如何正确看待LeCun工作调整？听听FAIR研究员们现身说法

李根 发自 凹非寺 量子位 报道 | 公众号 QbitAI

LeCun离任的余波还未消停。

1月24日（大前天），深度学习三巨头之一的Yann LeCun卸任Facebook AI Research（FAIR）实验室负责人，并主动挖来了法国老乡、前IBM集团CTO Jérôme Pesenti接任，后者不仅成为FAIR实际负责人，而且还会担任Facebook内部应用机器学习团队AML。Jérôme Pesenti任职AI副总裁，向Facebook CTO Mike Schroepfer汇报。

Yann LeCun则不再参与FAIR日常管理，只会做方向性指导，他的新title是：Facebook首席AI科学家。

不过一石激起千层浪，LeCun离任FAIR的消息随之被各种解读。有说FAIR面临动荡，也有人说这只是LeCun离职的前兆（还指出了某家中国AI公司）。

但核心热议的话题只有一个：Facebook内部，工程产品和学术研究之间是否有矛盾？LeCun离任是否与这种矛盾有关？

知乎热门提问称：LeCun 为什么要卸任 FAIR（Facebook AI 实验室）负责人，工程和研究的矛盾可调和吗？

持不同观点方都有细致回答，而且算得上知情人士：不仅有FAIR研究员田渊栋和吴育昕，还有一位匿名但自称“常去Facebook蹭饭的圈内人士”，以及NYU博士生。

量子位原装搬运(已获授权)如下，小标题为后添加：

田渊栋：FAIR依然没有产品压力

△ FAIR研究员田渊栋

FAIR现在一切风平浪静，大家该干啥干啥，没见到和之前有什么区别，还是做long-term的工作，还是偏重科研，还是没有产品压力。我都不知道这些传言是怎么来的。

FAIR基本上是自底向上的管理模式，给一个环境让研究者们去探索，只要有进展，老板们不会干涉。现在大家知道围棋是好方向了，但退回2015年做围棋，碰到个有点控制欲的老板还不把你一脚踹到爪哇国去，但是FAIR不会，大家以“与别人不同”为荣，并且愿意沿着自己看准的方向坚持下去。当时我做围棋大家会质疑，但我可以继续做。做原创研究要”于无声处听惊雷“，要是都听着上头的，上头指哪下头打哪，就没有原创性了，很多时候大佬说的都是错的。

之前Yann的reports太多，他不想管也很正常。国外管人很难的，手下人都是大爷，要好好伺候着，有啥不顺心的要负责解决，出活碰到障碍要提供便利，没思路了要经常一起讨论，要拉合作，作统筹，而且还到处是坑，说错话做错事责任全在管理者头上。

研究其实分两种，一种灌水式研究，以文章中稿为目的；另一种是解决式研究，以解决问题为目的。FAIR从成立之初就是做后一种研究，文章不看多而看精，看效果和质量，不仅看文章，还看开源代码，看影响力。FastText，FAISS，Convolutional Machine Translation，MaskRCNN，还有最近的detectron，包括我这边的ELF，都是被广泛关注并且可以在各种场景下用上的。在过去的四年里，FAIR给公司带来了不可估量的价值，让大家觉得FB也是一个技术上很厉害的公司，牛人会纠结是去Google Brain，DeepMind还是来我们这里，这还不够么？

站在解决式研究的角度上看，它和产品没有什么不可调和的矛盾，最大的区别是检验标准。产品组标准相对客观简单，可能就几个数字，多少人在用，时长是不是涨了，等等；研究这边就多元化了，新方法，新方向，新思路，就算一时的”大逆不道“都可能是好的。所以一个研究团队要有好的头儿带，要有好的鉴赏力，知道什么是好的研究，什么是一般的研究，什么是在浪费时间，什么需要给空间让大家探索，并且可以把这个标准坚持下去。这个很重要，别看人家到处做讲座好像没干啥，大佬就是起这个作用的。

另一个是长期和短期的区别。太过注重短期效益，逼得紧，每周都要有进展，那就只能在原方法上修修补补（我以前在Google的组就是这样）；给一个宽容的环境，鼓励大家坚持长期的方向，就会有创新出来。如 @吴育昕 所说，对长期的项目现在投入是越来越大了。注意宽容并不意味着我们很闲，事实上像我基本上是7天13-14小时工作制，算法到系统到理论分析都搞，搭建系统的速度，产品组同事们看了commit的频率都无法插手。宽容只是容许失败，容许尝试很多不一样的方向，只要你努力了，就算失败也不会让人难堪，反而可以堂堂正正说试过了，换一个方向再试一次。

所以，你们觉得这样的组会被干掉么？

另外附带说一句，一直以来FAIR宣传自己是研究组，宣传各种文章各种研究成果，可能有点用力过猛，导致大家对它有误解，以为它只做研究，和产品关系不大。其实FAIR虽然没有产品压力，但和以前MSR有点不一样的地方是它一直在deliver，一直有各种东西放进产品里面去，我上面列举的那些好项目，难道都是看着当摆设的？现在因为AI平台兼容性强很多，技术转化相对方便，要送训练好的模型去服务产品，真的不是什么难事情。以前听说MSR要花上一年时间才能转化研究成果，现在FAIR这里搞个新闻，明天一封email就来了要谈内部合作。我来FAIR的第一个小项目就是完全出于个人兴趣和我的bootcamp mentor做了个内部产品，不仅发布了还被VP点名了。不过我为啥要宣传这事呢？还是讨论高大上的游戏和强化学习比较吸睛啊。

可能大家只有“科研”，“工程”这几个概念，所以不知不觉把事情往非黑即白的方向上去想了，其实世界都是灰的。

△ Facebook园区

吴育昕：LeCun离任影响？FAIR基本没感觉

写新闻的人真辛苦，观众猜什么的都有。然而FAIR里大家对这件事基本没什么感觉。

产品压力？不存在的。

长期回报养不起？FAIR现在对long-term project的投入比之前大多了。

没有他领导的 FAIR 会怎样？暂时看不到任何可以预见的变化。

LeCun 为什么要卸任 FAIR负责人？我不知道但我猜是他太忙了不能安安静静做research……

LeCun要去头条？喵喵喵？！

匿名：FB有意协调FAIR和AML

题主是问“Yann LeCun 为什么要卸任FAIR负责人”，以及“工程和研究的矛盾可调和吗”。高分回答都是”Yann离职对FAIR没影响啊，你看完全没影响我啊“，本人觉得题主本意不是询问在FAIR的各位工作还顺利吗，而是关注Yann本人和两个部门的关系。

本人尝试从第三方角度来回答下。

正如题主提出了两个问题，这次其实是两个事件：

1. Yann卸任FAIR负责人，成为更加超然的首席AI科学家。
2. 新任VP Jerome Pesenti不仅接管FAIR，同时是负责产品的AML团队。

本人是赞同高分答主的如下两个观点：

1. Yann离职对FAIR暂时影响不大。本人理由是：毕竟Yann有一段时间没有直接汇报对象，基本没有过于参与直接运营的管理。
2. Yann还是有想法做有影响力的研究。本人理由是：他最有影响力的工作是80年代末的LeNet。几年前他还在吐槽深度学习这些年就是LeNet上修修补补。但这几年随着大量的应用出现，深度学习已经脱离了对LeNet的加深加宽，新的研究方向例如GAN，例如RL持续火热。猜他也是感觉到了内心澎湃吧。

但这个并不能回答为什么需要一个人接管两个团队，和Yann为什么不是那个人。

首先，将两个团队更紧联系在一起很符合常情。机器学习那么火热，懂的人奇缺，把两个部门的人拉近到一起更有有效利用资源。

首先你负责赚钱，我专心科研这种天真的想法可能只有FAIR的人才有，从AML眼里你们凭什么想干嘛干嘛而我们累死累活跟产品打交道。从老大眼里你们围棋项目上头条了吗，你们玩游戏项目能带来利润吗，做这些有的没的太浪费人才了。

这里的一个常见反驳借口是你看DeepMind专心科研，Google Research帮助产品。但跟DeepMind比，FAIR不管是研究的重量级，还是宣传的攻势上，跟DeepMind还不是一个档次。另外，大家可看见DeepMind在Google总部42楼里面整整半层楼的工程师在将技术产品话，而且新闻稿里也一再强调创造了利润。虽然Google陈诺DeepMind了天价经费，但人家也懂得世界没有无缘无故的爱，所以要提前铺好前路。

在Yann在的日子，FAIR的各位也许无忧无虑，但Yann不再管事，换成一个更有产品背景的老大，日子还会是那么想怎么脑洞大开就能开吗？离大家最近的例子是MSRA，paper无数光环无数，但后来老大一换，大家纷纷有了产品压力，优秀的人基本都走得不剩了。

针对第二个问题，为什么Yann不愿意做这个老大。

看看Yann的背景，不能否认他是一个优秀的程序员和管理者。他毕业后首先去了AT&T Bell Lab，然后长期在NEC。期间他做了很优秀的产品，例如手写支票的识别（这个被大量应用），和图片压缩算法DjVu（可惜公司没有远见大力推广这个技术）。他当年的手下很多现在都成为了大佬，而且对他的管理能力是有高度评价。更不用提他一直力推的Torch，是深度学习最老也是最有影响力的平台之一。

但这次从一个实权位置（director）换成了一个看上去能高的职位（Chief Scientist，级别应该类似VP）但更虚的位置，从职场角度来说是明升实降。所谓的“他汇报对象太多，不想管”，在我看来是有点是一种无奈的放弃。

让我们回到Yann刚刚加入Facebook的时候，上上下下都欢心鼓舞。各个团队都欢迎Yann来指导工作。据本人在产品组的同学透露：实际上是，Yann在Menlo Park总部看了一圈后默默的回纽约去经营FAIR去了，虽然理由是“想做研究，而且还在学校兼职，在纽约方便”，但背后的话可能是，”你们太弱了，什么还在单机跑决策树模型，大清早已经完了“

随后AML成立（具体本人也不记得什么时候了），接过了产品这个重担。据本人旁听到的消息是，很久一段时间所有图片都是在一台机器上用Caffe抽特征。跟世界先进生产力那么遥远，肯干的而且是在本地的AML自然很快就打开了局面。

过了一两年，等Yann发现各个团队的技术跟上来了，可以应用下先进的技术的时候，AML已经控制了Facebook机器学习的基础架构了。他们用的是Caffe2而不是PyTorch。可能老大有点暗示，你们也要看看产品啊，但再进入就得和AML谈合作了。

事实上合作不容易。据本人另一个小道消息，Yann对AML的合作不怎么满意，原话是”They are difficult to work with and earn trust”。但从AML角度来说，干脏活累活的时候你不来，刚走上正轨就要插上一脚，那自然不可能那么简单。本人怀疑，Yann估计因此有点气不顺，所以在Facebook四处跟人撕。想想如果每天工作满满，还有力气去撕吗？

但老大肯定想把两股绳子扭到一起。但AML不见得想让Yann做老大，Yann也不见得喜欢跟AML在一起。所以折中一下是找一个既有机器学习背景的，又有产品经验的人来做老大。

本人觉得对Facebook和Yann都是好事情。Facebook能更加集中的使用人才资源，避免重复造轮子（想想Caffe2和PyTorch）。Yann可以抽取身来专注研究。但这个最大的影响可能FAIR的各位，从此可能有了产品压力，做天马行空的研究可能不那么容易。但未尝不是一件好事，最好的研究从来都是来源于实际，也会应用于实际。

利益先关：算是“圈内人士”，常去Facebook蹭饭。本人是想公证的说几句，但怕得罪大V用户，以后蹭饭就没了，可耻的匿了。