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| 本文作者： 奕欣 | 2017-08-08 10:39 |
雷鋒網 AI 科技評論按：6 月 21 日，加州大學伯克利分校人工智能研究院的博客「BAIR Blog」正式開張，雷鋒網 AI 科技評論作為早期發現 BAIR Blog 的少數媒體之一，也對博客概況和文章內容進行了覆蓋。
博客地址：http://bair.berkeley.edu/blog/
目前 BAIR Blog 編委會成員共有六人（6 月份初次報道時為五人，近期新增 Jacky Liang）。在 CVPR 2017 期間，雷鋒網 AI 科技評論與編委會初期成員之一、加州大學伯克利分校的博士生許華哲（Harry Huazhe Xu）取得了聯系并進行了交流。在溝通過程中，許華哲向雷鋒網 AI 科技評論介紹了 BAIR Blog 誕生的動機和運營狀態。
許華哲, 加州大學伯克利分校博士二年級學生，主要研究興趣是計算機視覺, 自動駕駛和強化學習, 師從 Prof. Trevor Darrell.
從 6 月份至今，BAIR Blog 除了 7 月 24 日當周（CVPR 2017）外，基本保持著每周一篇的更新節奏。雷鋒網 AI 科技評論此前在報道中提及，在第一篇博客《Introducing the BAIR Blog》中，BAIR 主創人員介紹了伯克利 AI 研究所博客的創辦概況。
BAIR 博客為伯克利人工智能研究院的老師和同學們提供了一個公開發言的平臺，針對人工智能領域交流研究成果及觀點。以 Sergey Levine 為代表的伯克利教授認為，學校應該把自己的工作讓更多的人知道，「傳播科學本身也是研究者的使命之一。」而在 BAIR Blog 中，編委會也清楚地提及了創辦博客的主要原因：
「伯克利 BAIR 需要讓研究成果更加親民，更易于理解，也更便于讓大家獲知。……我們會在這個平臺發布伯克利大學在人工智能領域的最新成果，涵蓋計算機視覺、機器學習、NLP、規劃及機器人領域，此外還涉及伯克利每年的前沿研究內容。我們希望 BAIR 博客希望能將前沿內容以一種更加吸引人的形式呈現出來，但依然保留它的專業度，為相關的讀者提供足夠的信息。」
但除了這一點外，許華哲提及，工業界對研究成果的成功宣傳和推廣，也給了伯克利很大的觸動。
首先從純學術領域來看，工業界越來越多地介入。以近期正在開展的 ICML 為例，在 2011 年，ICML 很少有來自工業界的投稿。但從近幾年開始，這個以往非常理論化，原本只屬于學術圈的會議，也吸引了非常多的工業界投稿。Open AI 的研究科學家 Andrej Karpathy 對 ICML 2017 收錄論文做分析后，發現谷歌（44 篇）、微軟（33 篇）、DeepMind（25 篇）等知名工業界實驗室的論文占據總數的 14%，如果算上其他不甚知名的公司，工業界投稿將達到四分之一。
此外，從宣傳角度上講，工業界自身具備非常強烈的推廣需求，因此不少工業界的實驗室雖然致力于學術研究，但宣傳工作也做得很好。根據雷鋒網 AI 科技評論在 ACL 2017 上的了解，有些企業會將在頂級學術會議發表的論文數作為一種宣傳自身研究實力的證明，而宣傳的渠道自然就通過各家研究院的博客來體現了。
以 Google、Facebook 和 OpenAI 的研究院實驗室為例，它們都擁有屬于自己的博客，且保持著不定期的更新；文章的內容大部分是針對最新論文的解讀，宣傳企業應用與學術內容的結合。這些內容往往受到工業界和學術界人士的高度關注，甚至也影響了不少還在象牙塔的學生。
「其實學界的很多內容非常有意思，只不過缺乏宣傳的渠道和能力，」許華哲這樣總結道，他認為目前工業界占據了學術宣傳的主導權，學術界亟待擁有新的發聲渠道。因此，伯克利人工智能研究院作為在學術圈不可忽視的一股力量，也希望能夠通過自己搭建博客的方式，至少能夠在傳播科學的任務上，做得和企業研究院一樣好。
目前，BAIR Blog 主要發布的內容分為兩個方面：
首先是伯克利的學生或學者近期發表了與人工智能相關的文章，希望能把這個內容用更通俗的語言推廣給更廣泛的受眾；
其次，在實驗室內有一些比較優秀的學生，他們對整個領域也有一些自己的見解，希望能在某個平臺上發表對人工智能更宏觀的看法。
在 BAIR Blog 的準備過程中，網站從籌備、搭建到上線花了兩到三個月的時間，都是由組委會的老師和學生一起完成的。網站上線的時候，加州大學伯克利分校的編委會成員還聯系了學校內的一些學術「網紅大 V」進行宣傳，比如 Alyosha Efros，Pieter Abbeel 等教授進行對外宣傳。
此外，為了能讓 BAIR Blog 保持每周一更的節奏，編委會也會持續聯系發表過優秀論文的同學為博客供稿。「博士生活也相對比較辛苦，很多學生不一定愿意去做這樣的一個分享工作。但因為供稿是一個持續的需求，所以編委會成員也需要做更多的溝通工作，說服這些作者們把自己的工作寫成大眾能看懂的內容。」許華哲如是說。
BAIR Blog 的編委會成員們主要從谷歌數據進行流量分析，對讀者來源進行判斷。許華哲表示，他們的博客還是起到了一定的科普作用。「一方面，對于更廣泛的科學愛好者的圈子，我們可以知道大家對什么樣的話題更感興趣；其次，博客文章也有助于研究者推廣自己的工作。」
據許華哲反映，一些在 Blog 上發布文章的作者們曾向編委會反饋，有讀者會和他們郵件交流文章內容，也有的會希望作者能夠提供原始代碼。
但從宣傳角度上看，BAIR Blog 在推廣時所覆蓋的群體，除了原本所面向的普通讀者外，也有很大一部分群體是具備一定基礎的學者。「我們的主要宣傳方式都是通過 Twitter 和 Facebook，也包括微信朋友圈，這樣的分享渠道所傳播的對象都是自己身邊的朋友群體，包括在其他學校讀博的同學和朋友，或是工業界的技術人士，再者便是媒體。因此我們也覺得，這部分群體也確實是我們希望觸及的目標用戶。」這樣一來，伯克利人工智能實驗室也擁有了一個官方發聲渠道，能夠及時讓其他對 BAIR 感興趣的人群了解加州大學伯克利分校在人工智能實驗室上的研究進展。
公眾之所以對人工智能有種種誤解，很大原因在于人們認為學術界的論文屬于陽春白雪，無法被普通人所理解和認識。隨著以谷歌研究院等工業界代表的宣傳，有很多讀者也開始關注這些內容；而現在，包括 BAIR 這樣的高校實驗室也開始做這樣的突破和嘗試，可謂是人工智能知識傳播的一種進步。更重要的是，加州大學伯克利分校為其他高校的人工智能實驗室提供了一個有意思的先例：「我們不僅可以在研究上引領人工智能潮流，也同樣能夠用通俗的語言讓大家知道我們的工作。」
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