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从Google辞职创业,林德康从未后悔:做语音助手,这条路是最好的

放大字体  缩小字体 发布日期:2025-05-18  作者:365加盟网  浏览次数:959
核心提示:回国创业一年半,林德康几乎每个礼拜都会去看一次母亲,母亲常常问他,现在公司怎么样,把Google的工作辞了后不后悔?林一直笑着说,现在很好。...

回国创业一年半,林德康几乎每一个礼拜都会去看一次妈妈,妈妈常常问他,目前公司如何,把 谷歌 的工作辞了后不后悔?林一直笑着说,目前非常不错。

类似的问题还有不少人问过。

8 年 Alberta 大学教授,12 年 谷歌 Research 科学家,林当时的选择无论在工作层面,还是在生活层面,都跳出了我们的舒适区。

这一点与他交流也能感知。

林说话时总会出现奇怪的停顿,他小组成员邢家远就说,德康老师断句特别明显,说话时总要先想一想,内心活动肯定是这句话在中文里如何说。

总之,在不少人看来,林原本有更好的选择。

有人曾在知乎上问,NLP(自然语言处置)界有什么神级人物?作为华人圈屈指可数的ACL Fellow 之一,林德康(DeKang LIN)的名字被多人提及。

有人还补充道,DeKang LIN. 从 谷歌 回国,居然没选择去清华教书,也没同意 BAT 的邀请,而是做了一个小小的 Startup,奇点机智。

当事人显然不觉得这个决定有多不合算。

林告诉雷锋网(公众号:雷锋网),在硅谷时就常常有创业的想法,也和不少人聊过,虽然离开 谷歌 是个非常难的决定,但一旦有了能让自己exciting的想法,下决心还是挺快的。

伙伴 2014 年,林德康好友邬霄云从 谷歌 辞职,为创业做着各种筹备,到年底开始组建我们的团队。

林和邬相识于 2006 年,那时候邬刚加入谷歌 ,和林一样,也是 谷歌 研究院的科学家。

同为华人,再加上工作与生活的交集,两人走得非常近。

据奇点机智软件工程师 Scenny 所说,德康老师跟霄云合作的 8 年中,是他们 Team 里最亲密的人。

这好像不难讲解,为何林最后会选择和邬一块创业。

但事实上,林加入奇点机智时,已经是公司创建一年将来,这么长的决策过程在一定量上可以说明,二人会师并非一件理所当然的事情。

霄云单对单(说服)能力特别强,邢家远说,企业的技术骨干几乎都是被他一个个说服加入,有人甚至是在完全不认识的状况下通过搭讪而来。

但即便这样,在一些初创职员看来,邬想拉林入伙几乎不可能。

Scenny 是奇点机智第一个职员。

2014 年年底,他同时拿到了 Facebook 和 谷歌 的 offer,通过朋友找到邬霄云时,想让他们帮忙挑一下组。

当时邬推荐 Scenny 去林的小组,也跟他说了自己要做的事情。

假如看简历的话,德康老师一定不会选我。

Scenny 说,谷歌 录取的人,简历会放到一个池里,所有 Team 的 Leader 可以在这里招人。

德康老师是研究院出来,基本上只招 PHD,所以根据他的规范,我感觉他不可能招一个北大本科生。

虽然邬随时与Scenny同步把林挖来的进展,并表示,德康 80% 的概率会出来创业,假如他回中国,100% 会来奇点。

但在 Scenny看来,林加入奇点的可能依旧极低,所以即便自己已经加入奇点,他也和林谈好了日后加入 谷歌 的事情。

转机出目前 2015 年下半年。

林之前的犹豫在于奇点的业务方向,他告诉雷锋网,霄云刚开始做的是深度推荐,如此的话,我其实掺和不上什么,所以就没关注。

而奇点机智开始做输入法后,Scenny 能明显感觉到,在公司里见到林的频率愈加高了。

直到2015 年圣诞节前夕,邬回美国和林在 谷歌 总部见面,并表示公司业务将转向语言助手时,林才终于下决心离开 谷歌。

创业非常难,假如不是全职做,成功率非常低非常低。

林告诉雷锋网,他的目的也一直非常明确将自然语言处置技术应用到实质日常,让用户感觉这个有用。

不过,这还讲解不了为何不留在 谷歌。

一个非常正确的决定到了现在,学术大神进入企业已经成为一种时尚,但林在 2004 年加入 谷歌 前,这种事极为罕见。

2003 年 10 月,还在 Alberta 任教授的林开始考虑学术假去向,于是联系了 谷歌 研究总监 Peter Norvig,Peter 对此十分欢迎,林便将二人往来邮件作为申请材料交给了学校,并非常快获得了批准。

可等到来年 3 月,学期快结束时,林又联系了Microsoft研究院。

他过去在夏天假期待过Microsoft亚洲研究院,相对 谷歌 来讲,与Microsoft的人更熟,他们动作也快,次日便发来了 offer。

另外,Microsoft研究院在西雅图,谷歌 研究院在旧金山,学术假将近一年,林考虑到家人不会随自己一块过去,与埃德蒙顿(Alberta 大学所在地)有直飞航班的西雅图显然更便捷一些。

于是他向Peter 表明了我们的选择,但没想到 Peter 对他说,别急着做这个决定,你过来看看,把家人也带来看看。

今天可能非常难想象学术界与工业界之间的泾渭分明,但在十多年前,林还在Alberta 大学任教时,当教授就意味着一辈子在学校,一般会一直干到退休。

也有朋友对林说,二十岁就能看到六十岁。

林倒没感觉这有多不好,至少在学校做的事情都挺有意思,那样的生活叫人满足,只是不了解后面会撞到什么机会。

譬如 谷歌。

他说。

林到今天毫不掩饰首次到 谷歌 时的开心,我特别喜欢这个地方,大伙做的事情也特别棒,仿佛能将 NLP(自然语言处置)应用得更直接。

Peter 顺势问他,愿不想全职过来,而不止是学术假。

就如此,拜访变成了面试,双方非常快达成了一致。

假如没 Peter 这番邀请,林去Microsoft研究院便是定局,而假如去了Microsoft,据林估计,学术假结束后,自己最后还是会回到学校。

所以目前回想起自己当时的选择,林觉得,这是一个非常正确的决定。

没记忆的谷歌Dekang(德康),you have a PhD,dont you?Alberta 前同事发现林在 谷歌 没独立办公室后戏谑道。

这句话在某种程度上点出了林从 Alberta 到 谷歌 的变化。

当然,他喜欢这种变化。

即便同样是发表论文,在 Alberta 和 谷歌 差别非常大。

林告诉雷锋网,在学校是需要发表论文,由于那是每年的考核标准,但在 谷歌,没人鼓励你写,也没人不叫你写。

动机是推进类似TensorFlow 如此的开源项目,对行业做贡献,占领从业者认知。

而在操作层面,发表学术论文必须要说服其他人,所以得花不少时间把其他的可能性再做一遍,这种事纯粹是为了写文章,而在 谷歌 写论文,只须说服自己,如此的文章反而是确实想说的,而不是费时。

虽然累计发表了 90 余篇论文,论文也被引用过 14000 余次,但林已经不记得自己最后一次以第一作者署名发表论文是什么时间了。

这与他加入 谷歌 的初衷有关,也是他 2013 年从 谷歌 Research 转到工程部门是什么原因。

真的有用的东西,自然而然就不想写文章,商品是最能体现研究成就的,假如能把商品做出来,为何还要写文章帮助其他人复制你的商品?谷歌 Research 没商品出口则无疑让林感到尴尬,当他还在研究院做问答系统时,需要找工程部门谈商品化,但 谷歌 的人都非常聪明,什么东西都感觉自己能做出来,所以不想用其他人的策略,即便用了也比较外围。

更叫人崩溃的是,工程部门的商品周期都比较短,时间长了这拨人就去做别的东西,而找到下一拨人一块做时,这中间是没记忆的,又要解决不少同样的问题。

谈到这类,林离开 谷歌 是什么原因便呼之欲出了。

他告诉雷锋网:大公司惯性非常大,谷歌 做语音助手也是,主如果把已有些服务放到对话框里,这种事最易,大伙也喜欢做,如果做一个全新的东西,其实总要踩这个人的脚,或者那个人的脚。

如果在一个创业公司,大家就能完全掌控,自己想干什么就干什么。

于是 2016 年 3 月,新年过后,林德康办好了 谷歌 的辞职手续,4 月以 CTO 身份正式加入奇点机智,5 月便代表公司对 A 轮投资人说,大家要做语音助手,而不是深度推荐。

这条路是最好的林德康同意雷锋网采访那天,科技圈头条是 AlphaGo Zero 完虐 AlphaGo,无监督学习论甚嚣尘上。

林否定了这种论调,并表示,即便 19 19 的棋盘可能性再多,也有边界,而对包含自然语言交互在内的 人工智能 来讲,最难的地便捷是不了解边界在哪。

所以奇点机智的语音助手小不点,一直没以仿人的姿态示人,与 Siri、Cortana 相比,交互的针对性也更强,小不点是在应用里帮用户做事,应用场景非常明确,猜中用户意图的概率会高不少。

虽然用完全不一样的方法,达成了自然语言技术的商品化,但林毫不避讳与巨头处在同一赛道的残酷。

在他看来,语音助手不可能在非常窄的范围成功,要么非常大,要么没有。

至于小不点会成为炮灰还是杀出血路,他没直说,而是告诉雷锋网, 从历史的角度看,Siri 这种接后台服务的语音助手进步慢,多少年也覆盖不了多少功能,大家比它快不少。

而语音助手只须帮助用户的频率足够高,就算它不是全能,用户也更想用。

事实上奇点也不可能像大公司那样做平台,做生态,虽然林身上有不少光环加持,但他一直维持一份创业人士的自觉,假如大家像 谷歌、苹果那样搭一个平台,哪个来接入?所以无论从什么角度看,林都觉得,小不点目前走的这条路,是最好的。

当然,失败的可能性也大,林笑道,假如失败概率小的话,这个事也轮不到大家来做。

而在他看来,炮灰与否又与他个人选择的正确性毫无干系,由于成功的不可控原因太多,所以对输赢来讲没什么参考价值,反正只须是自己喜欢做这件事,就不会输,只能有取得更多或更少的问题。

 
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