11 月 19 日，史丹佛人工智能实验室发推文称，Christopher Manning 成为实验室新负责人，而前负责人李飞飞的工作阵地转移到“以人为中心的 AI 计划”新项目，担任联合负责人。
The @Stanford AI Lab is excited to share that Chris Manning—@chrmanning has become the Director of SAIL. And many thanks to Fei-Fei Li—@drfeifei for doing so much to grow SAIL & its community. She is now Co-Director of the new Human-Centered AI Initiative https://t.co/XpQNzNbjc2 pic.twitter.com/xiGOsJljAH
— The Stanford AI Lab (@StanfordAILab) 2018年11月19日
李飞飞的动向一直颇受人关注。继今年 10 月 20 日正式离开 Google Cloud、回归史丹佛，她的工作终于尘埃落定──担任史丹佛新成立的“以人为中心的 AI 计划”联合负责人。
对华人圈，也许 Christopher Manning“露脸率”远不如李飞飞，但他在自然语言处理领域的领军者地位，足以让关注计算机领域的人对他够了解；另外，其主讲的史丹佛 CS224n 经典自然语言处理课程，与李飞飞的史丹佛 CS231n 同为自然语言处理和计算机视觉领域的“必修课”。
Christopher Manning 1989 年毕业于澳洲国立大学，并一举“揽下”数学、计算机和语言学 3 个学士学位，之后又于 1994 年获得史丹佛大学语言学博士学位。
1999 年，出于对深度学习自然语言处理的满腔热情，先后在卡内基美隆大学、雪梨大学等任教的 Manning 教授以史丹佛自然语言处理组（Stanford NLP Group）创始成员身份回归母校。任职 19 年里，他始终以让计算机智慧处理、理解和生成人类语言材料为研究目标，并以 NLP 领域的深度学习开拓者姿态，做了很多著名工作，包括树状递归神经网络、情感分析、神经网络依赖性解析（dependency parsing）、语言向量的 GloVe 模型、神经机器翻译，以及深度学习语言理解等。同时，身为语言学出身学者，Manning 也关注计算语言学解析方法、文本推理和多语言处理，是史丹佛大学依赖关系和通用依赖性（Universal Dependencies）的主要开发者。
目前，Manning 教授论文被引用超过 9 万次，且身为第一作者与人合著的《自然语言处理统计方法》（Manning，Schütze，1999）和《讯息检索》（Manning，Raghavan，Schütze， 2008）已成为此领域著名的教科书。另外，身为国际计算机学会（ACM）、国际人工智能协会（AAAI）、国际计算语言学会（ACL）等国际权威学术组织的伙伴，他曾获 ACL、EMNLP、COLING、CHI 等国际顶会最佳论文奖，大家也可以时常看到他现身各大顶尖会议，包括先后在中国举办的 ACL 2015 和 ACL 2017。
Manning 教授的研究生涯中，坚持认为深度学习是研究 NLP 和语言学的好方法，但同时他也指出，虽然深度学习是研究 NLP 的好方法，但目前为止 NLP 从深度学习的收益更多是来自分散式词汇表示（distributed word representation），而非真正的深度学习，真正的深度学习使用更抽象的表征构建的层次来促进泛化。
这无疑也是这位成果颇丰的研究学者对深度学习矛盾态度的重要原因。一方面他认同“神经网络的统治地位”的理念──“2017 年 NLP 领域的共识是，无论研究什么问题，丢个双向 LSTM 模型一定能搞定它，不行再加个注意力模组”；而另一方面，身为对语言学出身的研究者，他又对神经网络在语言结构性发挥的作用表示担忧：“人类能理解彼此，不是因为我们会局部加权平均听到的词。然而在很多自然语言处理任务，我们无法做出比加权平均效果更好的模型，这让我非常担心。”
不过总体而言，他对深度学习在 NLP 研究的价值秉持乐观态度，他表示，“当下我们仍处于这波深度学习复兴浪潮的初期，深度学习在 NLP 有很多想像空间，此外构建深度学习系统的方法本身就很有用，不仅局限于 NLP。”
史丹佛人工智能实验室（SAIL）是全球顶级的人工智能研究机构之一，由 Lisp 语言发明者、现代人工智能领域的奠基人之一约翰·麦肯锡（John McCarthy）创立于 1962 年。从专家系统领域、计算机视觉领域的开创性工作到 ImageNet 以及大型神经网络算法数据集的诞生，迄今为止，SAIL 已成为诸多人工智能重大里程碑的发源地和见证者。目前 SAIL 聚集多个领域专家，研究主题涵盖计算机视觉、机器学习、自然语言处理、机器人技术等多领域。
一位是计算机视觉领域的代表性人物，一位是自然语言处理领域的领军人物，本次史丹佛人工智能实验室负责人的交替似乎也意味着未来研究侧重点的调整。正在人工智能领域逐步兴起的自然语言处理，在 Manning 教授的带领下，是否会像李飞飞引领的计算机视觉热潮一样迎来新突破呢？大家可以期待一下。
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