（1）按照慣例，先簡(jiǎn)單介紹下自己的經(jīng)歷吧。

說起來我經(jīng)歷還挺雜，或者說不夠安分吧，在科學(xué)院讀完博士之后留在研究所搞過兩年科研，和朋友一起創(chuàng)業(yè)做過“玩聚網(wǎng)”，用NLP和搜索技術(shù)做博客文章的自動(dòng)聚合，按現(xiàn)在的說法也算是人工智能，不過沒趕上最近兩年這么好的大背景，結(jié)果無疾而終。后來在阿里巴巴、百度、新浪微博等互聯(lián)網(wǎng)公司從事NLP和搜索推薦方面的研發(fā)，目前在暢捷通從事面向企業(yè)應(yīng)用的人工智能方面的技術(shù)研發(fā)與技術(shù)管理工作。熱衷于技術(shù)分享和傳播，曾經(jīng)寫過搜索和大數(shù)據(jù)方面的兩本書，目前比較關(guān)注深度學(xué)習(xí)如何在NLP領(lǐng)域更好地應(yīng)用。

（2）當(dāng)前所任職的公司似乎不是大家眼中傳統(tǒng)的互聯(lián)網(wǎng)公司，你加入以來覺得和BAT之類的最大不同是什么, 圍繞這個(gè)不同，可以做哪些文章？

暢捷通是用友的子公司，在大家眼里還是一個(gè)傳統(tǒng)的軟件公司，但是其實(shí)目前市場(chǎng)上真正傳統(tǒng)的軟件公司已經(jīng)不多了，大家都在轉(zhuǎn)型。暢捷通也在順應(yīng)移動(dòng)潮流，在構(gòu)建云平臺(tái)+移動(dòng)端應(yīng)用的轉(zhuǎn)型過程中，推出了自己的云平臺(tái)以及工作圈、易代賬、好生意、好會(huì)計(jì)等移動(dòng)應(yīng)用。

和一般互聯(lián)網(wǎng)公司相比，最大的不同在于服務(wù)對(duì)象，暢捷通的服務(wù)對(duì)象是大量中小微企業(yè)，是to B的，目前大多數(shù)互聯(lián)網(wǎng)公司更多是to C的。ToB和ToC業(yè)務(wù)在很多方面都有巨大差異，包括產(chǎn)品形態(tài)、推廣方式、研發(fā)重心、增長(zhǎng)形態(tài)等等。尤其是人工智能技術(shù)如何在企業(yè)應(yīng)用找到好的結(jié)合點(diǎn)，應(yīng)該說目前大家都處于不斷摸索的階段。目前看除了常規(guī)的搜索推薦等應(yīng)用場(chǎng)景外，企業(yè)移動(dòng)應(yīng)用里語音操控?cái)?shù)據(jù)是個(gè)較好的結(jié)合點(diǎn)，目前市場(chǎng)上的語音識(shí)別系統(tǒng)在企業(yè)場(chǎng)景下很難直接應(yīng)用，里面有很多問題比如領(lǐng)域術(shù)語、方言等，我們?cè)谶@上面做了很多研發(fā)工作，目前對(duì)于商品的方言識(shí)別準(zhǔn)確率達(dá)到了比較高的精度，北方方言準(zhǔn)確率在92%以上，南方方言在86%以上。當(dāng)然，我們本身不做語音識(shí)別，更多工作是在對(duì)識(shí)別結(jié)果進(jìn)行自動(dòng)糾錯(cuò)等后處理上。

（3）你是搜索和推薦領(lǐng)域的行家，能否從技術(shù)角度來解讀下這兩者的差異，哪個(gè)更難做好？

如果單從技術(shù)本身來說，其實(shí)采用的底層技術(shù)在ToB和ToC應(yīng)用方面并沒有太多差異，更大的差異可能體現(xiàn)在數(shù)據(jù)方面，ToB的公司在非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)方面的積累速度比ToC來說要慢，所以感覺ToB做起來更難一些。

（4）當(dāng)前個(gè)性化推薦產(chǎn)品很火，但我試用過幾個(gè)之后，不免又落入了看什么就推什么的尷尬境地，要徹底解決“新鮮感”的問題，產(chǎn)品/技術(shù)上有什么可以做？

我覺得用戶看過什么就推什么，根本上還是技術(shù)上做得不夠好導(dǎo)致的。個(gè)性化推薦產(chǎn)品通過用戶歷史建立用戶個(gè)人興趣模型，然后根據(jù)個(gè)人興趣模型推薦可能感興趣的內(nèi)容這個(gè)產(chǎn)品邏輯沒什么問題，而且將來也是大勢(shì)所趨，個(gè)性化服務(wù)未來必將越來越流行。

如果要避免這種問題，其實(shí)就是在了解用戶興趣基礎(chǔ)上，又能有一定的泛化能力，推薦出沒看過但是又跟用戶興趣模型相關(guān)的新鮮內(nèi)容，新鮮性體現(xiàn)在模型泛化推廣能力的強(qiáng)弱。如果是采用基于內(nèi)容推薦的算法，那么看過什么就推薦什么感覺是沒辦法的，基于內(nèi)容推薦決定了只能是這種效果。但是如果是協(xié)同過濾，無論是KNN還是MF方法，按理說應(yīng)該能在對(duì)興趣建模基礎(chǔ)上有一定的泛化能力，能推出一定程度上感興趣但是又具備新鮮度的內(nèi)容。我覺得基于社交關(guān)系的推薦應(yīng)該能夠一定程度避免這個(gè)問題，因?yàn)樯缃魂P(guān)系和內(nèi)容推薦性質(zhì)差異很大，不從內(nèi)容本身做興趣推導(dǎo)，而社交關(guān)系的多樣性能夠保證推薦內(nèi)容的新鮮度，應(yīng)該能夠緩解這個(gè)問題。 其實(shí)微信朋友圈可以看做是一種純粹的基于社交關(guān)系的推薦，新鮮度應(yīng)該是夠的，不過只怕相關(guān)性不足，如果社交推薦和協(xié)同過濾等模型共同構(gòu)建推薦模型，估計(jì)能夠找到一個(gè)較好的平衡點(diǎn)。所以我覺得不是做不到，應(yīng)該還是沒做好，多模型融合可能是其中的關(guān)鍵點(diǎn)。

（5）你寫過不少利用深度學(xué)習(xí)來做應(yīng)用的科普技術(shù)類文章，那么能否抽象一下業(yè)務(wù)場(chǎng)景，從技術(shù)層面來說，你覺得深度學(xué)習(xí)最適合解決什么樣的問題？

如果抽象地談深度學(xué)習(xí)適合解決什么樣的問題，回答起來相當(dāng)有難度。總體而言，深度學(xué)習(xí)是個(gè)經(jīng)驗(yàn)性比較強(qiáng)的技術(shù)領(lǐng)域，理論發(fā)展遠(yuǎn)遠(yuǎn)落后于經(jīng)驗(yàn)的歸納總結(jié)，如果這方面東西了解多了，深度學(xué)習(xí)看起來就像個(gè)由各種trick組成的工具箱。一般都是憑著經(jīng)驗(yàn)摸到了一種技巧，實(shí)驗(yàn)證明確實(shí)有效后，然后去給這個(gè)技巧去找理論解釋，至于這個(gè)理論解釋是不是說得通，那還真說不準(zhǔn)。比如說，拿Residual Network作為例子，Residual Network的重要性毋庸置疑，是深度學(xué)習(xí)領(lǐng)域的里程碑工作，每位立志于好好研究或者應(yīng)用深度學(xué)習(xí)技術(shù)的都應(yīng)該認(rèn)真學(xué)。最先提出Residual Network思想的論文其實(shí)本質(zhì)上是個(gè)純經(jīng)驗(yàn)的思路，并沒有給出技術(shù)為何有效的有說服力的說法，然后第二篇Residual Network文章試圖在理論上解釋為何技術(shù)有效，主要還是從如何有效減少后向傳播中梯度消失的角度來談的，這固然是原因之一，但是我總覺得這個(gè)原因不本質(zhì)，后來又出現(xiàn)了一篇論文從Ensemble 的角度談為何Residual Network有效，我覺得這個(gè)解釋感覺更接近本質(zhì)一些，能解釋更多的類似模型。當(dāng)然這是我個(gè)人主觀感覺，其實(shí)為何有效目前還是沒有定論。但是這個(gè)例子能夠體現(xiàn)出深度學(xué)習(xí)的一個(gè)研究現(xiàn)狀和研究特點(diǎn)，大多數(shù)重大的深度學(xué)習(xí)進(jìn)展都類似這種情況。

正因?yàn)樯疃葘W(xué)習(xí)是個(gè)偏向經(jīng)驗(yàn)的領(lǐng)域，所以可以這么說：只有被實(shí)踐證明了能被深度學(xué)習(xí)確實(shí)有效地解決的問題才是深度學(xué)習(xí)適合解決的問題。其實(shí)就是說，好不好看療效。而很難從理論基礎(chǔ)上去推論說深度學(xué)習(xí)適合解決什么問題，因?yàn)樗睦碚摶A(chǔ)是不夠堅(jiān)實(shí)的，所以做推論更難。當(dāng)然這是我個(gè)人目前的理解，水平有限，不一定對(duì)。

（6）隨著微信/微博等的流行，人人都可以做自媒體來傳播自己對(duì)技術(shù)的看法，但質(zhì)量參差不齊，自己這方面有沒好的篩選干貨文章的經(jīng)驗(yàn)？

這確實(shí)是個(gè)問題，目前不論什么技術(shù)，最大的問題不是可參考的資料太少，而是信息太多，需要增強(qiáng)甄別意識(shí)，不要浪費(fèi)太多時(shí)間在低質(zhì)量?jī)?nèi)容上。我覺得這事情可以換個(gè)角度看，從篩出高質(zhì)量?jī)?nèi)容的目的出發(fā)，應(yīng)該先關(guān)注人，再關(guān)注內(nèi)容，其實(shí)技術(shù)人員在技術(shù)品味上有很大差異，先找到那些你認(rèn)可的人，再持續(xù)關(guān)注那些人發(fā)布的觀點(diǎn)或者文章，充分發(fā)揮人肉過濾器的作用，這可能是性價(jià)比比較高的方式。如果是機(jī)器學(xué)習(xí)領(lǐng)域的話，我推薦下北郵陳光老師的微博賬號(hào)“愛可可-愛生活”以及鮑捷兄維護(hù)的“機(jī)器學(xué)習(xí)日?qǐng)?bào)”，內(nèi)容非常全面，我現(xiàn)在上微薄比較少，一般隔一陣子會(huì)整個(gè)掃一遍這兩個(gè)賬號(hào)最新微博內(nèi)容，看看是不是遺漏了一些自己沒有關(guān)注到的重要內(nèi)容，對(duì)我很有幫助。

（7）說說從業(yè)以來，對(duì)你影響最大的一個(gè)人或者一件事吧。

我在科學(xué)院軟件所讀完博士就留在所里搞科研，后來有一陣子比較迷茫，主要是當(dāng)時(shí)我判斷了一下，發(fā)現(xiàn)自然語言處理這個(gè)領(lǐng)域那時(shí)候處于技術(shù)發(fā)展平臺(tái)期，就是大家都拿那么一兩個(gè)工具在那改來改去的，也沒見有什么實(shí)質(zhì)性的進(jìn)展，而且中期內(nèi)看不到有突破的跡象，覺得挺沒意思的，但是未來怎么樣也沒想清楚，所以就比較迷茫。后來有一次，軟件所孫樂研究員給我講了個(gè)故事，說是所里有位老先生，鐘情于機(jī)器翻譯，搞了10幾年中日翻譯，不過做到最后也只是個(gè)不能實(shí)際用的類似于玩具的系統(tǒng)。這事情當(dāng)時(shí)對(duì)我觸動(dòng)比較大，也是促進(jìn)我后來離開科學(xué)院去創(chuàng)業(yè)的一個(gè)重要原因。學(xué)術(shù)圈和工業(yè)圈在做事風(fēng)格、價(jià)值取向差異很大，之所以說這事情對(duì)我影響大，可以說對(duì)我當(dāng)時(shí)來說完全是個(gè)人生岔路口。

（8）假如現(xiàn)在回到高中畢業(yè)時(shí)，你還會(huì)選擇計(jì)算機(jī)專業(yè)嗎？會(huì)選擇具體哪個(gè)方向？

其實(shí)我本科讀的不是計(jì)算機(jī)，當(dāng)時(shí)選的是管理學(xué)院，到了研究生才換專業(yè)轉(zhuǎn)到計(jì)算機(jī)方向的。如果真能時(shí)光倒流，可以重新做選擇的話，我想我還是會(huì)選擇計(jì)算機(jī)作為未來的專業(yè)方向。回頭看過去的20年，從大的方向來說，有三個(gè)方向是所有職業(yè)發(fā)展里面比較好的：金融、IT和房地產(chǎn)。如果站在現(xiàn)在的時(shí)間節(jié)點(diǎn)往后看，房地產(chǎn)估計(jì)會(huì)逐漸沒落，而金融和IT應(yīng)該會(huì)繼續(xù)保持強(qiáng)勁發(fā)展的趨勢(shì)。金融行業(yè)如果獲得較好的職業(yè)發(fā)展很多時(shí)候依賴出身背景等自身不可控因素，IT行業(yè)自身的素質(zhì)和努力等自我可控的因素發(fā)揮的作用更大一些。所以綜合來看，IT行業(yè)是家庭出身一般的孩子能夠獲得較大發(fā)展舞臺(tái)的比較好的行業(yè)，不過IT技術(shù)更新?lián)Q代太快，你要能在別人夜夜笙歌的時(shí)候苦哈哈地去學(xué)新技術(shù)，得能坐得住，其實(shí)對(duì)人的要求也挺高的。當(dāng)然，上面說的內(nèi)容功利性強(qiáng)了些，首先應(yīng)該結(jié)合個(gè)人興趣來考慮，如果沒有興趣不論在哪個(gè)行業(yè)估計(jì)都會(huì)越來越痛苦。如果個(gè)人職業(yè)發(fā)展興趣能夠和社會(huì)發(fā)展趨勢(shì)相互吻合是最好的。

至于具體方向的話，估計(jì)會(huì)選機(jī)器學(xué)習(xí)相關(guān)的方向。很明顯人工智能技術(shù)會(huì)在人們將來的生活起到越來越重要的作用，而如果自己能夠用自己的知識(shí)和才智推動(dòng)人們生活在過去只能在科幻片里看到的場(chǎng)面還是挺酷的一件事。

（9）對(duì)在校計(jì)算機(jī)科班的學(xué)生談?wù)勛约簩W(xué)習(xí)的經(jīng)驗(yàn)或者建議吧。

我覺得學(xué)校里學(xué)的內(nèi)容和工作里需要的技能點(diǎn)脫節(jié)現(xiàn)象比較嚴(yán)重，當(dāng)然如果自己學(xué)習(xí)能力強(qiáng)這都不是問題。如果有建議的話，建議學(xué)計(jì)算機(jī)的學(xué)生可以考慮參加些開源項(xiàng)目，增加實(shí)際動(dòng)手能力，這可能是比較高的要求了，如果把要求放低些，至少應(yīng)該找?guī)讉€(gè)自己感興趣的口碑好的開源項(xiàng)目，仔細(xì)把項(xiàng)目的設(shè)計(jì)思路以及代碼邏輯或者代碼風(fēng)格等吃透，這對(duì)于提升自身專業(yè)能力有很直接的幫助。另外，目前各種類似于Kaggle這種數(shù)據(jù)方面的競(jìng)賽也比較多，如果有精力建議可以多參加，能獲得好名次固然好，但是這不是最重要的，以賽促學(xué)，學(xué)習(xí)效率會(huì)比較高，學(xué)的東西也會(huì)比較接地氣。

（10）如何看目前市場(chǎng)上人工智能被炒得這么熱的現(xiàn)象？

我從業(yè)這么多年，應(yīng)該說一直沒有離開人工智能這個(gè)大領(lǐng)域，但是最近一年人工智能能熱成這樣子一則沒想到，二則也是第一次感受到這種熱度。人工智能熱本身其實(shí)是個(gè)好事情，越來越多資金和社會(huì)關(guān)注涌入這個(gè)行業(yè)無疑對(duì)于技術(shù)創(chuàng)新是有非常直接的促進(jìn)作用，而且對(duì)于行業(yè)內(nèi)的兄弟們來說對(duì)于自身價(jià)值的增值也是有很好的幫助作用，應(yīng)該說這次人工智能熱，深度學(xué)習(xí)在其中的背書作用是功不可沒的，因?yàn)樯疃葘W(xué)習(xí)確實(shí)在很多場(chǎng)景證明了自己，應(yīng)該說人工智能熱是有很大的合理因素在其中。而且，從長(zhǎng)期看，我是人工智能技術(shù)的極端樂觀主義者，它越來越重要這一點(diǎn)也是不存任何疑問。

但是，我還是想潑點(diǎn)冷水，短期看，最近人工智能在各種媒體的推波助瀾下，炒作得有點(diǎn)過頭了，我個(gè)人覺得這里面的泡沫非常嚴(yán)重。確實(shí)，有深度學(xué)習(xí)的效果背書，不能說這是一種純粹的炒作。但是普通人眼中期望的人工智能能到達(dá)的高度絕對(duì)不是目前技術(shù)短期內(nèi)能夠達(dá)到的，期望越大，從高峰跌落摔得就越慘，這個(gè)道理我相信大家都理解。我覺得人工智能產(chǎn)品有個(gè)特點(diǎn)，就是絕大多數(shù)屬于錦上添花型的，很少有雪中送炭型的，縱觀目前市場(chǎng)上各種人工智能產(chǎn)品，真正能夠提供必不可少價(jià)值的少之又少。這里面的泡沫無疑越來越大，但是大量產(chǎn)品缺乏堅(jiān)實(shí)的產(chǎn)品價(jià)值基礎(chǔ)，我感覺這有點(diǎn)像15年上半年的A股那時(shí)候的市場(chǎng)狀態(tài)，每個(gè)人都以為這是一次獨(dú)一無二的牛市，但是音樂總有終止之時(shí)。

總結(jié)

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