早间重磅消息,yann lecun 证实已经卸任facebook 人工智能研究部门(fair)负责人,将在facebook担任首席ai科学家。接任fair负责人的是jérôme pesenti,他此前是英国ai初创公司benevolent的ceo,前ibm首席数据科学家。jérôme pesenti同时接管了facebook的applied machine learning团队,该团队负责将ai应用于facebook的众多产品,包括备受争议的news feed。
早间重磅消息,yann lecun 证实已经卸任facebook 人工智能研究部门(fair)负责人,将在facebook担任首席ai科学家。
yann lecun在脸书上证实卸任fair负责人,并祝贺jérôme pesenti
“欢迎jerome pesenti 加入facebook!jerome入职人工智能的副总裁,反映人工智能在facebook的重要性日益增加。他将监督facebook的ai研发活动,管理fair(facebook ai research)和aml(applied machine learning)。我的角色也在变化:jerome接管运营管理将使我能够专注于领导科学研发和人工智能战略。我现在是facebook的首席人工智能科学家。”
接任fair负责人的是jérôme pesenti,他此前是英国ai初创公司benevolent的ceo,前ibm首席数据科学家。jérôme pesenti同时接管了facebook的applied machine learning团队,该团队负责将ai应用于facebook的众多产品,包括备受争议的news feed。
jérôme pesenti 证实担任facebook vp of artificial intelligence
jérôme pesenti在facebook上证实此消息:
facebook拥有世界上最有才华的人工智能团队,我入职后,将确保我们继续推进人工智能研究的良好态势,并帮助facebook产品更加智能,实用和更有意义。 我非常激动和荣幸加入这个团队!
fair于2013年由yann lecun一手创立。lecun在接受quartz采访时说:“需要有一个人从根本上总管facebook的所有ai,包括研究、开发,以及ai与产品的联系。”jérôme pesenti将直接向facebook的首席技术官汇报,他接任的这个研究、开发和产品相结合的职位突出了ai对facebook未来发展的重要性。
ai是facebook及其未来的命脉。ai技术推动了facebook的超精确的广告投放,使公司相比传统广告平台更具有优势,同时ai也为用户提供自动标记照片, news feed排序和翻译等功能。由于ai使自动化程度提高,其运作对其创建者而言并不透明,这可能会导致facebook的困境,包括假新闻传播等。
lecun仍将有对fair研究方向的控制权,但现在日常运营将由pesenti来负责,他将直接向cto mike schroepfer汇报。 lecun和aml负责人joaquinvquiñonero candela将向pesenti汇报工作。lecun自己说,他的专长在于研究,尤其是设定目标、与研究人员合作研发新的人工智能技术。至于其他部分,包括管理一百多名研究人员,以及担任“ai传道人”,则“很乐意把这些交给他(pesenti)”。pesenti目前并未接受采访。
lecun说,pesenti被选中,是因为他在研究,管理和产品开发方面有所专长。
lecun表示,在pesenti的领导下,应用机器学习小组(the applied machine learning group)将改变方向。ai在facebook上的角色日益重要,需要aml团队与facebook基础设施部门密切合作,确保公司的代码和服务器能够尽快地进行翻译,标记和排名。aml基础设施部门现在加入该公司的更高一级基础设施部门。那些留在aml的人将与fair在长期研究项目上更紧密地合作,将研究团队的研究成果用在facebook以及instagram和oculus等公司。
2013年,lecun组建了fair,建立了世界上最好的ai研究实验室。五年后,实验室仍在扩大,有六个地点,约有100名工作人员。facebook昨天宣布将把巴黎研究实验室的数量翻倍至60名研究人员。 lecun补充说,facebook希望使目前在实验室工作的10名博士生人数增加四倍,使巴黎总人数达到100人左右
lecun在法国出生,他在贝尔实验室开始了研究计算机视觉的职业生涯。在贝尔实验室,lecun的追求是帮助电脑以人类的方式看待和理解世界。当时,贝尔实验室是研究神经网络的重要设施,通过大量简化人脑结构,我们可以开始复制其过程。
在贝尔实验室,lecun研发了一种称为卷积神经网络的神经网络结构,在处理图像方面被证明更为有效。这项技术很快进入了自动取款机,用来读取支票上的数字,现在它仍被用作图像和视频识别的实际方法。
lecun将留在纽约,继续在纽约大学任教。
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