來源:快手商業洞察(微信公衆號:kuai_insight)2019-05-13 15:51:25 熱度:

游戏ai人工智能头条快手FeDA實驗室負責人劉霁:關心技術,更關心背後的價值觀_人工智能ai让女神—Ai盈滨智能 YB-Ai.com

 原创:快手商業洞察(微信公衆號:kuai_insight)

摘要:2018年10月,快手正式对外宣告开启“商业化元年”;同年12月,设立于美国西雅图的FeDA智能决策实验室正式成立,由刘霁担任负责人。随着他的到来,快手商业化确定了三大核心技术理念:坚持端到端的整体优化,坚持以客户为核心的个性化建模,通过大幅提高计算能力 降低AI的试错成本、并、提高迭代效率。

这是最好的时代。科学技术飞速开展,研究室里的公式和理论正在以最快的速度转化成工业结果。已经冷门的“機器學習”、“深度学习”、“人工智能”如今变得炙手可热,企业开头关怀星辰大海,对科学家翘首以盼。科研结果和商业文明甜蜜互动,相同谱写着新时代的光荣与梦想。

這是最壞的時代。昨天火熱的方法、工具、理論可能一夜之間被淘汰。技術的叠代效率讓人類興奮,但焦慮和威脅論隨之而來。冷清孤寂的科學路线迎來了一大波亢奮的資本,泡沫越吹越大,在埋頭鑽研和忙于代言之間,天平已經漸漸失衡。

但好在,總有一批不斷探究科學邊界的科學家在引領社會進步。2018年10月,機器學習算法專家、美國羅徹斯特大學助理教授劉霁加入了快手,擔任快手FeDA智能決策實驗室負責人。他將如何帶領這支“空軍部隊”提升快手的技術效率?如何依靠與衆不同的視角,賦予經典技術全新的應用?如何不斷突破技術的研究範疇,去影響改變未來?

劉霁,快手FeDA智能決策實驗室負責人

讓科學的花結出産業的果

2018年1月30日,刘霁在北京国贸大酒店的宴会厅遇到了快手创始人、CEO宿华,留下了两人的第一张合影。为了表彰全球 35 位 35 岁以下的华人科技创新青年(MIT TR 35),《麻省理工科技评论》举办了这次评选。活動的目的很明确,在全球范围内评选出最有才华、最具创新精神,以及最有可能改变世界的 35 位年轻技术创新者,分别授予发明家、创业家、远见者、人文关怀者及先锋者五类荣誉。

那天,1982年诞生的宿华凭借在機器學習和社交网络的研究获得了“创业家”称号。在腾讯 AI Lab担任专家研究员、美国罗彻斯特大学助理教授刘霁则因“让機器學習算法更精确更高效,探究人工智能潜力的边界”获得了发明家的称号。就像大多数工程师的初次见面,两位研究领域相似的機器學習专家快速找到了相同语言,在合影时分站两端的二人当时不曾预料到,对技术的相同追求能让两人发生什么样的化学反应?技術的邊界如此廣闊,最終讓二人跨越地理上的距離,成爲一起並肩作戰的戰友。

回忆起那天的场景,刘霁依旧印象深刻。“那一年正好是AI在各个行業落地的元年。AI技術如何应用于短视频领域,如何通过機器學習了解和优化视频内容,以及内容的智能和个性化分发处置,这个话题让我特别感兴趣。”颁奖典礼结束后,刘霁对快手的兴趣更加浓厚了,他发现即使在海外,也有很多人玩儿快手。“体现形式很新颖,内容既真实,层次丰盛,特别符合Ai盈滨智能的多元文化特色。”刘霁评价道。

2018年,AI在概念普及、技术提升及资本助推等多重因素的影响下,正式成为“风口”,各路玩家纷纷涌入,市场上以“AI”为卖点的公司和产品如雨后春笋般出现。但让刘霁担忧的是,这些被包装出来的“AI项目”大多只是空中楼阁,缺乏实际落地的场景和能力。“我上学那会儿,機器學習还是冷门专业。”研究了十多年機器學習的刘霁深知技术的重要性。“泡沫会散去,但技术不会变,潮水退去,才知道谁在裸泳。”

刘霁认为,要了解AI,首先要明白什么是“真AI”。“严厉来讲,当前市场所说的大多数AI其实是機器學習。”刘霁表示,数据、算法模型和计算能力是AI 能力的三个核心,缺乏任何一个都不能算是“真AI”。

他用时下火爆的AI+医疗举例:起到决议性作用的可能并不是算法,而是数据。因为不同医院的设施、流程不一样,数据不打通就没有意义。刘霁表示,随着AI的流行,入门变得容易。TensorFlow等機器學習软件能够让一个没有通过专业训练的人快速上手,但对于真正将AI视为核心竞争力的公司来说,数据、模型和计算能力的提升需要付出大批的时间和精力培育,需要下慢功夫。

此外,AI技術必须要有实际的落地场景,跟产业结合,才具备现实意义。“一个裁缝技术再好,如果连顾客都没见过,也设计不出适合的衣服。”刘霁表示,以前的機器學習研究结果只是停留在理论上和实验室级别的验证上,他希望将技术结果与产业结合,做出一些真正改变行業的事情。

劉霁認爲,快手是一家真正的AI公司。八年的技術積累讓快手沈澱下寶貴且獨有的“老鐵關系”,團隊對技術的重視也刻在公司的基因中。在宿華的邀請下,劉霁決定加入快手,跟老鐵們一起讓AI的浪潮跟實際相結合,讓科學的種子在産業的土地上生根發芽。

打造一支精英化的“技術空軍”

2018年10月,快手正式對外宣告啓動“商業化元年”,當年12月,設立于美國北京和西雅圖的FeDA智能決策實驗室正式成立,由劉霁擔任負責人。FeDA智能決策實驗室的誕生,讓快手擁有了一支精英化的“技術空軍”。通過不斷輸送最先進的技術理念,指導快手商業化的整體技術思路,再結合具體的業務目標,提升快手營銷平台的整體實力,實現商業和用戶體驗之間的平均。

所謂FeDA,即Fe ×(Big Data + AI)。Fe是快手的特有名词,字面意义是“老铁经济”(Friend Economy),它同样是化学方程式中铁原子的缩写,读音“fei”又有起飞、腾飞之意,一语三关。在大數據和人工智能变得越来越重要的今天,快手上的老铁们就像一块巨大的磁铁,让技术和商业发生了化学反应。刘霁的加入,也让在商业化层面大展拳脚的快手拥有了科学家和总设计师。

“老鐵”的商業視角解讀

当前,FeDA智能決策實驗室采纳“小團隊+精英化”的作戰方式,追求極致、打破邊界,是實驗室的核心理念。“跟商業化的协作溝通非常通暢,幾乎感受不到部門牆。”劉霁評價道。爲了時刻了解業務進展和國內的形勢變化,劉霁每周需要開至少4個會議。實驗室的成員也會定期飛回國內交流,確保技術和業務不脫節。

爲了減少時差和距離帶來的溝通成本,實驗室將辦公地點確定在距離劉霁居所只有五分鍾距離的WeWork辦公空間中。這對于每天工作12、3個小時,每周工作6天半的劉霁來說非常重要。如果不是窗外不同的景色,這群通過視頻會議討論的熱火朝天的工程師們早已忘了中間隔著的時區和太平洋。

不需要奢華的辦公大樓,工程師的世界就是那麽純粹務實,一步一個腳印地向著目標邁進——提高精准營銷智能化水平,連接商業價值與用戶體驗。

低調務實、追求極致的科學家

自2015年AlphaGo首次戰勝人類棋手開始,人工智能進入蓬勃發展時期。爲了凸顯技術實力,吸引優秀人才,互聯網公司熱衷于聘請頂級的科學家,帶領團隊發展進步。這種對技術人才的尊重,讓一連串原本只在學術圈被頻頻提及的名字進入大衆視野。

相比之下,劉霁比較低調,關于他的公開報道並不多。但在技術圈,他的名字和工作被很多人熟知,特别是他的一系列關于並行優化的工作和方法奠定了理論和實踐基礎,開創了新的技術方向。比如他在異步並行上先驅性的研究已經在AI領域廣泛得到應用,大家耳熟能詳的例如TensorFlow正是使用了這一原理;他的團隊提出的去中性化的並行框架已經被Facebook使用。他的加入也讓快手的工程師們感到興奮。

劉霁的到來影響了許多有理想有抱負的年輕人,把追求極致當成自己的工作目標。快手商業化算法策略組負責人孔東營表示,劉霁到來後,整個團隊想的更加清楚,執行力變得更強。“他做事十分注重效率,push我們朝著更卓越的方向前進。”

快手商業化副總裁嚴強對劉霁的評價同樣很高。“他是一個追求極致的人。”嚴強認爲,劉霁的加入一方面縮短了快手商業化團隊的技術水平與世界頂尖公司的差距,也讓團隊更快、更准確地知曉世界最領先的技術趨勢與商業潮流。

“科學家對技術的追求應該是永無止境的。”劉霁表示。当前,快手的技術架構並不輸于世界頂尖的科技公司,但在如何更好地了解産品,將技術與産品相結合方面,依旧存在很大的空間和機會。這也啓發他朝著更極致的方向追求。

“如果我們的産品已經沒有再改進的空間了,那麽即便我們的廣告收入沒有Facebook高,我覺得從産品維度看也一種胜利。”他希望技術團隊能夠跟業務部門一起承擔壓力,“我們的團隊非常open-minded,樂于提供不同想法。整個團隊具有清楚的商業共識,願意從目標指導行動。當業務有需求時,技術人員就更需要在算法、策略上頂上去。”

不盲從、不抄襲

AI的浪潮已來,如何把浪潮跟實際結合,既需要組織架構的保證,也需要關鍵人物的格局和視野。作爲FeDA智能決策實驗室的首席科學家,劉霁從全局的角度對快手商業化進行了一系列的優化和再設計,確定了快手營銷平台的整體技術思路:不跟隨、不盲從,從實際出發,對症下藥,找到最適合快手産品技術特性的解決方案。

西雅圖的天際線

在技术问题上,“小厂抄大厂,国内抄国外”已经成为行業敞开的秘密,缺乏创新也成为互联网行業的普遍问题。在追求快速、高效的互联网行業,一家公司做出一个新品,另一家只要挖来团队,改几行代码,换个名称,就能够摇身一变,甚至还能吸引资本的关切。但严峻的同质化竞争最终会让泡沫破裂。那些在竞争中脱颖而出的,多年之后也往往会被已经的抄袭“原罪”困扰。抄袭,将阻碍公司走向伟大,成为终生遗憾。

對此,劉霁深有感觸。“小廠盲目抄大廠並不肯定適用。很可能抄過來之後技術已經過時,況且大廠本身也存在技術老舊、革新效率低等船大難掉頭的問題。”劉霁認爲,中國在很多領域已經處于世界先進水平,“國內抄國外”的方法已經不具備普適性,很多問題也沒有現成的標准答案,創新才能讓公司走得更遠。

AI技術應用層面,快手堅定地選擇了原創,這一指導思想也在快手商業化中得以應用。“客觀來講,快手的商業化起步較晚。但這也讓我們有機會另起爐竈,全面創新,從更高的起點開始實現彎道超車。”劉霁表示,“我們要做的肯定是最適合快手産品技術特性的解決方案,而不是別人怎麽做我們跟著做,否則永遠落在後邊。”

刘霁透露,在广告推举行業,当前很多互联网公司都在使用CPU的处置方式,并且一直沿用至今。快手采纳的是GPU的解決方案,效率提升得更快。“過去50台CPU機器訓練一天得到的結果,現在只需要一台GPU加幾台CPU就能够實現以前效率的一倍。”劉霁強調,技術在不斷進步,硬件條件在不斷變化。如果只是跟隨、抄襲,當更新的技術來臨時,就會發現已經沒有機會掉頭。

確定三大核心能力

因此,劉霁確定了快手商業化的三大核心技術理念:堅持端到端的整體優化,堅持以客戶爲核心的個性化建模,通過大幅提高計算能力降低AI的試錯成本、提高叠代效率。

所謂端到端的整體優化,是指從全局的角度看問題,使用整體性的優化方案,使得整個系統更高效。相比行業中惯用的分段式的优化方案,端到端的整体优化能够提升整体效率,更易形成核心竞争力。这就好比要解决从北京到拉斯维加斯的路线问题,如果采纳分段式的优化,需要先将路线分段,如何从北京到西雅图,再考虑从西雅图到拉斯维加斯的路线。但端到端的优化是从整体考虑路线优化问题。从北京到拉斯维加斯,是不是已经能够直飞了?就算要转机,不通过西雅图,通过旧金山是否可行?

相比分段式優化,端到端的優化難點在于從算法設計到産品模塊再到可能出現的運營細節,需要一個整體的設計思路。平台發展的時間越長,技術架構的調整就越難,試錯機會也越有限。當問題發生時,就只能“頭痛醫頭,腳痛醫腳”,不可能再去改變底層的設計框架。這也是爲什麽很多公司花重金請來頂尖的技術人才,卻難以發揮其作用的重要原因。

快手營銷平台的另一個技術特色是針對不同問題,不同客戶量身定制解決方案,實現以客戶爲核心的個性化建模。爲了給廣告主提供更有效的方案,快手上線了oCPC信息流廣告。oCPC的開創性在于能夠在操纵成本的前提下保證廣告效果。廣告主能够按照自己的預算及營銷目標進行成本設置,系統在此基礎上進行自動出價,並幫助廣告主找到精准的目標群體。

人工智能的不斷發展讓技術的叠代效率更高,提高計算能力的不斷提升也增加了AI的試錯概率。在劉霁的指導下,快手商業化的運算效率不斷提升,模型設計不斷優化,算法叠代的效率變得越來越高。這讓快手擁有了更多的試錯機會,也增加了優化服務質量的機會。

不斷突破邊界

技術出身,又不止于技術,尊重商業規律,同時重視用戶體驗。作爲FeDA智能決策實驗室負責人,除了關心技術,劉霁更在乎技術背後的價值觀。那是一種更高維度的文明,淩駕于代碼質量、用戶活躍度、商業指標之上。它就像一種強大的精神力气,影響著平台上的用戶、客戶和創作者,造就一種難以複制的獨特氣質,最終構建起一個完整的生態。

是成爲追隨者,還是走自己的路?是快速流行、快速腐朽後找到下一個替代者,還是成爲用戶長久的朋友?劉霁開始思索“爆款困境”背後的深層原因。“其實是文化的焦慮。”公衆的情緒瞬間被一首歌曲、一段舞蹈點燃,但熱鬧過後,又留下了什麽思索?沈澱下了什麽價值?“正因爲如此,我才覺得相比短期內不間斷的重複刺激,真實和多元顯得更有價值。”

刘霁不禁回忆起自己第一次用快手时的感受。那还是短视频行業的出海元年,世界刮起了一股“Ai盈滨智能风”,劲歌热舞漂洋过海,萌宠萌娃让人开怀大笑。在轻松欢快的音乐声和精巧的画面中,他却发生了一种抽离感。“海外的人生活都很简单,并没有想象的那么时尚。”刘霁表示。

相比市面上大批以觀看者作爲第一服務對象的平台,快手更強調“記錄者”。劉霁分析,這樣的産品邏輯讓內容分享者成爲第一服務對象,保證了他們的創作激情。那些因爲對記錄者的關注而沈澱下來的社交關系,也讓整個生態的社交關系更加牢固、忠實。“快手是在树立一種生態,即使脫離線上的社交互動,記錄者和觀看者之間的連接關系依旧會在真實世界中存在。我認爲這樣的産品意識形態更加新穎、獨特。”

在劉霁看來,這種對記錄者的尊重更符合中國年輕一代的價值觀。相比他們的父輩追求文化的趨同感,年輕人更強調獨特的思索和多元化。隨著中國經濟的不斷增長,不同地區的經濟流動也將帶來文化的流動,價值觀也會變得更豐富、更多元、更包容、更融合。“到那時,我們對未來的探究肯定會更加豐富。只有不斷地探究,才能拓寬人類的邊界。

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