開始六個月顯現出某種前景，我們就會加派一個帶有專業技能的15人的團隊，來把它進行到底。”Hassabis說，“這就允許我們把最適合的專家派過去。他們就像是臨時調任到那個項目上去，最終他們會回到他們原來的項目中。”

DeepMind 團隊

提倡跨領域合作；“不僅是職業選擇，更是生活方式的改變”

對于一些世界上最聰明的大腦來說，這種組織文化像一塊吸鐵石。Jane Wang是DeepMind的一位認知神經科學家，她曾在芝加哥的Northwestern University做博士后。她說她加入DeepMind是受到了DeepMind清晰的社會使命的吸引。“我在其他一些產業實驗室也面試過，DeepMind跟它們不同，這里沒有明顯的產品化帶來的壓力，也沒有太多限制。這里的使命就是保持好奇。”她說道。

對于神經科學團隊的領導 Matt Botvinick 來說，加入DeepMind不僅是一個事業抉擇，更是生活方式的變化。這位Princeton University神經科學學院的前教授繼續生活在美國，每隔一周和倫敦的DeepMind實驗室溝通一次。

“在普林斯頓，我身邊都是絕頂聰明的人，他們對于不關注首要科學問題的工作環境沒有興趣。”他說，“而我無法抗拒加入DeepMind的誘惑，因為這里有一些真正新鮮的事物在發生著。”

他認為，使DeepMind從其他學術實驗室中脫穎而出的，是它的跨領域文化。這反映在公司聘用的專家身上。這些專家來自各個領域，從心理學到深度學習，從物理學到編程。

“許多學院都有點老死不相往來的感覺。兩個研究相似問題的相鄰實驗室，可能從來不會相互溝通交換信息。”Botyinick說，“DeepMind不像我工作過的任何地方，可以隨時得到來自不同學科背景的意見。”

BAT 如何招攬人才、留住人才？

以 BAT 領銜的中國科技公司也在積極組建、擴展以及完善自己的 AI 實驗室。百度在中國的北京、上海、深圳，還有美國的硅谷都有 AI 實驗室，目前團隊已經有 1300人，今年預計還要擴招幾百人。

就在 3月9日，在阿里巴巴首屆技術大會上，馬云宣布啟動一項代號“NASA”的計劃，面向未來20年組建獨立研發部門，關注機器學習、芯片、IoT等核心技術。

騰訊也在籌建人工智能實驗室——AI Lab，近期消息就會正式公布。

面對以 DeepMind 為代表的強勁國外對手，BAT 打算如何招攬人才，在招攬到人才后，又計劃如何留住這些人才？

參考資料

《金融時報》原文鏈接：https://www.ft.com/content/cada14c4-d366-11e6-b06b-680c49b4b4c0

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