賈陽青氏がフェイスブックを辞任し、アリババ・シリコンバレー研究所の副社長に就任したことが明らかになった。

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3月2日の夜、知书でAI人事異動に関する大きなニュースが報じられた。Caffeの著者である賈洋青氏がFacebookを退職するという。

わずか数時間で、約 10 万人がこの質問を閲覧しました。それだけでなく、AI Frontlineによると、Facebookを退職した後、賈楊青氏はアリババ・シリコンバレー研究所の副社長を務め、今年3月11日に正式に同社に入社する予定だという。

辛志遠氏は賈陽青氏本人とアリババ氏に確認を求めたが、どちらからも返答はなかった。 Yangqing Jia 氏も Facebook AI アーキテクチャのディレクターとして 3 月 27 日の ScaledML カンファレンスに出席しました。

一方、賈陽青氏の辞任のニュースは業界で広まっている。デューク大学の陳一然教授も微博に次のように投稿した。「アリババシリコンバレー研究所はそれ以来、「1つのハードと1つのソフト」の2大名によるリーダーシップモデルを開始し、AI研究分野で大きな進歩を遂げています。」

陳易然氏が言う「ハード」とは、あるアメリカの大学のコンピューターアーキテクチャの教授であり、「ソフト」とは賈洋青氏である。

おそらく、賈陽青氏自身にとっては、これは単なる「普通の転職」に過ぎないが、彼の現在の役職であるFacebookのAIアーキテクチャ担当ディレクターと、噂されている次の勤務先であるアリババDAMOアカデミーシリコンバレー研究所を考慮すると、これは2019年の最も重要な人事異動の1つとなるだろう。

Caffe から PyTorch まで、AI アーキテクチャのマスターになるまでの Yangqing Jia の旅

Yangqing Jia 氏は、ディープラーニング フレームワーク Caffe の作者として最もよく知られています。清華大学卒業後、カリフォルニア大学バークレー校でコンピュータサイエンスの博士号を取得。NECアメリカ研究所、Google Brainに勤務。2016年にFacebookに研究員として入社。現在はFacebookのAIアーキテクチャ担当ディレクターとして、最先端のAIプラットフォーム開発と人工知能研究を担当。

カリフォルニア大学バークレー校で博士号取得を目指していたYangqing Jia氏は、ディープラーニングフレームワークCaffeを開発しました。Caffeの正式名称は「Convolutional Architecture for Fast Feature Embedding」です。優れた構造、パフォーマンス、コード品質により、Caffeは現在までに最も人気があり成功したオープンソースのディープラーニングフレームワークの1つとなり、この分野の発展を大きく促進し、影響を与えました。

その後、Jia Yangqing は Google Brain にインターンとして入社し、TensorFlow プラットフォームの開発に参加しました。 2016年2月、賈洋青氏はフェイスブックに参加し、そのニュースは当時フェイスブック界で大きな議論を巻き起こした。詳細については、Caffe に関する New Intelligence レポートをご覧ください。著者 Jia Yangqing: なぜ Google を辞めて Facebook に参加したのか?

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それ以来、賈陽青はAIアーキテクチャの道を歩み続けています。

2016 年 11 月、Facebook は、モバイル フォンでディープ ニューラル ネットワーク モデルを実行できる軽量でモジュール式のディープラーニング フレームワークである Caffe2Go をリリースしました。賈楊青氏はチームを代表してFacebookの公式ウェブサイトに次のように投稿した。「私たちはモバイルデバイス上で新しいディープラーニングプラットフォームを開発しました。これによりリアルタイムのキャプチャ、分析、ピクセル処理が可能になります。この高度な技術は手の中でのみ実現できます。…Caffe2Goは、Torchなどの研究ツールチェーンとともに、Facebookの機械学習製品の中核を構成しています。」

2017 年 4 月、Facebook はオープンソースの製品レベルのディープラーニング フレームワーク Caffe2 を発表し、クロスプラットフォームの機械学習ツールを導入しました。 Caffe2 は、表現力、スピード、モジュール性を念頭に置いて作成された、Caffe の実験的な再現です。 2017 年 9 月のテストでは、Caffe2 は TensorFlow、PyTorch、MXNet、CNTK などのフレームワークの中で、精度 79%、計算時間 149 秒で上位にランクされました。

Facebookは2018年5月、PyTorch 0.4とCaffe2の統合に基づくフレームワークであるPyTorch 1.0を正式に発表しました。また、ONNX形式も統合されており、研究と制作の機能を1つのフレームワークに統合することを目指しています。

ディープラーニングのオープンソース フレームワークの断片化から TensorFlow と PyTorch の現在の競争まで、Jia Yangqing 氏も Caffe の作者から Facebook の AI アーキテクチャ ディレクターに昇進しました。

彼は PyTorch 1.0 プロジェクトの共同リーダーを務め、2017 年にオープン モデル形式のプロトタイプを作成しました。これは後に FB、Microsoft、Amazon、および多くのハードウェア ベンダーによってリリースされた ONNX となりました。

Google Brain、FacebookからAlibabaまで、新たな場所で飛び続ける

賈陽青氏の辞任について、Facebookのソフトウェアエンジニアであるシャオ・フェイ氏は知乎で次のように答えた。

有名人たちは、大企業の栄光に執着することはありません。プラットフォームは、彼ら自身のキャリア開発を達成するための単なる足がかりに過ぎません。

あるいは、優秀な人材に囲まれた環境で努力して成長し、コア技術を学び、最終的には自立できる技術専門家になることもできます。あるいは、優れた EQ と IQ を頼りに問題を解決し、チームとともにさらなる価値を生み出し、最終的には全員をリードできるチームリーダーになることもできます。

そのため、Caffe2 + Pytorch の合併、社内の混乱、絶え間ない否定的なニュースなどにより、Jia Yangqing の選択は、自分の成長により適したプラットフォームを見つけ、別の場所で飛び続けることだけでした。

賈陽青さんは浙江省紹興市出身。以前ブルームバーグ・ニュースとのインタビューで、記者から将来中国に戻って働く可能性はあるかと尋ねられた賈陽青さんは、「これはもっと複雑な問題で、家族やさまざまな理由を考慮する必要がある」と答えた。

ここ数年、BATなどの企業は大規模にAI研究機関を設立し、米国、特にシリコンバレーやシアトルなどのITセンターに支社を開設し、米国の多くのAI人材を引き付けていますが、もちろんその多くは中国人です。

グローバル化を進めているのはBATだけではない。長年海外で働き、生活してきた中国のエンジニアや研究者が中国企業に「復帰」するためのハードルを下げることも大きな理由だ。それはまるで、多くの研究者が「シアトルを離れたくない」という理由で、馬化騰がマイクロソフトの向かいに研究所を開設したようなものだ。

2017年10月の雲啓会議で、アリババは人材誘致のため3年間で1000億人民元を投資し、世界的な研究機関「アリババ大墨アカデミー」を設立すると発表しました。 DAMO アカデミーは、米国のサンマテオ (サンフランシスコ ベイエリア近郊) やベルビュー (ワシントン州) など、世界各地に最先端技術研究センターを設立しています。

噂によると、賈陽青の次の行き先はサンマテオにあるDAMOアカデミーシリコンバレー研究所である可能性が高い。

出典: Google Earth

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賈陽清はフェイスブックの新しい投稿で、杭州の保俶塔を訪れた際の写真を掲載した。

賈陽青さんはFacebookで杭州の保俶塔を訪れた時の投稿をシェアした。

保俶塔はアリババ本社からまだ遠いが、アリババに入社するには、シリコンバレー研究所で働くためにも、まず杭州本社に行って関連手続きをしなければならない。そのため、この写真は賈陽青がアリババに入社したという主張に信憑性を与えている。

AIオープンソースフレームワークのエコシステムは台頭しており、業界には今後多くのエキサイティングなことが起こります。

賈楊青氏のLinkedInページによると、同氏はFacebookに入社後、複数のチームを創設、開発、分割しており、現在ではこれらを総称してFacebook AIインフラストラクチャグループと呼んでいる。

AI アーキテクチャのディレクターとして、研究者とエンジニアのチームを率いて Facebook の大規模な AI プラットフォームを完全に構築し、広告、フィード、検索ランキング、コンピューター ビジョン、音声、自然言語処理、VR および AR アプリケーションなどの AI 製品の使用事例をサポートしています。

機械学習は世界規模の問題を解決する可能性を秘めています。ただし、主要なエンジニアリング問題をサポートするには、非常にスケーラブルな機械学習が必要です。現在、AI アーキテクチャとプラットフォームの研究開発は、実用上の意義がますます高まっています。

2018 年 4 月、Yangqing Jia 氏は ScaledML カンファレンスで、Facebook が機械学習に使用するハードウェア、プラットフォーム、フレームワークなど、Facebook がどのように機械学習を使用しているかを紹介しました。

Facebookの機械学習システムは20億人のユーザーをサポートするプラットフォームです

Caffe2とPyTorchの統合に関して、賈楊青氏は知乎で、2つのフレームワークを統合することで開発効率が大幅に向上し、開発者に利便性を提供できると述べた。

PyTorch は優れたフロントエンドを備え、Caffe2 は優れたバックエンドを備えているため、統合により開発者の効率をさらに最適化できます。現在、FAIR のプロジェクトの半分以上が PyTorch を使用しており、製品ライン全体で Caffe2 を使用しているため、双方がそれぞれの長所を統合する強い意欲を持っています。

開発効率は、Facebook で私が非常に重視していることです。昨年半ばに ONNX プロジェクトを立ち上げ (最初のバージョンのコードは自分で書きました)、その後、異なるフレームワーク間、さらには異なる企業間のコラボレーションを強化するために ONNX チームの構築に協力しました。コード レベルでの Caffe2 と PyTorch の統合も、当時から徐々に進めてきたことです。

アリババは2018年12月、広告、推奨、検索などのシナリオを対象としたディープラーニングフレームワークXDLをオープンソース化しました。これは産業グレードの分散運用機能の構築に重点を置いており、TensorFlowやPyTorchなどの既存のオープンソースフレームワークとシームレスに接続できます。

Jia Yangqing 氏は友人たちの中で、XDL は「フレームワーク レベルで車輪の再発明をするのではなく、フレームワークの上とアプリケーションの下の大規模なコンピューティング抽象化とシステム抽象化に焦点を当てた非常に実用的な作業です。オープン ソース フレームワークが安定した後は、これが業界の一般的な傾向になるはずです」とコメントしました。

おそらく 2 年前と比較すると、ディープラーニングのオープンソース フレームワークとコンパイラのエコシステムはより安定した時期に入ったようですが、競争はまだ終わっていません。次に、AI 技術が大規模に適用され、より多くの分野に浸透するにつれて、より多くの AI エンジンと産業グレードのディープラーニング フレームワークが登場する可能性があります。

さらに重要なのは、現在の AI フレームワーク分野では、中国からの製品がまだ不足していることです。 Baidu の PaddlePaddle も Tencent の Angel も、TensorFlow、PyTorch、MXNet と競合することはできません。

もし賈陽青氏が本当にアリババに加われば、中国のフレームワークが大規模AIアーキテクチャの段階に入ることが期待できるかもしれない。つまり、何があっても、私は偉大な神の選択と未来を楽しみにしています。