现场挤爆了！何恺明 MIT 最新演讲：未来工作将聚焦 AI for science

又一名 AI 大有了新动向！

当地时间3月13日下午3点，何恺明在MIT做学术演讲。据现场网友所述，即便自己提前半小时往到现场，但仍挤不进会场，仅排队就拐了几个弯，MIT CSAIL 还暂时开了隔壁会议室投屏，许多人是挤在小角落里听完全程的。

据 MIT CSAIL 实验室此前发布公告展示，本次何恺明的演讲主题是 "In Pursuit of Visual Intelligence"（追求视觉智能）。

在现场演讲中，何恺明按时间线顺序回忆其之前的几篇工作，主要包括了 ResNet、Faster R-CNN、Mask R-CNN、MoCo 和 MAE。据何恺明所言，“ 在 ResNet 出现以前，Deep learning 的大厦上空漂浮着一朵乌云，而 ResNet 往掉了这朵乌云。”

此外，何恺明也在现场透露了接下来的研究方向会是 AI for science，将聚焦视觉和 NLP 大一统做 self-supervised X+AI。

展开全文

会议室爆满（图源：知乎）

MIT CSAIL 隔壁会议室满座（图源：知乎@睡不醒的芋泥）

（图源：知乎@睡不醒的芋泥）

1

何恺明将回回学术界？

何恺明是 CV 领域的翘楚，其谷歌学术被引用次数已经突破40万次，在2022年人工智能全球最具影响力学者榜单中，何恺明获得第一名。

自3月9日何恺明将在 MIT 进行 Job talks（求职演讲）的消息传出后，很快引起 AI 圈的关注。Job talks 是学术界的一个传统，多集中在每年的三四月份进行，申请博士或教职的学者会到高校内做学术报告，演讲内容多为自己的研究成果。

随后杜克大学教授陈怡然也在微博上发声，表达“一直听说何恺明在Market上，靴子终于落了地。”

值得一提的是，假如何恺明确认加进 MIT，那他将会成为全校被引用次数最高的学者。目前 MIT 全校被引用量最高的是化学与生物医学工程系的 Robert Langer，总引用量超过38万次。

有网友表达，何恺明能够进进到 MIT 的 Job talks 阶段，阐明他已通过简历筛选，其研究成果和能力上得到 MIT 的认可，但这并不意味着何恺明最终会抉择加进 MIT。

2

从高考状元到 CV 大神

何恺明是广东人，从小在广州长大，在广州执信中学读书时曾获得全国物理竞赛和省化学竞赛的一等奖。2003年5月，何恺明获得保送清华的资格，同年他以满分900分的成果，成为当年广东省9位满分状元之一。进进清华大学以后，何恺明舍弃保送的机械工程及其自动化专业转向基础科学班。

2007年，还未毕业的何恺明进进微软亚洲研究院实习，出于对计算机图形图像课程的兴致，他抉择加进了视觉计算组。头两年里，何恺明尝试做过不少各种各样的课题，但一直发不了论文，这对此前头顶着高考满分状元光环的他来说，无疑是个不小的打击。

何恺明花了更多时间在问题研究上，甚至在电脑游戏里找灵感。不喊则已，一喊惊人。2009 年，汤晓鸥、何恺明以及孙剑凭借论文“Single Image Haze Removal Using Dark Channel Prior ”，获得该年度 CVPR 的最佳论文奖，这也是该会议 30 年以来第一次（也是唯一一次）颁发给亚洲研究学者。

汤晓鸥（左）和何恺明（右）

2011年，何恺明从香港中文大学多媒体实验室（MMLab）博士毕业，后加进微软亚洲研究院工作；2016年8月，他离开微软亚洲研究院，转而加进 Facebook AI 研究院（FAIR）。

2015年，由何恺明提出的深度残差网络 ResNet ，在 ILSVRC 2015 分类任务竞赛中，首次超越人类水平，斩获竞赛第一名，该工作还拿到了 2016 年 CVPR 最佳论文。

在 FAIR 期间，何恺明和团队在计算机视觉领域取得了不少亮眼的成果，包括 Mask R-CNN 等系列研究。其中，Mask R-CNN 解决了图片中的实例级对象分割问题，不仅能将照片中的人、动物等对象单一检测，还可为其每个对象实例生成一个高质量分隔遮罩，该工作获得了 ICCV 2017 的最佳论文奖。

而在往年火热的 AIGC 领域，何恺明团队在原有的 CLIP 架构基础上，使用掩码方法，不仅实现新模型速度3.7倍的提升，模型性能也得到了一定程度的优化。

3

离开大厂的 AI 大牛再添一员

事实上，早在往年 Meta 第一波裁员时，就有消息传出何恺明也在被裁名单中，但彼时阿里巴巴副总裁贾扬清在相关知乎问题下对这一消息进行了否认。

何恺明所在的 Facebook AI Research 自往年以来，已经发生过几次重大调整。

其中，图灵奖得主杨立昆（Yann LeCun）负责基础研究，Jerome Pesenti 负责治理整理 AI 部门的技术、产品赋能、运营等工作。但自2022年6月开始，FAIR 被并进至元宇宙部门Reality Labs，杨立昆转向该部门的首席科学家 Andrew Bosworth 汇报。

后续的调整也是围绕“往中心化组织结构”进行，重点在削减对基础研究的投进。

可以看到，即便如 Facebook 这样的巨头在整体预算整体收缩之际，AI 研究院率先面临了被边缘化的困局。

预算缩减、人心涣散，直接导致了优异人才的离职频发。这些离开的 AI 大牛有两条发展路径：一是从工业界回到学术界，二是从大厂离开、自己创业，担任CEO或CTO等要职，并继续从风险投资人处成功获得融资。

就在半月前，亚马逊机器学习部门原杰出科学家/VP Alex Smola 与首席科学家李沐师徒二人离职，进军大模型方向创业，此次何恺明前往 MIT 面试教职的消息，也再次引发外界对大厂 AI 实验室和 AI 人员的讨论和探求。

参考链接：

1.

—版权声明—

来源：AI科技评论，编辑：nhyilin

仅用于学术分享，版权属于原作者。

若有侵权，请联系微信号:Eternalhui或nhyilin删除或修改！

—THE END—

☞ 热议！原北大博导被吊销教资许可证，曾被举报与多人发生关系......

☞ 同济一博士生3年发表14篇一作论文引热议，本人亲自下场回应！

☞ 2022 年谷歌博士生奖学金名单公布，17 位华人博士生进选

☞ Nature两连发：揭秘美国博导学术霸凌亚洲博士后黑幕

☞ 「金氏黑手党」师从这位芯片教父，让韩国半导体在世界崛起

☞ 国家杰青！苏州大学，迎来新校长！