編輯：小鹹魚 好困
【新智元導讀】螞蟻金服原副總裁、AI團隊負責人漆遠已於近日離職，出任復旦大學「浩清」教授，復旦人工智慧創新與產業研究院院長。將從事深度學習、強化學習等人工智慧領域的前沿研究和套用。
那個支付寶背後的AI大牛，重返學術界了！
近日，前螞蟻金服副總裁、螞蟻AI首席科學家，螞蟻金服人工智慧部負責人，達摩院金融智慧負責人漆遠，重返學界，加盟復旦大學。
右二為漆遠，圖片來源：復旦大學公眾號
漆遠，本科就讀於華中科技大學，是麻省理工學院媒體實驗室博士，人工智慧實驗室博士後，曾是美國普渡大學電腦系和統計系終身副教授。
據悉，2014 年，漆遠加入阿裏，擔任阿裏巴巴（中國）有限公司副總，2015年加入螞蟻金服公司，建立並統領螞蟻金服人工智慧團隊，擔任螞蟻金服公司首席數據科學家。
此次，漆遠回歸學術界，被聘為復旦大學「浩清」教授，復旦人工智慧創新與產業研究院院長。
與AI的不解之緣
人工智慧，對漆遠來說，是一開始就相信的事情。
「從機器學習的角度，來思考技術對各個科學和產業的推進，從基因、到醫療、到物流、到能源 ，是件很有趣的事。」
漆遠在人工智慧領域的研究經歷，有種電影【阿甘正傳】的既視感：那些年，很多大人物大事件，就在他身邊輕描淡寫地發生了。
不折不扣的學霸
1974年出生的漆遠，從小就非常懂事。
他興趣廣泛，喜歡溜冰、踢足球、打籃球、放風箏，但成績卻一點沒落下。
從小學到高中，漆遠的成績一直非常優異，參加中考時，綜合成績是全市第一名。高中畢業後，他以優異的成績考上華中理工大學。
大學畢業後，漆遠被保送到中科院讀研究生。兩年後，漆遠又遠赴美國留學。
癡心於學術
漆遠的主攻方向是機器學習，他發表的文章和經手的研究計畫引起很多人的關註。
2003年的一天，當時的漆遠還在麻省理工學院實驗室做研究，谷歌創始人之一賴瑞·佩吉的人來到這裏招人並和他一起吃了飯。
但那時的漆遠，一心想做學術，想當老師，於是委婉地拒絕了那次邀約。
同年，漆遠去了英國，在劍橋大學的微軟實驗室做研究。他幫Chris Bishop審了幾章書稿，他的名字也因此被寫進了前言的致謝裏。那本書就是後來機器學習領域的一本經典教材：【模式辨識與機器學習】。
在劍橋實習後，漆遠到倫敦城市大學的蓋茲比中心的一個實驗室待了3個月。後來，這個實驗室有幾位畢業生創立了一個公司，完成了一個名叫AlphaGo的人工智慧圍棋計畫，震驚全世界。
後來他專註於機器學習領域的研究，並將機器學習技術套用於人臉檢測、情感辨識、可穿戴計算、生物資訊學、醫療影像分析等領域。
比如，在麻省理工，他把機器學習和可穿戴計算結合用於分析學生學習專註度和司機開車註意力，該工作曾被華盛頓郵報等報道。
漆遠說，他當時就是喜歡在校園裏做科研，他的學術生涯也確實可以用如魚得水來形容。
在結束麻省理工的博士和博士後的研究後， 他去了普渡大學，還開設了該校電腦系的第一門機器學習課程。
當別人以為他會在大學萊恩靜地當科學家時，劇情反轉了。
2014年，他回國加入了阿裏巴巴，和另外一名負責人在王堅博士的領導下建立了iDST（數據科學與技術研究院， 阿裏達摩院的前身）。一年後，他擔任螞蟻金服副總裁、首席數據科學家，組建了螞蟻人工智慧部。
漆遠加盟阿裏巴巴有一定的偶然性。
2013年7月初，他從美國回來休假探親，時任阿裏巴巴CTO王堅邀請他到杭州聊聊。
在杭州，漆遠見到了王堅、時任螞蟻金服總裁井賢棟和螞蟻CTO程立，一聊就覺得特別投緣，當時很興奮。
「阿裏巴巴有真正海量的數據，有比學校更強的計算資源，有更難更具挑戰性和現實意義的問題」。
這正是漆遠的興趣所在，他所希望的也正是腳踏實地地探索通往未來的路，透過人工智慧，幫助更多的人解決他們此刻或不遠的將來需要解決的問題。
他覺得自己發現了一片更廣闊更有趣的疆域可以施展自己的抱負，於是決定回國加入阿裏出任副總裁。
在螞蟻金服大展拳腳
加入螞蟻金服後， 漆遠迅速帶領AI團隊大展拳腳。
人工智慧的核心不僅僅是演算法，更是學習。
在大數據環境下，可以讓程式圍著數據轉，形成數據驅動的人工智慧。
早先，阿裏有很多客服來電語音沒有有效使用，漆遠加盟後，帶領團隊建立起阿裏第一個專業的基於深度學習的語音辨識團隊，迅速將語音辨識能力提升到世界先進水平。
2017年8月，螞蟻金服正式對外全面開放以人工智慧技術為核心的智慧客服的能力。其中最重要的創新之一便是結合使用者行為軌跡的語意匹配模型，采用了LSTM+DSSM（Long Short-Term Memory + Deep Structured Semantic Model）的演算法。
該技術首先透過LSTM對使用者行為軌跡做一個編碼，透過深度排序模型，結合使用者之前的歷史操作，做到「未問先答」。
借助這項技術，螞蟻金服日常90%的客服問題可以透過對話機器人自助解決，雙十一智慧客服自助服務的比例高達驚人的97%，目前人工智慧客服助理的回答滿意度也已經超過了人工客服，系統整體在降低成本的同時服務品質還有了顯著的提升。
除了語音和客服，漆遠帶領AI團隊多點開花。
比如，為支付寶證件稽核系統開發的基於深度學習的OCR系統，讓證件的校驗時間從一天縮短到一秒，同時提升了30%的透過率。
再比如在信貸業務中，透過使用機器學習的演算法，將虛假交易率降低了近10倍。
像這樣的成果還有很多很多。
如今，漆遠再次回歸學術界，未來還將從事深度學習、強化學習等人工智慧領域的前沿研究和套用。
AI大牛紛紛離職，重返學界
吳恩達的「三步走」可謂是經典，用網友的話說就是：「在上升期做科研，在成熟期做產業，在衰落期做教育。」
2002年，在獲得加州大學柏克萊分校的博士學位之後，吳恩達便開始在史丹佛大學擔任教授。
2011年，吳恩達在谷歌建立了「谷歌大腦」計畫，透過分布式集群電腦開發超大規模的人工神經網路。
2014年5月16日，吳恩達加入百度，負責「百度大腦」，並擔任百度公司首席科學家。
2017年3月20日，吳恩達宣布從百度辭職，重新回到自己夢開始的地方coursera，講述深度學習課程。
2016年，吳恩達與林元慶一起向記者介紹百度AI 技術
無獨有偶，2018年，谷歌副總裁、首席科學家李飛飛，也重返學術界。擔任史丹佛大學以人為本人工智慧研究院（HAI） 聯合主任。
2019年，騰訊AI Lab主任張潼離職加盟創新工場，出任港科大和創新工場聯合實驗室主任，並兼任科研合夥人。
張潼擁有美國康奈爾大學數學和電腦雙學士學位，以及史丹佛大學電腦碩士和博士學位，在香港科技大學數學系和電腦系任教。
曾經擔任美國紐澤西州立大學終身教授，IBM研究院研究員和雅虎研究院主任科學家，百度研究院副院長和大數據實驗室負責人，騰訊AlLab主任。
是美國統計學會和國際數理統計學會fellow，並擔任NIPS、ICML、COLT等國際頂級機器學習會議主席或領域主席，以及PAMI、JMLR和Machine Learning Journal等國際一流人工智慧期刊編委。
2020年7月，曠視南京研究院創始院長魏秀參離職，出任南京理工大學教授。
魏秀參師從南京大學周誌華教授和吳建鑫教授從事人工智慧領域研究，主要研究領域為電腦視覺和機器學習。
在相關領域國際頂級期刊及國際頂級會議發表論文四十余篇，相關工作獲得iWildCam 2020、iNaturalist 2019、Apparent Personality Analysis 2016等電腦視覺領域國際權威賽事共4項世界冠軍。
擔任ACCV 2022講習班主席、ICCV、IJCAI、ACM Multimedia、ACCV等相關研討會程式委員會主席，AAAI 2022、IJCAI 2021、BMVC 2021高級程式委員或領域主席。
2020年7月，字節跳動副總裁、AI Lab主任馬維英離職，加入清華大學智慧產業研究院。
馬維英在美國加州大學聖芭芭拉分校（UCSB）電氣和電腦工程系獲得了碩士和博士學位，曾在世界級會議和學報上發表過逾 300 篇論文，並擁有 160 多項技術專利。
是電氣電子工程師學會會士（IEEE Fellow），曾任國際資訊檢索大會（SIGIR 2011）聯合主席、國際互聯網大會（WWW 2008）的程式委員會聯合主席。
2021年8月，字節跳動AI Lab總監李磊離職，加入大學聖塔芭芭拉分校（UCSB）。
李磊曾就讀於上海交通大學電腦系本科ACM班，獲得卡耐基梅隆大學電腦系博士，並擔任加州大學柏克萊分校博士後研究員。
在機器學習、資料探勘和自然語言理解領域於國際頂級學術會議發表論文40余篇，擔任2017 KDD Cup與KDD2018 Hands-on Tutorial聯合主席和ICML、KDD、IJCAI、AAAI等大會程式委員。
當然，大牛們在離職後除了加入高校，也有一些加入了工作室。不過，始終不變的是對AI研究的不離不棄。
從網友@jwen008對漆遠的評價就能看出他對學術的熱愛：
曾經，巨頭紛紛成立人工智慧實驗室，爭搶著把知名科學家納入麾下。
然而，對公司來說，演算法終究還是要落地到業務才行。
而目前的整個行業，AI前沿技術的發展或許已經到了一個瓶頸。
網友@元峰表示，羨在互聯網行業的發展到了天花板，「內卷」已經成為各個大廠的高頻詞。
以BAT千億級的凈利潤，理論上養得起百人規模的科研團隊，然而近兩年也不得不面對越來越多的業務壓力。像AI四小龍這樣的小廠就更難了，一年只有10多億的收入。
「他們產出的AI論文足以匹敵中科院自動化所，每年培養了諸多高水平博士，然後輸入給社會，可歌可泣。」
這可能是很多大佬離職回學校工作的部份原因吧，不過或許這也並不是一件壞事，大佬們還可以繼續教書育人，發光發熱。
參考資料：
https://www. zhihu.com/question/4985 69803
https:// tech.antfin.com/communi ty/articles/144
https:// mp.weixin.qq.com/s/JRLA X_ezRKce8yw_1eeA0A
https:// mp.weixin.qq.com/s/rp8B A1-t6CIzaZ1qXDLRNQ
https:// m.sohu.com/n/482462595/
https://www. chuangxin.com/index.php /home/aboutus/teams.html
https:// air.tsinghua.edu.cn/tea m-detail.html?id=22& classid=16
http://www. weixiushen.com/biograph y_ch.html
https:// cs.ucsb.edu/people/facu lty/lei-li
文中參照了以下知乎作者的回答，特別鳴謝：
「元峰」https://www. zhihu.com/question/4985 69803/answer/2224418332
