埃尔法哥哥人工智能行业发生了翻天覆地的变化 AI科学家如何成为MVP( 二 )
AI教授和院士是否能够抵制将学术界留给商业实体的诱惑？
一个最近的一项研究由研究员在罗切斯特大学已发现 ， 在过去的15年中 ， 在美国和加拿大的大学153名人工智能教授已经离开自己的岗位在商业领域的机会 。 在过去几年中 ， 这一趋势一直在增长 ， 仅在2018年就有41位教授采取了行动 。
2015年 ， Uber为其自动驾驶汽车计划大肆招聘 ， 并从卡内基梅隆大学的机器人实验室抢走了50个人 ， 其中包括一些顶尖人才 。 谷歌 ， 亚马逊 ， 微软 ， Facebook和Nvidia分别聘请了来自不同大学的几位AI教授 。
也有很多AI教授扮演双重角色 ， 既保持与大学的隶属关系 ， 又为科技公司工作 。
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研究费用导致AI人才流失
虽然丰厚的薪水在吸引AI教授和研究人员远离大学和科技公司方面起着很大的作用 ， 但它们并不是造成AI人才流失的唯一因素 。 在从事AI研究项目时 ， 科学家还面临成本问题 。
人工智能研究的某些领域要求访问大量数据和计算资源 。 强化学习尤其如此 ， 强化学习是一种AI代理通过大规模的反复试验来发展其行为的技术 ， 强化学习是AI研究的热门领域 ， 尤其是在机器人技术 ， 游戏机器人 ， 资源管理和推荐系统中 。
训练强化学习AI模型的计算成本很容易达到数百万美元 ， 而只有富裕的高科技公司才能节省下来 。 此外 ， 其他种类的深度学习模型通常需要访问只有Google和Facebook这样的大型科技公司才能拥有的大量培训数据 。
如果没有大型技术的支持和资金支持 ， 这也将使AI研究人员很难实现自己的梦想和项目 。 大型技术的支持很少免费提供 。
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【埃尔法哥哥人工智能行业发生了翻天覆地的变化 AI科学家如何成为MVP】AI人才外流的影响是什么？
随着越来越多的教授 ， 科学家和研究人员涌向商业领域 ， 人工智能行业将面临若干挑战 。 首先 ， 大学将很难聘请和聘用教授来培训下一代AI科学家 。
反过来 ， 这将进一步扩大AI技能的差距 。 因此 ， 人工智能研究人员的工资将保持较高水平 。 这对于研究人员本人来说可能是一件令人愉快的事情 ， 但对于那些将难以为他们的项目聘用AI人才的小型公司却不是 。
人工智能的商业化也将影响该领域在未来几年内将看到的进步 。 商业领域对AI的兴趣主要是开发具有商业价值的产品 。 他们对服务于科学和整个人类福祉的项目不那么感兴趣 。
一个著名的例子是DeepMind ， 它是少数在创建人类级AI的研究实验室之一 。 自从收购DeepMind之后 ， Google授予研究实验室访问其无限的计算 ， 数据和财务资源的权限 。 但它也重组了AI实验室 ， 以创建一个生产商业产品的部门 。 DeepMind现在正处于身份危机之中 ， 必须决定是科研实验室还是其营利性所有者的扩展 。
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最后 ， 人工智能人才流失和人工智能的商业化将意味着该行业的透明度降低 。 营利性组织很少向公众公开其源代码和AI算法 。 他们倾向于将其视为知识产权 ， 并在其围墙花园后严密保护它们 。
由于公司将共享更少的知识来保持自己在竞争者中的优势 ， 因此这将导致AI研究的发展变慢 。
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