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《经济学人》:人工智能人才争夺战激烈上演

一个能够在围棋中多次击败世界冠军的计算机程序,对于正在快速发展的人工智能领域来说无疑是一场政变,而在这风起云涌的表面之下,一场更加孤注一掷的豪赌正在悄悄酝酿中——人工智能领域的人才争夺战。科技巨头,诸如谷歌、Facebook、微软和百度正在争相开拓自己的人工智能领地。根据一家数据公司Quid的统计,去年上述四家公司在研发、交易和招聘上总计花费了大约85亿美金,是2010年的四倍多。

《经济学人》:人工智能人才争夺战激烈上演

在过去,大学会聘请一些世界上最优秀的AI专家。而现在,科技公司正在重金打造属于自己的机器人和机器学习分部,这些公司用可以与职业运动员相媲美的高薪吸引那些最具有潜力的学者和学生们。

去年,Uber公司聘请了卡耐基梅隆大学国家机器人工程中心140位工作人员中的40位,并专门拨出一个团队研究自动驾驶汽车。这件事让Uber上了媒体头条,因为Uber在此之前曾经承诺会出资帮助该中心的研究,而不是挖走它的工作人员。另一些公司的动作则更加安静,但同样坚持不懈。这种向私人企业大规模的人才转移震惊了许多学者。「我甚至抓不住自己的学生。」Pedro Domingos是华盛顿大学的机器学习教授,他自己也有着科技公司的工作,「公司正在试图在这些学生毕业之前就带走他们。」

机器学习的专家尤其供不应求。大型科技公司在各个项目中都会用到机器学习,从诸如垃圾邮件过滤和网络广告精确投放等基本的任务,到未来的研发,例如自动驾驶汽车或扫描图像以识别疾病等等。许多科技巨头们都在研发自己的产品,例如私人助理技术,帮助用户规划自己的生活,或者发明一些让检索图像更容易的工具,而这些都要依赖于机器学习的进步。

科技公司在这个领域的投资从侧面解释了为何一个曾经陌生神秘的学术聚会——每年加拿大举行的神经信息处理系统大会——成为了人工智能领域的达沃斯论坛。参与者在这里学习交流,而科技公司老板们则可以在这里寻找心仪的专家学者,顺便献献殷勤。与会者也从2010年蹿升了三倍,在去年达到了3,800人。

现在还没有可靠的统计可以展示有多少学者正在加入科技公司,但是有不少蛛丝马迹可循。在「深度学习(计算机利用与人类神经网络相似的方法从大量数据中获得洞察)」的领域中,发表论文的作者群体中,有着公司相关背景的数量正在激增。

科技公司也并不总是能够如此在AI专家身上挥霍注意力和资源。这个领域曾经在上世纪80年代到90年代的「AI寒冬」时期被忽视,并且没有足够资金,因为那时所有实现AI的方法都失败,也没有完成早期承诺。如今的机器学习大爆炸正是开始于谷歌所做的有关这个领域的并购。在2014年,谷歌从伦敦的研究员手里收购了DeepMind,它也是取得围棋胜利的AlphaGo背后的团队。收购价格一度误传为6亿美金。在此同时,Facebook也报导有收购DeepMind的意向,它组建了一个自己的人工智能实验室,并从纽约大学聘请了Yann LeCun 教授去运营。

公司为学者们提供了见证自己的想法可以迅速出现在市场中的机会,而许多人正喜欢这点。私企的工作也可以让学者从保证研究经费的不确定性中解放出来。Andrew Ng曾经是斯坦福的全职教授,现在正引导中国互联网公司百度的人工智能研究,他说科技公司可以提供两种特别诱人的东西:强大的计算能力和巨大的数据库,而这两者对于现代的机器学习研究来说必不可少。

这一切都是为了更好的事情,但是这样的人才转移浪潮也加剧了人力成本。首当其冲的便是大学,由于无法提供有竞争力的薪水,公司的资源投入会让大批能力出众的人永远离开大学,这对大学来说影响很大,更大层面来说也会对整个国家造成损伤。多伦多大学教授Ajay Agrawal说道,大部分科技公司的总部都在美国,而像加拿大等国家的大学——它们曾经站在AI发展的前沿地带——则会因为优秀人才的出走而一蹶不振。

另一个风险在于如果AI的专家过于集中地汇集在仅仅几个公司中,尽管科技公司承诺了一些它们的研究会开源共享,也承诺员工们可以写论文,但实际上,许多利益相关的研究都是无法共享的。很多人担忧这个领域里的主导公司谷,如歌会,导致人才的垄断。Kaggle的数据科学大赛导致了公司们对优秀学者们的哄抢,来自Kaggle的Anthony Goldbloom将谷歌在人工智能的突出地位与集结了最优秀的科学家的曼哈顿计划相比,而后者带来了美国的第一个原子弹。

准备好收获了吗?

任何一个公司的威胁对于人工智能的未来都有着巨大的影响,这一点惊醒了包括特斯拉的Elon Musk在内的科技大牛们,他们在12月承诺在非盈利OpenAI计划中投入10亿美金,让它的研究公开化。它还会将大学研究与企业雄心结合,希望吸引研究员展示自己的发现并发表自己的论文。

科技公司是否是AI通用化的最佳环境,这一点还处于争论中。Andrew Moore是卡耐基梅隆大学的计算机科学系教务主任,他很担心一个「谷种」问题:大学也许会有一天失去足够的教务人员,为未来培养研究者。同样糟糕的是,做纯粹的研究工作、公开分享想法以及坚持用数十年时间做项目的人越来越少,未来的发展突破就会因此而凝滞。

但是这样的风险也许并不会真的出现。人工智能领域的高薪工作吸引了许多新学生加入到这个领域,科技公司也许可以为发展和人才团队建设做更多努力,例如通过为研究者们建立更多的奖学金,并提供更丰富的资金。科技公司有财力,也有动力。在硅谷,正是人才而非金钱,才是最稀缺的资源。

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