公眾號(hào)/AI前線

策劃編輯｜ 蔡芳芳

作者｜ 洪亮劼

編輯｜Debra

AI 前線導(dǎo)讀：雅虎是最早成功的互聯(lián)網(wǎng)公司之一，也是最早意識(shí)到需要把基礎(chǔ)研究，特別是機(jī)器學(xué)習(xí)以及 人工智能 研究，應(yīng)用到實(shí)際產(chǎn)品中的公司。雅虎從很早就開始招聘和培養(yǎng)研究型人才，雅虎研究院就是在這個(gè)過程中應(yīng)運(yùn)而生的。

本文將說一說雅虎研究院的歷史，以及過去十多年間取得的成就，聊一聊如何通過引進(jìn)高級(jí)人才，迅速構(gòu)建起一支世界級(jí)的研發(fā)團(tuán)隊(duì)。當(dāng)然，也會(huì)聊一聊研究院的衰落。高級(jí)研發(fā)機(jī)構(gòu)對(duì)于企業(yè)而言往往是錦上添花的事情，在整個(gè)公司產(chǎn)品和視野都欠缺的情況下，也往往避免不了最后衰敗的結(jié)局。

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雅虎研究院的創(chuàng)立

雅虎研究院的故事要從一個(gè)叫烏薩馬·菲亞德（Usama Fayyad）的人說起。烏薩馬出生在北非突尼斯的迦太基（Carthage），早年在突尼斯以及其他地中海沿岸國家度過，包括中東、非洲以及南歐的一些國家。高中時(shí)期在約旦的安曼生活，后來在美國密歇根大學(xué)度過了他的本科（1984 年）、碩士（1986 年）以及博士（1991 年）生涯。畢業(yè)之后，烏薩馬來到了美國加州南部隸屬于美國國家航空航天局（NASA）的噴氣推進(jìn)實(shí)驗(yàn)室（Jet Propulsion Laboratory）工作，一直到 1996 年。之后加入微軟研究院，從事數(shù)據(jù)挖掘的研究工作。

早在 1994 年，烏薩馬就和拉馬薩米（Ramasamy Uthurusamy）一起組織了最后一屆 KDD 研討班，然后在 1995 年，他們把這個(gè)研討班升級(jí)成了會(huì)議，并在加拿大蒙特利爾舉辦了第一屆 KDD 大會(huì)（First International Conference on Knowledge Discovery in Data）。從此，KDD 大會(huì)成了數(shù)據(jù)挖掘、數(shù)據(jù)科學(xué)以及應(yīng)用機(jī)器學(xué)習(xí)的頂級(jí)會(huì)議。

1996 年，烏薩馬又創(chuàng)辦了一本叫《數(shù)據(jù)挖掘和知識(shí)發(fā)現(xiàn)》（Data Mining and Knowledge Discovery）的學(xué)術(shù)期刊，并親自擔(dān)任主編。這本期刊也漸漸成了數(shù)據(jù)挖掘領(lǐng)域主要的學(xué)術(shù)期刊之一。烏薩馬本人可以說在 20 世紀(jì) 90 年代中期，就已經(jīng)開始成為數(shù)據(jù)挖掘領(lǐng)域重要的領(lǐng)軍人物。

進(jìn)入 21 世紀(jì)，烏薩馬先是在 2000 年創(chuàng)立了一家叫 Audience Science 的數(shù)據(jù)挖掘公司并擔(dān)任 CEO，然后又在 2003 年創(chuàng)立了一家叫 DMX Group 的數(shù)據(jù)挖掘咨詢公司，后者于 2004 年被雅虎收購。不久后，他成為雅虎的執(zhí)行副總裁以及首席數(shù)據(jù)官（Chief Data Officer），這也是互聯(lián)網(wǎng)歷史上的第一位首席數(shù)據(jù)官。

因?yàn)檠呕⒃谒阉饕约皬V告業(yè)務(wù)上的擴(kuò)展，烏薩馬意識(shí)到應(yīng)該成立一個(gè)類似于微軟研究院，但更偏向于互聯(lián)網(wǎng)業(yè)務(wù)的研究組織，這個(gè)想法得到了公司 CEO 楊致遠(yuǎn)的支持。烏薩馬當(dāng)時(shí)的首要任務(wù)是為研究院物色一位院長。

經(jīng)過一段時(shí)間的尋找，他成功邀請(qǐng)到普拉巴卡·拉加萬（Prabhakar Raghavan）來擔(dān)綱。今天回頭來看，普拉巴卡無疑成功地引領(lǐng)了雅虎研究院，并讓其一度成為人人向往的互聯(lián)網(wǎng)研究機(jī)構(gòu)。當(dāng)然，這跟普拉巴卡本人的經(jīng)歷也密切相關(guān)。

首先，他本人就是知名的學(xué)者，參與撰寫的經(jīng)典教科書《隨機(jī)算法》（Randomized Algorithms）和《信息檢索導(dǎo)論》（Introduction to Information Retrieval）在學(xué)術(shù)界享有盛譽(yù)。他還是 ACM、IEEE 的院士，也是美國工程院院士，這為他招納學(xué)術(shù)界權(quán)威人士和博士生提供了便捷。加入雅虎之前，他已經(jīng)在 IBM 研究院以及 Verity 任職多年，IBM 的從業(yè)經(jīng)歷更是讓他對(duì)企業(yè)文化和工業(yè)界的研究機(jī)構(gòu)有了很深的了解。

2005 年 7 月，雅虎研究院正式成立，普拉巴卡擔(dān)任研究院負(fù)責(zé)人，向?yàn)跛_馬匯報(bào)。2008 年，雅虎研究院與之前就在搜索與廣告事業(yè)部存在的應(yīng)用科學(xué)部門合并。在卡羅爾·巴茨（Carol Bartz）任職 CEO 期間，普拉巴卡直接給她匯報(bào)，并且普拉巴卡還曾擔(dān)任首席戰(zhàn)略官。

雅虎研究院的蓬勃發(fā)展和輝煌

雅虎研究院組建之后，首要任務(wù)當(dāng)然就是吸引工業(yè)界和學(xué)術(shù)界的知名學(xué)者，從而能夠組建一個(gè)有效的團(tuán)隊(duì)。普拉巴卡利用他個(gè)人和烏薩馬的聲望，很快就做到了這點(diǎn)。

比如，之前和普拉巴卡在 IBM 共事的安德魯·湯姆金斯（Andrew Tomkins）加入團(tuán)隊(duì)，擔(dān)任負(fù)責(zé)搜索的首席科學(xué)家以及搜索方面的副總裁（安德魯后于 2009 年之后加入谷歌擔(dān)任工程總監(jiān)）。 再比如，曾和普拉巴卡在 IBM 共事的安德烈·布羅德（Andrei Broder）2005 年加入團(tuán)隊(duì)，擔(dān)任負(fù)責(zé)計(jì)算廣告方面的副總裁。

安德烈本人大有名頭。他在斯坦福大學(xué)攻讀博士期間師從圖靈獎(jiǎng)得主高德納（Donald Knuth），然后在曾經(jīng)名噪一時(shí)的第一代搜索引擎公司 AltaVista 擔(dān)任首席科學(xué)家，之后加入位于紐約的 IBM 研究院組建企業(yè)級(jí)搜索平臺(tái)。和普拉巴卡一樣，安德烈也是 ACM 和 IEEE 的雙料院士。2012 年安德烈加入谷歌，擔(dān)任杰出科學(xué)家 （Distinguished Scientist）。

我們這里簡(jiǎn)單列舉一些曾經(jīng)在雅虎研究院工作過的知名學(xué)者，我們便可一覽其盛況：

Ronald J. Brachman：哈佛大學(xué)計(jì)算機(jī)科學(xué)博士，加入雅虎研究院之前長期于貝爾實(shí)驗(yàn)室工作，曾擔(dān)任貝爾實(shí)驗(yàn)室人工智能研究部的負(fù)責(zé)人。1996 年之后擔(dān)任 AT&T 實(shí)驗(yàn)室通信服務(wù)研究中心副總裁。2005 年加入雅虎研究院協(xié)助普拉巴卡進(jìn)行管理，并于 2012 年到 2016 年間擔(dān)任雅虎研究院首席科學(xué)家以及負(fù)責(zé)人。Ronald 曾任 AAAI 主席。2016 年之后擔(dān)任紐約康奈爾科技大學(xué)的 Jacobs Technion-Cornell 研究院院長。

Yoelle Maarek：以色列理工大學(xué)計(jì)算機(jī)科學(xué)博士，加入雅虎研究院之前曾任 IBM 研究院的杰出工程師和谷歌的工程總監(jiān)。歷任雅虎研究院以色列分部的負(fù)責(zé)人、高級(jí)研究總監(jiān)，并在 2016 年 Ronald 離開之后任雅虎研究院的負(fù)責(zé)人。

Jan Pedersen：斯坦福大學(xué)統(tǒng)計(jì)學(xué)博士。2002 年加入 AltaVista 擔(dān)任首席科學(xué)家（在安德烈之后）。2003 年加入雅虎研究院擔(dān)任搜索和廣告方面的首席科學(xué)家（在安德魯·湯姆金斯之前）。2009 年加入微軟，擔(dān)任 Bing 核心搜索部門（Core Search）的首席科學(xué)家。2017 年加入 Twitter，擔(dān)任數(shù)據(jù)科學(xué)副總裁。Ben Shahshahani：普渡大學(xué)電氣工程博士。曾在 Nuance Communications 擔(dān)任工程總監(jiān)。2005 年加入雅虎研究院，之后歷任負(fù)責(zé)搜索廣告的高級(jí)總監(jiān)以及搜索與媒體科學(xué)組的副總裁。2012 年加入谷歌任工程總監(jiān)。2014 年回到雅虎，任廣告科學(xué)方面副總裁。

Ricardo Baeza-Yates：滑鐵盧大學(xué)計(jì)算機(jī)科學(xué)博士，ACM 和 IEEE 雙料院士，信息檢索和搜索方面的權(quán)威，著有《現(xiàn)代信息檢索》（ Modern Information Retrieval）一書。他在雅虎研究院擔(dān)任拉美和歐洲分部的副總裁直至 2016 年，也是智利科學(xué)院以及工程院的院士。Ravi Kumar：康奈爾計(jì)算機(jī)科學(xué)博士，加入雅虎研究院之前在 IBM 研究院從事數(shù)據(jù)挖掘算法的研究。2005 年加入研究院之后擔(dān)任首席研究科學(xué)家。2012 年加入谷歌擔(dān)任高級(jí)主任研究科學(xué)家（Senior Staff Research Scientist）。他的論文引用數(shù)達(dá) 3 萬次以上。

Evgeniy Gabrilovich：以色列理工大學(xué)博士，在雅虎研究院擔(dān)任首席研究科學(xué)家，并且擔(dān)任自然語言處理方向研究的負(fù)責(zé)人。2012 年加入谷歌擔(dān)任高級(jí)主任研究科學(xué)家。2012 年當(dāng)選 ACM 杰出科學(xué)家（ACM Distinguished Scientist）。

Deepak Agarwal：康涅狄格大學(xué)（University of Connecticut）統(tǒng)計(jì)學(xué)博士，加入雅虎研究院之前在 AT&T 擔(dān)任高級(jí)研究科學(xué)家一職。2006 年加入雅虎研究院擔(dān)任首席研究科學(xué)家，主要研究推薦系統(tǒng)相關(guān)的內(nèi)容。2012 年加入 LinkedIn，擔(dān)任人工智能和機(jī)器學(xué)習(xí)方面的副總裁。

Alexander Smola：柏林理工大學(xué)計(jì)算機(jī)科學(xué)博士，加入雅虎研究院之前任澳大利亞國立大學(xué)教授。2008 年加入雅虎研究院后任首席研究科學(xué)家（Principal Research Scientist）。2013 年加入卡內(nèi)基梅隆大學(xué)任教授一職。2016 年加入亞馬遜擔(dān)任機(jī)器學(xué)習(xí)方面的總監(jiān)。他的論文引用數(shù)達(dá) 8 萬次以上。

Jianchang (JC) Mao：密歇根州立大學(xué)計(jì)算機(jī)科學(xué)博士，加入雅虎研究院之前曾在 IBM 研究院任職，還曾擔(dān)任 Verity 的首席軟件架構(gòu)師。2004 年加入雅虎之后任廣告科學(xué)方面副總裁。2012 年加入微軟之后，先后擔(dān)任 Bing 的多個(gè)職務(wù)并于 2016 年被提升為公司副總裁。他的論文引用數(shù)達(dá) 1 萬次以上。

Raghu Ramakrishnan：德克薩斯大學(xué)奧斯汀分校計(jì)算機(jī)科學(xué)博士，加入雅虎研究院之前擔(dān)任威斯康星大學(xué)教授。2006 年加入雅虎研究院之后任云計(jì)算方面的副總裁。2012 年加入微軟之后一直擔(dān)任 CTO，負(fù)責(zé)云計(jì)算領(lǐng)域。他的論文引用數(shù)達(dá) 3 萬次以上。當(dāng)然，在雅虎研究院工作過的知名人士還有很多，這里無法一一列舉。不過我們可以看出，不少人在離開雅虎之后，依然在業(yè)界發(fā)揮著不小的作用。

除了招攬到一批優(yōu)秀人才，雅虎研究院也發(fā)表了一系列有價(jià)值的研究成果，在很短的時(shí)間內(nèi)建立了學(xué)術(shù)研究上的威望。在 10 年間，據(jù)不完全統(tǒng)計(jì)，雅虎研究院的學(xué)者獲得過兩次信息檢索頂級(jí)會(huì)議 ACM SIGIR 的最佳論文、3 次數(shù)據(jù)科學(xué)和數(shù)據(jù)挖掘頂級(jí)會(huì)議 ACM KDD 的最佳論文、兩次機(jī)器學(xué)習(xí)頂級(jí)會(huì)議 ICML 的最佳論文、兩次推薦系統(tǒng)頂級(jí)會(huì)議 ACM RecSys 的最佳論文、兩次信息檢索以及網(wǎng)絡(luò)信息挖掘的權(quán)威會(huì)議 ACM WSDM 的最佳論文、兩次信息檢索和數(shù)據(jù)庫領(lǐng)域頂級(jí)論文 ACM CIKM 最佳論文以及一系列有影響力的最佳論文獎(jiǎng)項(xiàng)，涵蓋了搜索、廣告、推薦系統(tǒng)、數(shù)據(jù)挖掘、機(jī)器學(xué)習(xí)、人機(jī)交互等諸多方面，為互聯(lián)網(wǎng)研究和發(fā)展做出了重大貢獻(xiàn)。

可以說在非常短的時(shí)間內(nèi)，雅虎研究院就用卓越的研究成果向世人證明了這個(gè)團(tuán)隊(duì)和組織的實(shí)力。曾經(jīng)在某一段時(shí)期內(nèi)，世界各國的優(yōu)秀研究人員和博士畢業(yè)生都希望躋身雅虎研究院的研發(fā)隊(duì)列。

雅虎研究院逐漸成為歷史

2012 年是雅虎歷史上格外動(dòng)蕩的一年。先是公司 CEO 卡羅爾·巴茨在上一年的 9 月份被董事會(huì)解雇；然后經(jīng)歷了短暫的臨時(shí) CEO——蒂姆·莫爾斯（Tim Morse）；之后新 CEO 斯科特·湯普森（Scott Thompson）在 1 月上任，5 月份就因?qū)W歷造假丑聞離職；羅斯·萊文索恩（Ross Levinsohn）之后擔(dān)任公司臨時(shí) CEO 直至 7 月。然后，瑪麗莎·梅耶爾（Marissa Mayer）加入公司擔(dān)任 CEO。短短不到一年的時(shí)間里，共有 5 個(gè)人擔(dān)當(dāng)了 CEO 的職位。

在這個(gè)過程中，普拉巴卡離職并加入谷歌，很多之前追隨他的人也先后加入谷歌。普拉巴卡離開后，羅納德·布拉赫曼（Ronald J. Brachman）接過了研究院領(lǐng)導(dǎo)人的位置，并在 2012 到 2016 的 4 年間為瑪麗莎重新招募了超過 100 名博士科學(xué)家。

2016 年 2 月，雅虎宣布研究院不再作為一個(gè)獨(dú)立實(shí)體而存在，羅納德離職，所有研究人員被分散到各個(gè)工程部門，依然保留雅虎研究院的對(duì)外旗號(hào)，耶艾爾·瑪瑞克（Yoelle Maarek）擔(dān)任負(fù)責(zé)人。2017 年雅虎和 Verizon 合并，雅虎作為一個(gè)獨(dú)立的公司成為歷史。

雅虎研究院逐漸淡出歷史舞臺(tái)，這固然有公司高層頻繁更換的原因，也有一些更加深層次的原因。研究院的成果往往都需要一定時(shí)間才能直接在產(chǎn)品中體現(xiàn)出來，因此，雖然在技術(shù)上研究院能夠幫助公司提升水平，但是實(shí)際產(chǎn)品的效果未必就一定能夠受到用戶的青睞。

例如，研究院曾經(jīng)投入了大量人力物力，利用機(jī)器學(xué)習(xí)來提高搜索引擎的搜索品質(zhì)。可以說，雅虎是最早將人工智能和機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù)大規(guī)模應(yīng)用在搜索引擎上的公司。但是搜索引擎的好壞很多時(shí)候是一個(gè)產(chǎn)品、技術(shù)、設(shè)計(jì)的綜合體現(xiàn)，雅虎研究院研發(fā)的算法并沒有在產(chǎn)品的綜合表現(xiàn)中掙得額外加分。

相似的例子還包括雅虎研究院在早期就投入了很多力量研發(fā)廣告平臺(tái)，甚至包括安德烈·布羅德本人到斯坦福大學(xué)開設(shè)了世界歷史上第一門計(jì)算廣告學(xué)的課程。然而，雅虎整個(gè)平臺(tái)的產(chǎn)品都在下滑，因此廣告平臺(tái)受到了額外的壓力。雖然研究院的科學(xué)家們?cè)谒惴ê湍Ｐ蜕献龀隽撕芏鄤?chuàng)新，也在一定時(shí)間內(nèi)帶來了不小的收益，但都無法改變整個(gè)公司產(chǎn)品線運(yùn)營不佳的情況。于是，雅虎研究院的成果在雅虎整體業(yè)績不理想、公司產(chǎn)品缺乏想象力的大背景下顯得杯水車薪，并不能從整體上扭轉(zhuǎn)公司的頹勢(shì)。在公司進(jìn)入動(dòng)蕩之后，研究院對(duì)于高層領(lǐng)導(dǎo)來說，往往也就不是公司的重點(diǎn)發(fā)展對(duì)象了，研究院的瓦解也就成了必然。

小 結(jié)

首先，雅虎研究院曾通過引進(jìn)高級(jí)人才的方式，迅速構(gòu)建起了一支世界級(jí)的研發(fā)團(tuán)隊(duì)，并發(fā)表了一系列有價(jià)值的研究成果，建立起在學(xué)術(shù)研究上的威望，創(chuàng)造了研究院曾經(jīng)的輝煌；其次，因高層變動(dòng)以及一些深層次的問題，雅虎研究院沒有擺脫最后衰落的結(jié)局，一切輝煌終成歷史。

最后，給你留一個(gè)思考題：到底什么樣的企業(yè)環(huán)境能夠最好地發(fā)揮研究院的成果，又是怎樣的研發(fā)流程能夠使研究院成為公司新動(dòng)力的源泉？雅虎研究院在當(dāng)年并沒有找到答案。不知道隨著最近一批互聯(lián)網(wǎng)新貴紛紛成立人工智能研發(fā)團(tuán)隊(duì)的契機(jī)，大家是否能夠找到更好的研究院運(yùn)作模式。