漆远说，他当时就是喜欢在校园里做科研，他的学术生涯也确实可以用如鱼得水来形容 。
在结束麻省理工的博士和博士后的研究后， 他去了普渡大学，还开设了该校计算机系的第一门机器学习课程 。
当别人以为他会在大学里安静地当科学家时，剧情反转了 。
2014年，他回国加入了阿里巴巴，和另外一名负责人在王坚博士的领导下创建了iDST（数据科学与技术研究院， 阿里达摩院的前身） 。 一年后，他担任蚂蚁金服副总裁、首席数据科学家，组建了蚂蚁人工智能部 。

文章插图

漆远加盟阿里巴巴有一定的偶然性 。
2013年7月初，他从美国回来休假探亲，时任阿里巴巴CTO王坚邀请他到杭州聊聊 。
在杭州，漆远见到了王坚、时任蚂蚁金服总裁井贤栋和蚂蚁CTO程立，一聊就觉得特别投缘，当时很兴奋 。
「阿里巴巴有真正海量的数据，有比学校更强的计算资源，有更难更具挑战性和现实意义的问题」 。


文章插图

这正是漆远的兴趣所在，他所希望的也正是脚踏实地地探索通往未来的路，通过人工智能，帮助更多的人解决他们此刻或不远的将来需要解决的问题 。
他觉得自己发现了一片更广阔更有趣的疆域可以施展自己的抱负，于是决定回国加入阿里出任副总裁 。
在蚂蚁金服大展拳脚
加入蚂蚁金服后， 漆远迅速带领AI团队大展拳脚 。
人工智能的核心不仅仅是算法，更是学习 。
在大数据环境下，可以让程序围着数据转，形成数据驱动的人工智能 。
早先，阿里有很多客服来电语音没有有效使用，漆远加盟后，带领团队建立起阿里第一个专业的基于深度学习的语音识别团队，迅速将语音识别能力提升到世界先进水平 。


文章插图

2017年8月，蚂蚁金服正式对外全面开放以人工智能技术为核心的智能客服的能力 。 其中最重要的创新之一便是结合用户行为轨迹的语义匹配模型，采用了LSTM+DSSM（Long Short-Term Memory + Deep Structured Semantic Model）的算法 。
该技术首先通过LSTM对用户行为轨迹做一个编码，通过深度排序模型，结合用户之前的历史操作，做到「未问先答」 。
借助这项技术，蚂蚁金服日常90%的客服问题可以通过对话机器人自助解决，双十一智能客服自助服务的比例高达惊人的97%，目前人工智能客服助理的回答满意度也已经超过了人工客服，系统整体在降低成本的同时服务质量还有了显著的提升 。


文章插图

除了语音和客服，漆远带领AI团队多点开花 。
比如，为支付宝证件审核系统开发的基于深度学习的OCR系统，让证件的校验时间从一天缩短到一秒，同时提升了30%的通过率 。
再比如在信贷业务中，通过使用机器学习的算法，将虚假交易率降低了近10倍 。
像这样的成果还有很多很多 。
如今，漆远再次回归学术界，未来还将从事深度学习、强化学习等人工智能领域的前沿研究和应用 。
AI大牛纷纷离职，重返学界
吴恩达的「三步走」可谓是经典，用网友的话说就是：「在上升期做科研，在成熟期做产业，在衰落期做教育 。 」


文章插图

2002年，在获得加州大学伯克利分校的博士学位之后，吴恩达便开始在斯坦福大学担任教授 。