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原創?2016-12-04?李澤南 杜夏德?機器之心

機器之心原創

作者：李澤南、杜夏德

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Nick Pentreath 是 IBM Spark 技術中心的首席工程師，他專注于 Apache Spark 機器學習領域，著有一本《Spark 機器學習》。在進入 IBM 以前，他曾參與共同創立了 Graphflow，一家提供推薦系統和智能解決方案的初創公司。在進入計算機科學領域以前，他曾在高盛投行工作，親歷了利比亞卡扎菲政府 12 億美元投資巨案。

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最近，隨著 2016 機器學習行業應用國際峰會的舉辦，Pentreath 來到了北京。機器之心受邀對他進行了獨家專訪，我們一起聊了聊 Spark 的新版本、IBM 的開源精神、不同平臺的競爭關系，以及他在高盛的傳奇經歷，其中不乏爆料和精彩的觀點分享。讓我們看看 Pentreath 是怎么說的。

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機器之心：作為 IBM Spark 的首席工程師，你最近的工作是哪些內容？

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Pentreath：我最近的工作都在 Spark 的兩個新版本上。Spark2.0 剛剛推出，2.1 版又將緊隨其后。目前的 Spark2.0 是 Spark 自推出以來第二次重大更新，我們進行了諸多性能上的提升，改進了 API。

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對于應用而言，將數據集裝進框架中是很重要的流程，這也是 Spark API 的主要工作，和機器學習庫功能相近。在 Spark 中，舊有的基于 RDD 的 API 形成了我們整個框架的基礎。我們將在此之上開發所有的功能。我們現在的工作是提供新的 API 管道，服務于機器學習工作流。Spark 2.0 的主題是新的數據框架 API，讓它的風格向基于 RDD 的 API 轉變，為 Scala 建立平臺，嘗試加入 Python API，改善 R 語言的支持。所以，主要是向更多編程語言提供支持，進行穩定和性能的改善等工作。

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所以我在 Spark2.0 上我做了很多工作，包括版本質量和說明文檔的改善，我希望能讓這一版本在發布時能夠高效穩定。而最近由于需要發布 2.1 版本，我做了很多事，參加了很多會議，當然也少不了和 IBM 同事們的討論，我希望盡全力把這個版本做得更好。這個版本的大部分改進仍在性能的提升上，不過也包含新的模型，如 Multi-Possible 描述等。

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機器之心：你對機器學習的認識是怎樣的？

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Pentreath：對我自己來說，我接觸機器學習已經有六七年了，雖然我的背景是金融，但現在轉行進入了這個領域。我希望自己能夠做一些技術上的工作。機器學習可以解決現實世界的問題，這讓我非常感興趣，我曾經廢寢忘食地學習機器學習理論，解決現實問題的方法。機器學習目前可以應用在很多方面，如廣告投放，社交網絡，圖像識別等等，主要是在這些之后的個性化推薦系統。

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這些系統會在不同地方被應用到。在來到 IBM 之前我曾經創立過一個公司（GraphFlow），這家公司在 2013 年建立，提供推薦系統和各種 API。我們曾有 5 個 API 和分析視頻的推薦系統，通過這些，我們可以向用戶推送他們喜歡的電影。

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在 GraphFlow 我們就用到了 Spark，當時還是 Spark 的早期版本，0.5 版。我們的工作都是基于 Spark 的，我們發現 Spark 可以方便地用于處理大數據工作。在三年以后，很遺憾我的公司無法實現盈利，沒有足夠的現金流，我只能關掉它?，F在我在 IBM 的工作是一個全新的體驗，新版本的 Spark 仍然是開源的，我很高興能加入進來。

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機器之心：所以，你從一名使用者變成了開發者，這是個有趣的轉變。除此之外，還有什么原因讓你選擇 IBM 而不是其他大公司呢？

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Pentreath：的確有很多其他的公司正在機器學習和大數據上努力耕耘。但我覺得 IBM 是獨一無二的，我覺得我來到這里主要是因為我之前的工作，在那時我對 IBM 產生了好奇，為什么他們的服務是這樣的？他們是如何做到的？他們有什么資源？后來有人告訴我 IBM 正在發起一個專門的團隊做 Spark——Spark Technology Center。這個部門會完全為開源服務，推進這一事業的價值，促進開源社區的發展。我對此很感興趣，因為我也希望獻身于開源事業，作為一個貢獻者，這就是為什么我選擇了 IBM Spark。而且 IBM 也是我的夢想。

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機器之心：你剛剛加入 IBM Spark 的時候，這個部門處在什么樣的狀態？

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Pentreath：我來到 IBM 還不到一年，我是在 6 月份加入的，那時正值 IBM 對 Apache 加大投入，Spark 的目標是開發屬于未來的數據分析系統。在這幾個月里我覺得 IBM 正在逐步實現這一目標，很多事情已經做到了。這就是 IBM 成立這個部門，招募很多員工的意義——純粹地服務于 Apache Spark 開源工具和整個生態系統。

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目前我們的成果已經應用在 IBM 的一些產品中了。我們的努力也讓 Spark 達到了同類產品中的頂尖水準，我是說相比整個行業內所有的數據平臺。在最近發布的 Watson 機器學習產品中出現了我們的數據科學成果。同時，我們所做的一切都是在開源的基礎上進行的，這也是 Spark 團隊的宗旨，在開源社區中形成生態系統。提供支持，開展活動，讓全世界所有人分享和交流，建立這個社區。我們的工作目前卓有成效。

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機器之心：你剛才提到推薦系統，目前的在線和離線推薦系統有什么區別？

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Pentreath：的確，在線推薦系統永遠是很容易做的，只要能夠連接網絡，在移動端也可以獲得很好的體驗，因為在線系統可以輕易地獲得數據，如果你正在運營一個網站或者手機 app，你總是會想得到實時的用戶數據反饋，用戶在購物車中的商品等等；你需要實時對用戶行為做出反應，提供相應的推薦。你會希望用戶登陸他們的賬戶，留下信息以供分析。這些在用戶登陸網站或者手機 app 中都很容易實現。

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離線推薦系統是以相似的理念建立起來的，但很難進行有效的推薦，當客人走進商店時，系統無法感知他們的到來，也無法區分不同客人的喜好。你也許可以通過識別他們攜帶的信用卡來讀取用戶身份，以發送電子郵件或用戶反饋的方式收集信息，但這仍然遠遠不夠。因為這些信息很難進入數據循環中去。首先，你需要處理這些信息，學習用戶習慣；隨后提取重點進行推薦。這和在線方式相似，但更具挑戰性。

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機器之心：IBM 目前的推薦系統中是否用上了深度學習？

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Pentreath：當我剛剛加入 IBM 的時候，我們的推薦系統中還沒有加入深度學習或是強化學習的內容，也不包含預先輸入的特化屬性，這在搜索引擎的推薦系統中經常會被用到。我認為深度學習十分重要，現在非常流行，所有人都在談論它，深度學習也可以獲得很好的結果。但深度學習目前沒有應用在推薦系統中，最近一些論文中的研究正在向這方面發展，我知道 Spotify 在這上面有一些工作，他們正在用深度學習提取每首歌的風格，為用戶做推薦模型，那真的很棒。

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在去年末的 NIPS 上有一些很有趣的論文，谷歌發表了用神經網絡模型做推薦系統的新方法。深度學習可以從圖像、文字、聲音中獲取特征，當然也可以來做推薦系統，為什么不呢？我覺得這是一個很棒的課題，我們很快就會有新進展。

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機器之心：在參加學術會議和進行技術開發之間，你如何權衡兩者？

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Pentreath：我必須時刻關注行業內的最新進展，閱讀大量文獻。我認為自己是個喜歡向前看的人，希望搶先了解會議和研究中的成果，然后思考這些成果能夠如何實現，在 Spark 中實現。

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機器之心：最近 Spark 社群非常活躍，有很多大公司，如因特爾和華為都對 Spark 做出了一些貢獻，對于 IBM 而言，你們對開源社區的態度是什么樣的，特別是對 Spark？

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Pentreath：IBM 中 Spark 部門是在 Apache Project 之下的，正如其他項目，它是開源的一部分。它運行在社區貢獻者的管理之下，Apache 的這種方式非常重要，它意味著在項目中沒有哪家公司是具有一票否決權的，這是開源精神的一部分。Apache 中的貢獻者都是獨立個人，他們中的一部分是各家科技公司的員工，他們會時不時改換門庭，但不變的是對 Spark 的熱愛。正是這種精神正在幫助著 Spark 社區不斷成長。

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IBM 在開源社區中的責任就是讓 Spark 保持絕對的開源，在任何方面。IBM 會保持這樣的策略，讓社群和商業化的的產品建立在 Spark 之上，讓更多兼容 Spark 的硬件驅動和性能優化出現。對于其它公司而言，IBM 只是社區中的普通一員，我們希望與所有成員共同合作開發這一生態系統，并保持它的開放。

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機器之心：有關競爭者的問題，最近 CMU 教授邢波宣布 Petuum 離開了實驗室，成為獨立公司，并吸引了 1500 萬美元的 A 輪融資，他們宣稱他們的平臺比 Spark 和 Hadoop 高效很多，你對此有何評論？

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Pentreath：這很有趣，但我得說我不太相信。競爭總是好的，競爭讓整個行業能夠更快發展。這對所有人都是好的，無論是開源社區，還是 Petuum 來說。我認為對于 Spark 來說，我們的優勢在于我們是一個大平臺，我們的框架可以用來做很多不同的任務。Spark 還有很多特定的優勢，例如它可以很好地執行感知器（Sigmoid）任務，在之前也許不夠好，但在 Spark2.0 和 2.1 版本中這一部分得到了進一步加強。所以我認為 Spark 在所有新方向上是領先的。同時我認為我們的生態系統也具有優勢。

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對于機器學習而言，Spark 目前遇到了一些挑戰，例如 Spark 目前無法使用平行學習（parallel learning），所以一些其他框架，如 Petuum，甚至 tensorflow 在分布式運算速度上具有優勢。他們能支持模型的并行訓練，讓機器學習，特別是深度學習更快捷。

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毋庸置疑，Spark 正面臨這些公司的挑戰，但我認為 Spark 在競爭中永遠會占有一些優勢，這包括生態系統上的優勢。除此以外，Spark 也樂于和所有同行進行合作，這就是我們的精神，我們不尋求替代所有其他方式，這是沒有必要的。我們從數據中獲取信息，為整個生態系統提供生產力。

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在未來你也許會看到在機器學習中 Spark 和 tensorflow 的結合，例如 tensor frame data 是我們正在進行的工作之一。所以我認為我的回答是：我們歡迎在框架內的合作與互相交流。目前我還不知道 Petuum 的計劃是什么樣的，他們之前是開源項目，在這次融資獨立之后我就不知道了。但我認為競爭是好的，良性競爭是成就 Spark 的一大原因，我們將持續整合生態系統，對深度學習如 Tensorflow 和 Petuum 持開放態度。

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機器之心：你對 IBM 的現任 CEO Ginni Rometty 印象如何？

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Pentreath：關于她的情況我所知不多。但我得說是 Rometty 讓 IBM 重新成為一個知名品牌。她正在做的，是把人們印象中舊 IBM 硬件供應商的形象轉變為解決方案提供商的新形象?，F在的 IBM 有關軟件，有關人工智能的應用和云平臺。我認為 Rometty 正帶領 IBM 走在正確的軌道上，她做得很棒。

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機器之心：我們對你的經歷很感興趣，你有著商科背景，為什么會選擇轉行進入計算機科學呢？

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Pentreath：我仍然很喜歡金融，我現在還在關注市場的動向，我經常想把機器學習應用到證券交易中去，那也許會產生意想不到的結果。

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我曾經在投行工作，那是很棒的經歷，但隨后我希望能夠退居幕后做一些技術工作，具體而言是開發解決方案的工作。至于為什么我喜歡機器學習和軟件開發，我想是因為它有關創造，這讓我可以在屏幕前創造新的解決方案。在金融業工作幾年以后我非常想要嘗試一些新東西，同時進入技術崗位，我也想回到大學獲得更高的學位。于是我去學了一個（UCL）機器學習的碩士。

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另外我必須提醒你，在 2008 年金融危機正如火如荼，那正是一個說「轉行吧，去翻開新的一頁」的最佳時間點。所以并不只是一個念想，許多事集中到了一起讓我做出了這樣的決定。

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機器之心：你在高盛工作期間曾有一段關于利比亞的冒險，有什么特別的時刻可以分享嗎？

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Pentreath：在所有金融大公司里，你都會時刻處在高壓環境中。時間永遠不夠，任務永遠很多，你需要完成業績。從某種意義上來說，每天都是新的挑戰。但這也非常的刺激，我在學校中獲得的知識得到了應用。在投行里工作你會感覺自己一直處在全球市場的中心，你會感受到整個市場的呼吸就在你身邊。高盛的經歷讓我受益良多，我學會了市場是如何變化的，學會了如何完成交易，學會了團隊協作，與很多人共同挑戰難關，當然，還有如何在最嚴酷的壓力下工作。

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在那里我還學會了如何與客戶進行互動，如何堅持自己的理想。高盛的經歷令我難忘。

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機器之心：高盛投行，機器學習初創公司 Graphflow 和 IBM Spark，你的背景真是很豐富。對于你來說，哪份工作挑戰性更大？

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Pentreath：每個工作遇到的壓力都是不同的，但是在初創公司我是最累的。因為在那里我得身兼數職，我曾經和另一個人一起從零開始，開發了整個系統。那時所有事都得自己做，從 debug 到運營，同時還得管理財政。在初創公司，你得找到投資，還得做銷售。那段時間我不得不將所有的精力都投入到工作中去，每天 24 小時，每周工作七天，這對你的家庭來說壓力也很大，所以我認為這是最難的。

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和在初創公司中的情況不同，在高盛工作你也需要每天工作很長時間，特別是對于年輕人來說，每天都要工作在壓力之下。你需要完成交易，和客戶保持溝通，這意味著時刻保持緊張。

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在 IBM 中你會發現自己身處于一個大型科技公司，每個人都希望表現，也意味著工作在挑戰之中。但我覺得這里的環境非常友好，我的同事都非常樂于幫助，他們都是很棒的人。我覺得這里和銀行的工作環境有很大不同。

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機器之心：你在 IBM 的工作中面臨的問題更多是技術上的還是團隊合作上的？

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Pentreath：加入 IBM 以后，我仍在南非開展工作，那是我的家鄉，所以我所面臨的最大問題不在技術上，而是如何開展有效的團隊合作。Spark 技術中心的成員遍布全球，他們來自不同的國家，不同的時區，我需要讓所有人緊密團結在一起，距離是我面臨的挑戰。

當然，這種多樣性也是我們的優勢，但這意味著有時我需要和不同的人使用不同的交流方式。在我的工作中總是充滿著交流，事實上，過多的交流（笑）。有些時候我必須得不停告訴人們事情的進展，這也許是最難的事。

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機器之心：我們看到《Spark 機器學習》的中文版吸引了很多讀者，什么時候能看到你的下一本書？

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Pentreath：寫這本書用了我很長時間，它可不像中文版看起來這么薄（笑）。下一本書肯定也要花很長時間，而且最近我還會對這本書對應 Spark 新版本進行內容的更新，我目前在審閱新版《Spark 機器學習》的內容。

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我會寫本新書，但是不知道需要多久才能寫好，我近期就會開始準備！

轉載于:https://my.oschina.net/Bettyty/blog/799645

總結

以上是生活随笔為你收集整理的独家专访 | 从跨国投行到开源社区，IBM Spark总工程师Nick Pentreath的传奇经历的全部內容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。

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