雷鋒網(wǎng) AI 科技評論按：美國時間 2018 年 7 月 17 日，F(xiàn)acebook 首席 AI 科學家 Yann LeCun 在 Facebook 新聞中心發(fā)出一篇博文，表示有多位教授將加盟 Facebook AI 研究院，不僅繼續(xù)提升現(xiàn)有的各個 AI 實驗室的研究水準，也是為了設立新的 AI 研究實驗室。

新加盟的教授包括：

Jessica Hodgins，CMU 機器人和計算機科學教授，她的研究方向包括計算機圖形學、動畫，以及以生成及分析人類動作為重點的機器人技術(shù)。Jessica Hodgins 之前也曾在迪士尼擔任研究員，讓迪士尼動畫中的角色運動的時候更像人類。Jessica Hodgins 此次加入 Facebook AI 研究院將會在匹茲堡設立一個新的實驗室，關注機器人技術(shù)、終生/長期學習系統(tǒng)、機器推理以及 AI 輔助藝術(shù)創(chuàng)作。與她共同加入的機器人技術(shù)副教授 Abhinav Gupta 也將參與大規(guī)模視覺和機器人學習、自監(jiān)督學習以及推理。兩人都會保留 CMU 的教職。

Luke Zettlemoyer，華盛頓大學 Paul G. Allen 計算機科學與工程學院副教授。他兼職加入 Facebook AI 研究院在西雅圖的 AI 研究以及計算圖形學團隊。Luke Zettlemoyer 的研究領域為自然語言處理，未來的研究方向為計算語意學，其中包括用于多語言理解的深度學習方法。

Andrea Vedaldi，牛津大學工程科學副教授，牛津大學視覺幾何研究組協(xié)作負責人。Andrea Vedaldi 兼職加入 Facebook AI 研究院的倫敦團隊，參與圖像理解方面的研究，尤其是通過大規(guī)模、高復雜度視覺數(shù)據(jù)集的無監(jiān)督理解方法，以及三維幾何理解。Andrea Vedaldi 也會繼續(xù)在牛津大學教學以及指導學生，其中多位博士生也都獲得了 Facebook 的獎學金。

Jitendra Malik，UC 伯克利大學電子工程與計算機科學系教授，也是計算機視覺領域最具影響力、領域的奠基人之一。實際上據(jù)雷鋒網(wǎng) AI 科技評論了解，IJCAI 2018 上 Jitendra Malik 剛剛獲得了 IJCAI 卓越研究獎，也是對他的學術(shù)成就的高度認可。Jitendra Malik 將保留 UC 伯克利大學的教職，伯克利 AI 研究實驗室（BAIR）也是有獲得了 Facebook 贊助的實驗室之一。在 UC 伯克利的 AI 研究小組逐漸發(fā)展成為十分優(yōu)秀的實驗室的過程中，Jitendra Malik 起到了很大的影響，F(xiàn)acebook AI 研究院也希望他加入 Facebook AI 研究院在門羅公園的實驗室并擔任負責人之后可以為 Facebook AI 研究院的發(fā)展帶來幫助。

另外，7 月更早的時候 Bloombury AI 的研究團隊也加入了 Facebook AI 研究院倫敦辦公室，他們在自然語言處理方面的深厚積累將幫助 Facebook 在文本理解和推理系統(tǒng)方面的研究繼續(xù)快速進步。

在這篇博文中，Yann LeCun 多次提到自己引以為豪的 Facebook AI 研究院開放的研究方式。Facebook的各個實驗室總是與當?shù)氐膶W術(shù)社區(qū)進行合作，為高校實驗室提供硬件及資金支持，對教授也不要求全職加入，他們?nèi)匀豢梢栽趯W校授課、指導自己的學生和博士后、時不時地發(fā)表論文，同時，參與的 Facebook 的研究也可以開放地發(fā)表論文并公開相關資源。也正是通過這樣的方式，F(xiàn)acebook AI 研究院能夠快速成長，并切實地做出有價值的研究成果。這種雙軌制的工作模式吸引了全球許多的大學教授參與 Facebook AI 研究院的研究，包括紐約大學的 Yann LeCun 本人以及 Rob Fergus、麥吉爾大學的 Joelle Pineau、佐治亞理工大學的 Devi Parikh 和 Dhruv Batra、蒙特利爾大學的 Pascal Vincent、UCL 的 Iasonas Kokkinos 以及特拉維夫大學的 Lior Wolf。Facebook AI 研究院也以各種資源支持著學術(shù)界現(xiàn)有的人員和研究項目。今年初，F(xiàn)acebook 就高調(diào)宣布將在法國繼續(xù)投資 AI 研發(fā)，在 2022 年前共投入一千萬歐元，F(xiàn)acebook AI 研究院巴黎團隊的研究人員和工程師的數(shù)量也會增加一倍。

美聯(lián)社也對此事進行了報道，他們的主要關注點在于 Facebook AI 研究院也通過招人的方式開始了自己在機器人方面的研究。相比于我們已經(jīng)司空見慣的模式識別和圖像生成模型，成功的機器人除了數(shù)據(jù)之外還需要常識、探索能力之類的更為珍貴、有價值的能力，這也就是向著仿人類人工智能的重要一步。Yann LeCun 認可了美聯(lián)社對于機器人研究的強調(diào)，并在美聯(lián)社記者的電話采訪中就說道：「對于人類為什么能學得那么快，我們很明顯漏了一些什么。目前為止最好的想法都來自于機器人」。

美聯(lián)社也聯(lián)系了 UC 伯克利大學的的機器人與強化學習大牛 Pieter Abbeel，他表示機器人領域既會帶來好處、也會帶來限制，而這都會促進人工智能研究的總體進步。比如，機器人需要在真實世界中工作，那么 AI 機器人系統(tǒng)就需要能夠處理預計之外的、偶然發(fā)生的狀況。計算時間有限、機械運轉(zhuǎn)的固定成本等現(xiàn)實世界帶來的限制也逼得研究人員們想辦法解決更困難的問題。「機器人的研究會逼得你開始考慮許多現(xiàn)實問題。畢竟，這些算法到底有多好呢？」

Facebook AI 研究院開始參與機器人方面的研究無異于是給這個領域已經(jīng)熊熊燃燒的火焰中又添了一把干柴，位于 CMU 所在城市匹茲堡的實驗室定會與 CMU 的學生、教授們有許許多多的學術(shù)互動，我們也期待在 Yann LeCun 以及 Jessica Hodgins 的帶領下，F(xiàn)acebook 的機器人研究能帶給世界一些驚喜。

雷鋒網(wǎng) AI 科技評論報道。

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