将门专访:鲍捷:我们不生产好东西,只是好东西的传送门

这是一个不缺乏内容的时代。但是如何能够快速地寻找到优质的内容、与那些优秀的思想相遇,对于时刻处在忙碌状态的我们来说,显得尤为重要。

过去的一个月,将门陆续采访了5位在技术领域不断输出高价值内容的账号背后的运营者,他们中有的言辞犀利,但字字珠玑;有的不算高产,但篇篇入人心;有的看似神秘,却平易近人……

今天和大家分享的这篇文章,来自我们和微博账号「好东西传送门」的运营者——鲍捷的对话。《好东西传送门》每天发送的基于不同主题的日报(如机器学习、大数据、Web技术等),帮助大家在信息泛滥的时代里很好的挑选出了优质的专业知识。如今,《好东西传送门》已经在微博上积累了5万多的忠实粉丝。而经将门对话后得知,《好东西传送门》的运营者鲍捷目前也是一名创业者,正全力于探索人工智能在金融领域的应用。对于人工智能的创业潮,作为亲历者,他会有什么样的见解呢?

以下是我们和鲍捷的对话,Enjoy~

 

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问:给我们介绍一下您自己吧。大家可能都非常好奇您是谁、您的背景、职业,以及您现在正在做什么?

鲍捷:从1998年开始我一直在从事人工智能的研究,先后在神经网络、机器学习、逻辑和知识表现等领域做了一些工作。2007年从美国衣阿华州立大学博士毕业后,先后在伦斯勒理工学院(RPI)和麻省理工学院(MIT)做了一段博士后研究。这十年间都在研究把人工智能的方法,特别是知识表现用在Web领域里。2011年我加入美国三星研究院,做了一些问答系统和自然语言处理的的工作。2013年辞职出来在硅谷成立了一家小公司叫Memect,继续折腾各种在学术界和大公司难以实现的理想。2015年和Memect的大多数人回到北京,取了个中文名字“文因互联”。目前主要做金融领域的人工智能应用。

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问:您的“好东西传送门”微博账号是什么时候开始做的?为什么会叫这个名字?

鲍捷:我们在Memect最早(2013年9月)的东西是一个“语义电子邮件”系统,就是把电子邮件做了自然语言处理的结构化分析以后,做一些提高效率的应用。这个系统遇到了很多困难没有做好,但是在做的过程中发现大家会通过邮件分享网页链接和附件,这些东西管理起来很麻烦,于是就把这部分单独拎出来做了一个“可视化书签”应用,就是可以把任何链接和文件都变成有预览图和文字摘要的小书签。这个东西有些有收藏癖、信息过载严重的人蛮喜欢,但一直也是个小众应用。

我们为了推广它,在各个中英文社交媒体拼命地推我们的卡片,但最后只有在微博上有人理我们。开始是用我们的个人微博帐号推的,求一些大V来转,后来我们想,还是专门搞一个帐号来发这些东西,2014年7月的时候就注册了“好东西传送门”。叫这个名字是因为发的主要是各种干货“好东西”。我们不制造好东西,只是传送。

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问:什么样的契机让您开始在自己的微博上分享现在的各种内容?这些内容主要的分类有哪些?

鲍捷:因为我自己是微博的重度用户,在没有好东西传送门之前就已经在分享这些内容了。不过个人帐号比较杂,除了技术也会谈很多社会和历史话题,有了好东西传送门之后,技术内容就转过去了。其实在没有微博的时候,我们就用邮件和Wiki做类似的分享,所以微博只是让这个分享变得更容易了。我自己关注的主要是人工智能、Python,所以分享的内容以这些为主,计算机科学和技术的其他方面也会涉及一些。

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问:您是如何做到每天能涉猎这么多的文章的?这些微博都是您自己发的么?还是有转发机器人或者其他人在帮您?

鲍捷:在最早的时候,好东西传送门的内容都是人工选择的。到了2014年8月我们决定自动化,至少半自动化。到9月份这个机器推荐系统差不多就写好了,不过中间有些波折,到了11月份算是稳定运作了。这时候就不用我天天找素材了,机器会自动帮我找,我最终审核一下。后来陆续有其他人来帮我审核,一共办了5个日报。

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问:您每天一般会花多少时间在运营您的微博上?

鲍捷:2014年年底我大概会花半个小时审核、发布内容,当时有Python和机器学习两个话题。更早的时候时间更多,随着算法的提升,花的时间就越来越少。当然,算法本身也需要根据内容的变化调整。要看其他人的留言也需要一些时间。

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问:这几年经营这个微博账号,有发生过什么让您印象特别深刻/有趣的事么?

鲍捷:2014年10月当时有了1万粉丝,突然帐号被封了,不知道为什么。当时一个微博的人也不认识,出了事以后有几个新浪的朋友就和我的个人微博帐号联系,因为他们也是好东西传送门的粉丝,非常喜欢这个帐号,就很积极地和我一起想办法。后来托了很多关系,终于找到渠道解决了这个问题。大概有一天一夜没睡觉(因为和中国有时差)。那一天里一下冒出来很多人从各个角度帮我们想办法,大家真的是很爱这个服务,这是之前没有体会到的,我们做的东西真的对一些人有价值。所以这个事情以后,我们就觉得更加有责任把它维护好。过去两年我们一直坚持不用API发微博而是手工发,就是怕被封,虽然要付出一些时间的成本也是值得的。

另外就是文因互联是从好东西传送门演化出来的。表面上看“机器学习日报”这种东西和金融搜索没有关系,其实底层算法和工程层面,都是密切相关的。有很多东西不是一开始能预料到的,做事的过程中,会有很多意想不到的应用。这种serendipity是特别有意思的。

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问:您目前正在做什么方向的创业?能给我们简要介绍一下么?

鲍捷:我们(文因互联)主要做基于人工智能的金融应用。目前主要是做金融搜索和预警两个应用。用到技术主要是语义分析和知识图谱,也是我们几个创始人过去一直从事的研究。我们对金融领域的文本做分析,把那些原来要人工做的简单重复劳动用机器替代,在价值判断和风险评估两方面提高人的效率。在数据处理自动化的基础上,可以做很多有价值的应用,比如自动报告、报表自动摘要、风险量化和预警、投资组合建议等等。大家可以试试我们的语义搜索: http://wenyin.io

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问:您是如何看待人工智能这波创业潮的呢?这是个泡沫么?您更看好人工智能哪个方向创业?

鲍捷:这肯定是个泡沫,因为各种奇奇怪怪的人都在谈人工智能,各种不着边际的夸大。不过人工智能——也许其他的技术领域也一样——一直在经历泡沫和泡沫的破灭。我自己就经历了神经网络和语义网这两个概念被炒作和破灭的过程,从内心深处是很讨厌泡沫的。泡沫让人产生不切实际的幻想,几年以后发现幻想不能兑现又产生过份的失望。这对整个领域的发展并没有什么好处。比如现在对深度学习(神经网络的一个分支)的过份吹捧,在我们经历过上次神经网络冬天的人看来,就是有些令人啼笑皆非的。不过,也许人类社会本来就不可能理性前进,指望没有泡沫的发展也许本身就是不切实际的。当泡沫破灭的时候,总还会留些东西下来,技术就是这样进三步、退两步。过去60年人工智能的发展一直都是这样。

人工智能的各个分支现在都在突破,从应用的角度我觉得都很有希望,并没有哪个分支更值得关注。过去两年计算机视觉得到的投资最多,还有语音,可能是这些在深度学习的促进下突破效果明显,所以大家比较乐观。我自己是做语义的,自然对自己熟悉的这个分支比较乐观。

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问:从研究员到创业者,从学术界到工业,创业路上你最深刻的感悟是什么?

鲍捷:创业和革命的道理是相通的。展开说就太长了。总之,看了《创新者的窘境》《精益创业》《从优秀到伟大》等等几十本书,和三年多的亲身实践后,我发现这些西方的管理原则和中国革命过程中总结出来的那些方法惊人的相似。

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问:如果给你再选一次的机会,您还会选择创业么?

鲍捷:会,而且更早些。因为越往后身体越差,家庭负担越重。30岁、35岁、40岁做这些事负担完全不同。

本文由将门创业(thejiangmen)原创

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