雷鋒網(wǎng) AI 科技評(píng)論按：6 月 21 日，加州大學(xué)伯克利分校人工智能研究院的博客「BAIR Blog」正式開(kāi)張，雷鋒網(wǎng) AI 科技評(píng)論作為早期發(fā)現(xiàn) BAIR Blog 的少數(shù)媒體之一，也對(duì)博客概況和文章內(nèi)容進(jìn)行了覆蓋。

博客地址：http://bair.berkeley.edu/blog/

目前 BAIR Blog 編委會(huì)成員共有六人（6 月份初次報(bào)道時(shí)為五人，近期新增 Jacky Liang）。在 CVPR 2017 期間，雷鋒網(wǎng) AI 科技評(píng)論與編委會(huì)初期成員之一、加州大學(xué)伯克利分校的博士生許華哲（Harry Huazhe Xu）取得了聯(lián)系并進(jìn)行了交流。在溝通過(guò)程中，許華哲向雷鋒網(wǎng) AI 科技評(píng)論介紹了 BAIR Blog 誕生的動(dòng)機(jī)和運(yùn)營(yíng)狀態(tài)。

許華哲, 加州大學(xué)伯克利分校博士二年級(jí)學(xué)生，主要研究興趣是計(jì)算機(jī)視覺(jué), 自動(dòng)駕駛和強(qiáng)化學(xué)習(xí), 師從 Prof. Trevor Darrell.

從 6 月份至今，BAIR Blog 除了 7 月 24 日當(dāng)周（CVPR 2017）外，基本保持著每周一篇的更新節(jié)奏。雷鋒網(wǎng) AI 科技評(píng)論此前在報(bào)道中提及，在第一篇博客《Introducing the BAIR Blog》中，BAIR 主創(chuàng)人員介紹了伯克利 AI 研究所博客的創(chuàng)辦概況。

BAIR 博客為伯克利人工智能研究院的老師和同學(xué)們提供了一個(gè)公開(kāi)發(fā)言的平臺(tái)，針對(duì)人工智能領(lǐng)域交流研究成果及觀點(diǎn)。以 Sergey Levine 為代表的伯克利教授認(rèn)為，學(xué)校應(yīng)該把自己的工作讓更多的人知道，「?jìng)鞑タ茖W(xué)本身也是研究者的使命之一?！苟?BAIR Blog 中，編委會(huì)也清楚地提及了創(chuàng)辦博客的主要原因：

「伯克利 BAIR 需要讓研究成果更加親民，更易于理解，也更便于讓大家獲知?！覀儠?huì)在這個(gè)平臺(tái)發(fā)布伯克利大學(xué)在人工智能領(lǐng)域的最新成果，涵蓋計(jì)算機(jī)視覺(jué)、機(jī)器學(xué)習(xí)、NLP、規(guī)劃及機(jī)器人領(lǐng)域，此外還涉及伯克利每年的前沿研究?jī)?nèi)容。我們希望 BAIR 博客希望能將前沿內(nèi)容以一種更加吸引人的形式呈現(xiàn)出來(lái)，但依然保留它的專業(yè)度，為相關(guān)的讀者提供足夠的信息?！?/p>

但除了這一點(diǎn)外，許華哲提及，工業(yè)界對(duì)研究成果的成功宣傳和推廣，也給了伯克利很大的觸動(dòng)。

首先從純學(xué)術(shù)領(lǐng)域來(lái)看，工業(yè)界越來(lái)越多地介入。以近期正在開(kāi)展的 ICML 為例，在 2011 年，ICML 很少有來(lái)自工業(yè)界的投稿。但從近幾年開(kāi)始，這個(gè)以往非常理論化，原本只屬于學(xué)術(shù)圈的會(huì)議，也吸引了非常多的工業(yè)界投稿。Open AI 的研究科學(xué)家 Andrej Karpathy 對(duì) ICML 2017 收錄論文做分析后，發(fā)現(xiàn)谷歌（44 篇）、微軟（33 篇）、DeepMind（25 篇）等知名工業(yè)界實(shí)驗(yàn)室的論文占據(jù)總數(shù)的 14%，如果算上其他不甚知名的公司，工業(yè)界投稿將達(dá)到四分之一。

此外，從宣傳角度上講，工業(yè)界自身具備非常強(qiáng)烈的推廣需求，因此不少工業(yè)界的實(shí)驗(yàn)室雖然致力于學(xué)術(shù)研究，但宣傳工作也做得很好。根據(jù)雷鋒網(wǎng) AI 科技評(píng)論在 ACL 2017 上的了解，有些企業(yè)會(huì)將在頂級(jí)學(xué)術(shù)會(huì)議發(fā)表的論文數(shù)作為一種宣傳自身研究實(shí)力的證明，而宣傳的渠道自然就通過(guò)各家研究院的博客來(lái)體現(xiàn)了。

以 Google、Facebook 和 OpenAI 的研究院實(shí)驗(yàn)室為例，它們都擁有屬于自己的博客，且保持著不定期的更新；文章的內(nèi)容大部分是針對(duì)最新論文的解讀，宣傳企業(yè)應(yīng)用與學(xué)術(shù)內(nèi)容的結(jié)合。這些內(nèi)容往往受到工業(yè)界和學(xué)術(shù)界人士的高度關(guān)注，甚至也影響了不少還在象牙塔的學(xué)生。

「其實(shí)學(xué)界的很多內(nèi)容非常有意思，只不過(guò)缺乏宣傳的渠道和能力，」許華哲這樣總結(jié)道，他認(rèn)為目前工業(yè)界占據(jù)了學(xué)術(shù)宣傳的主導(dǎo)權(quán)，學(xué)術(shù)界亟待擁有新的發(fā)聲渠道。因此，伯克利人工智能研究院作為在學(xué)術(shù)圈不可忽視的一股力量，也希望能夠通過(guò)自己搭建博客的方式，至少能夠在傳播科學(xué)的任務(wù)上，做得和企業(yè)研究院一樣好。

目前，BAIR Blog 主要發(fā)布的內(nèi)容分為兩個(gè)方面：

• 首先是伯克利的學(xué)生或?qū)W者近期發(fā)表了與人工智能相關(guān)的文章，希望能把這個(gè)內(nèi)容用更通俗的語(yǔ)言推廣給更廣泛的受眾；

• 其次，在實(shí)驗(yàn)室內(nèi)有一些比較優(yōu)秀的學(xué)生，他們對(duì)整個(gè)領(lǐng)域也有一些自己的見(jiàn)解，希望能在某個(gè)平臺(tái)上發(fā)表對(duì)人工智能更宏觀的看法。

在 BAIR Blog 的準(zhǔn)備過(guò)程中，網(wǎng)站從籌備、搭建到上線花了兩到三個(gè)月的時(shí)間，都是由組委會(huì)的老師和學(xué)生一起完成的。網(wǎng)站上線的時(shí)候，加州大學(xué)伯克利分校的編委會(huì)成員還聯(lián)系了學(xué)校內(nèi)的一些學(xué)術(shù)「網(wǎng)紅大 V」進(jìn)行宣傳，比如 Alyosha Efros，Pieter Abbeel 等教授進(jìn)行對(duì)外宣傳。

此外，為了能讓 BAIR Blog 保持每周一更的節(jié)奏，編委會(huì)也會(huì)持續(xù)聯(lián)系發(fā)表過(guò)優(yōu)秀論文的同學(xué)為博客供稿?！覆┦可钜蚕鄬?duì)比較辛苦，很多學(xué)生不一定愿意去做這樣的一個(gè)分享工作。但因?yàn)楣└迨且粋€(gè)持續(xù)的需求，所以編委會(huì)成員也需要做更多的溝通工作，說(shuō)服這些作者們把自己的工作寫成大眾能看懂的內(nèi)容。」許華哲如是說(shuō)。

BAIR Blog 的編委會(huì)成員們主要從谷歌數(shù)據(jù)進(jìn)行流量分析，對(duì)讀者來(lái)源進(jìn)行判斷。許華哲表示，他們的博客還是起到了一定的科普作用。「一方面，對(duì)于更廣泛的科學(xué)愛(ài)好者的圈子，我們可以知道大家對(duì)什么樣的話題更感興趣；其次，博客文章也有助于研究者推廣自己的工作?！?/p>

據(jù)許華哲反映，一些在 Blog 上發(fā)布文章的作者們?cè)蚓幬瘯?huì)反饋，有讀者會(huì)和他們郵件交流文章內(nèi)容，也有的會(huì)希望作者能夠提供原始代碼。

但從宣傳角度上看，BAIR Blog 在推廣時(shí)所覆蓋的群體，除了原本所面向的普通讀者外，也有很大一部分群體是具備一定基礎(chǔ)的學(xué)者?！肝覀兊闹饕麄鞣绞蕉际峭ㄟ^(guò) Twitter 和 Facebook，也包括微信朋友圈，這樣的分享渠道所傳播的對(duì)象都是自己身邊的朋友群體，包括在其他學(xué)校讀博的同學(xué)和朋友，或是工業(yè)界的技術(shù)人士，再者便是媒體。因此我們也覺(jué)得，這部分群體也確實(shí)是我們希望觸及的目標(biāo)用戶?！惯@樣一來(lái)，伯克利人工智能實(shí)驗(yàn)室也擁有了一個(gè)官方發(fā)聲渠道，能夠及時(shí)讓其他對(duì) BAIR 感興趣的人群了解加州大學(xué)伯克利分校在人工智能實(shí)驗(yàn)室上的研究進(jìn)展。

公眾之所以對(duì)人工智能有種種誤解，很大原因在于人們認(rèn)為學(xué)術(shù)界的論文屬于陽(yáng)春白雪，無(wú)法被普通人所理解和認(rèn)識(shí)。隨著以谷歌研究院等工業(yè)界代表的宣傳，有很多讀者也開(kāi)始關(guān)注這些內(nèi)容；而現(xiàn)在，包括 BAIR 這樣的高校實(shí)驗(yàn)室也開(kāi)始做這樣的突破和嘗試，可謂是人工智能知識(shí)傳播的一種進(jìn)步。更重要的是，加州大學(xué)伯克利分校為其他高校的人工智能實(shí)驗(yàn)室提供了一個(gè)有意思的先例：「我們不僅可以在研究上引領(lǐng)人工智能潮流，也同樣能夠用通俗的語(yǔ)言讓大家知道我們的工作?！?/p>

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