2015/7/13 下午12:06:19 星期一
当前位置: 主页 > 厉兵秣马 >

李飞飞又有新动向,斯坦福365体育: AI 实验室由 Christopher Manning 接棒
时间:2019-05-31 18:08

摘要:李飞飞职业终于尘埃落定~

雷锋网(公众号:雷锋网) AI 科技评论按:11 月 19 日,斯坦福人工智能实验室发推文称,Christopher Manning 成为实验室新负责人,而前负责人李飞飞则将工作阵地转移到「以人为中心的 AI 计划」这一新项目中,担任其联合负责人。

李飞飞又有新动向,斯坦福 AI 实验室由 Christopher Manning 接棒

图截取自The Stanford AI Lab Twitter:https://twitter.com/StanfordAILab

李飞飞近来的职业动向一直颇为受人关注。继今年 10 月 20 日正式离开谷歌云、回归斯坦福,她的职业终于尘埃落定——担任斯坦福新成立的「以人为中心的 AI 计划」的联合负责人。

对于中国读者,也许 Christopher Manning 在中国的「刷脸率」远不如李飞飞,但是他在自然语言处理领域的领军者地位,足以让关注计算机领域的读者对他有所了解,另外其主讲的斯坦福 CS224n 这门经典自然语言处理课程,与李飞飞的斯坦福 CS231n 同为自然语言处理和计算机视觉领域的「必修课」。

Christopher Manning 1989 年毕业于澳大利亚国立大学,并一举「揽下」数学、计算机和语言学三个学士学位,此后又于 1994 年获得斯坦福大学语言学博士学位。

1999 年,出于对深度学习自然语言处理的满腔热情,先后在卡内基梅隆大学、悉尼大学等任教的 Manning 教授以斯坦福自然语言处理组(Stanford NLP Group)的创始成员的身份回归母校。在任职的 19 年时间里,他始终以让计算机智能地处理、理解和生成人类语言材料为研究目标,并以一位 NLP 领域的深度学习开拓者的姿态,做出了很多著名的工作,包括树状递归神经网络、情感分析、神经网络依赖性解析(dependency parsing)、语言矢量的 GloVe 模型、神经机器翻译,以及深度学习语言理解等。同时,作为一位语言学出身的学者,Manning 也关注计算语言学解析方法、文本推理和多语言处理,beta365体育在线投注,是斯坦福大学依赖关系和通用依赖性(Universal Dependencies)的主要开发者。

目前,Manning 教授的论文被引用超过 9 万次,并且其作为第一作者与人合著的《自然语言处理统计方法》(Manning,Schütze,1999)和《信息检索》(Manning,Raghavan,Schütze,2008)已经成为领域内著名的教科书。另外,作为国际计算机学会 (ACM)、国际人工智协会(AAAI)、国际计算语言学会(ACL)等国际权威学术组织的 Fellow,他曾获 ACL、EMNLP、COLING、CHI 等国际顶会最佳论文奖,大家也可以时常看到他的身影出现在各大顶会上,其中就包括先后在中国举办的 ACL 2015 和 ACL 2017。

在 Manning 教授的研究生涯中,他坚持认为深度学习是研究 NLP 和语言学的好方法,但同时他也指出,虽然深度学习是研究 NLP 的好方法,但目前为止 NLP 从深度学习的收益更多是来自分布式词汇表示(distributed word representation),而非真正的深度学习,真正的深度学习使用更抽象的表征构建的层次来促进泛化。

这无疑也是这位成果颇丰的研究学者对于深度学习矛盾的态度的一个重要原因。一方面他认同「神经网络的统治地位」的理念——「2017 年 NLP 领域的共识是,无论研究什么问题,丢个双向 LSTM 模型一定能搞定它,不行再加个注意力模块」;而另一方面,作为一位对语言学出身的研究者,他又对神经网络在语言结构性中所发挥的作用表示出担忧:「人类能够理解彼此,不是因为我们会对听到的词做局部加权平均。然而在很多自然语言处理任务上,我们无法做出比使用加权平均效果更好的模型,这让我非常担心。」

不过总体而言,他对于深度学习在 NLP 研究中的价值秉持乐观的态度,他表示,当下我们仍处于这一波深度学习复兴浪潮的初期,深度学习在 NLP 中有很多想象的空间,此外构建深度学习系统的方法本身就很有用,不仅局限于 NLP。

斯坦福人工智能实验室(SAIL)是全球顶级的人工智能研究机构之一,由 Lisp 语言发明者、现代人工智能领域的奠基人之一约翰·麦肯锡(John McCarthy)创立于 1962 年。从专家系统领域、计算机视觉领域的开创性工作到 ImageNet 以及大型神经网络算法数据集的诞生,迄今为止,SAIL 已成为了诸多人工智能重大里程碑的发源地和见证者。目前 SAIL 聚集了多个领域专家,研究主题覆盖计算机视觉、机器学习、自然语言处理、机器人技术等多个领域。

一位是计算机视觉领域的代表性人物,一位是自然语言处理领域的领军人物,本次斯坦福人工智能实验室负责人的交替似乎也意味着,其在未来研究侧重点上的调整。正在人工智能领域逐步兴起的自然语言处理,在 Manning 教授的带领下是否会像李飞飞所引领的计算机视觉热潮一样迎来新的突破呢?大家可以期待一下。雷锋网雷锋网