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谷歌大脑团队在线答疑,Hinton 压缩神经网络进展

来源:m.reddit.com 作者: 译者:朱焕、闻菲、胡祥杰、张冬君 已有0人评论  2016/8/13 7:23:41  加入收藏

  Google Brain、DeepMind 和谷歌量子AI实验室团队三者之间的区别是什么?

  Jeff Dean:我们 Google Brain 与量子AI实验室不怎么合作,他们的工作与我们的研究有很大的不同。DeepMind 与我们有共同的研究愿景,都想要制造具有智能的机器,我们关注彼此的工作进展,也在挺多项目上有合作。比如说,AlphaGo这个项目就是Google Brain与 DeepMind 一起开展的(当时 Chris Maddison 还是 Google Brain 的实习生),DeepMind 的人把它真正发扬光大,加入了很重要的通过自我对弈进行强化学习的方面。其他一些合作项目还包括《用模型加速进行持续强化Q学习》(Continuous Deep Q-Learning with Model-based Acceleration)等论文。

  坦白说,伦敦和山景城的时差让合作比想象中的难一些。因此,Google Brain的人常常去 DeepMind,DeepMind 的人也经常来Google Brain。DeepMind 前不久从 Torch 转换成 TensorFlow,为了顺利完成过渡,我们这边有挺多人专门为此去 DeepMind 待了好几个星期。Google Brain 和 DeepMind 都在用机器学习进行医疗相关的项目,我们会定期召开会议,商讨接下来路线图的具体步骤。

  总之,Google Brain 和量子AI实验室之间没什么合作,谷歌和DeepMind 之间不同形式的合作有挺多。

  Vincent Vanhoucke:我的团队与DeepMind之间有几项合作,我们在专业知识方面互相弥补对方的不足。我个人帮量子AI实验室做过招聘,也关注他们的研究,但具体项目上的合作还没有过。

  Oriol Vinyals:我之间在Google Brain,现在在 DeepMind,我认为两个团队间的合作很自然就发生在个人层面上(每周我都跟 Google Brain 的人开会)。横跨大西洋进行一个大项目不容易,但不久的将来我相信就会有合作展开:)

  任人不拘,成员背景多样

  有人曾说,谷歌和其他公司从某种程度上正通过高价 offer 从学术圈“偷人”。你们怎么看待这种说法?

  George Dahl:为聪明的人提供高价Offer,这远远称不上是“偷”,并且,行业内高薪资也不新鲜。

  幸好,在许多人都想去工业圈工作的同时,现在还有一些伟大的研究者,比如Raquel,是希望留在学术圈的。但是,学术圈的招聘要求更高,毕竟新增终身教职的名额也很难。另外,在比较火热的领域,比如机器学习所在的学院,需要覆盖所有的计算机科学子领域,而这些部门没有足够的经费在一个领域拥有那么多人。

  也就是说,对于培养新的研究者,我们非常谨慎。部门的许多实习生(或许有一天是我们的工作人员)最终都走向了学术圈。我们也希望能与学院达成合作,希望有更多的访问学者来跟我们一起工作,随后他们可以返回自己在高校的工作岗位。我们还花了很多钱来支持学术团体。对于高校来说,新的毕业生在毕业时有很多好的工作可选,这是一件很棒的事。

  我很好奇团队中谁的背景跟大家不一样,比如研究社会学但统计学很厉害,或者从其他专业转到STEM?

  Fernanda Viegas:我是学图像设计和艺术史的,我从来没有想过我会在高科技企业工作,更别说专门做机器学习了。从传统图像设计专业毕业后,我决定在MIT 媒体实验室读博硕士和博士,我在那里学会了编程,开始做数据可视化。我的工作就是让用户能更好地理解复杂的信息,现在也就是让初学者的专家能更好地与机器学习系统互动,从而理解这些系统。

  Chris Olah:我没有大学文凭,我想这应该让我显得不一样。要说我是怎么加入谷歌大脑的——

  高中的时候我学了很多数学、编了很多程序

  在多伦多大学学了一年数学,期间有个朋友因为兴趣玩起了炸弹,所以有挺多时间我都拿去为他出庭作证,后来我干脆休学,专门为他作证,顺便研究3D打印;

  我朋友被证实无罪,我的3D打印让我获得奖学金;

  我通过Michael Nielsen接触到了机器学习;

  发现 Yoshua Bengio 在招研究生,于是联系 Bengio,他帮了我很多;

  在谷歌发表演讲,Hinton 给我一个在谷歌大脑实习的工作。两年后,我成了这里的全职研究员。这是最适合我的工作:)

  Martin Wattenberg:虽然我是学数学的,但我毕业后头 6 年都在做记者。这段经历让我深感解释说明的重要性,对我现在的工作也有很大启示。机器学习系统不应该是“黑箱”:我们对它们的了解越多,就越能够有效地改善它们(这里说的“我们”指每个人,不仅仅包括计算机科学家和开发人员,也包括普通的人)。

  Doug Eck:我本科学英语文学,侧重创造性写作。我估计是 Google Brain 团队中唯一有英语文学学位的人。同时,我也自学了几年数据库编程。我还玩一点音乐。后来我回学校读博,拿了音乐方面的计算机科学博士学位。然后我从事学术研究(博士后用LSTM做音乐生成;蒙特利尔大学做教员)。6年前作为研究员加入谷歌。我至今仍认为学文科的本科经历对我现在的工作有很大帮助作用。

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