作者：Elizabeth Gibney
Geoffrey Hinton 和 Yoshua Bengio 兩位學術界大牛在學術人才涌入企業研究機構是否有益這一問題上，觀點相悖。Hinton 的支持和 Bengio 的擔心看似都有道理，但不得不承認，企業攫取學術界人才已經成為一種趨勢。
2011年，吳恩達從斯坦福大學加入谷歌。他是學術圈中的人工智能專家，開始在產業界發力。
5 年后，人工智能專業需求激增，一批研究者開始追隨吳恩達的步伐進入企業。Google、Facebook、IBM、百度等科技巨頭的實驗室拿出了私人高級計算資源和高薪的招牌，從大學里招募了一批科學家。「一些學術圈的人責備我開啟這一環節」吳說。他在 2014 年成為百度的首席科學家，在位于硅谷的百度實驗室工作。
許多科學家認為，強烈的企業利益訴求有利于人工智能——將巨大的工程資源帶入了這個領域，證實了人工智能對現實世界的意義并吸引了對此狂熱的學生們。但是也有人擔心產業遷移帶來更加細微的影響，讓大學暫時失去了頂尖的人才，最終將這個領域帶入商業化，犧牲了基礎研究。
商業巨頭正在大量投資人工智能——尤其是深度學習技術——因為它們能從大量數據中收獲理解能力，這讓他們看到了希望。復雜的人工智能系統或許能夠創造出更有效的數字個人助手、控制無人汽車、或者承擔起一系列對于常規編程來說過于復雜的其他任務。加拿大多倫多大學深度學習先驅、后接受谷歌聘請的 Geoffrey Hinton 說，企業的實驗室能夠滿足大學實驗室無法提供的資源。例如，語音和圖像識別領域因為一直缺少用于算法訓練的數據和硬件而阻滯了很多年，這些瓶頸能在谷歌得到突破。
「人工智能現在太熱了。機會太多但人太少，」吳說，他被谷歌龐大的數據和計算能力、解決現實世界問題的能力所吸引。天文數字的薪水是私人公司提供的另一個誘惑，德克薩斯州奧斯汀市 Indeed 公司首席經濟學家 Tara Sinclair 說道。在英國和美國，聚集在在線招聘上的高薪職位越來越多的指向AI領域。
我們對人工智能的興奮表明它正處在能接受現實世界影響的一個點上，而公司是一種非常自然的方式促進它發生，加州大學伯克利分校的人工智能和深度學習專家 Pieter Abbeel 說道。另外，荷蘭 Leiden 大學的社會學家 Robert Tijssen 說，在 20 世紀 50 年代，半導體研究領域也發生過類似的工作遷移，當時許多領域的領軍人物都被工業研發實驗室挖走了。學者們帶來了專業知識同時將拓展的新商業網絡帶回學校給舊同事和學生們——形成了雙贏局面，Tiissen 說。
公司協作
以卡耐基梅隆大學大學（CMU）為基礎的美國國家機器人技術工程中心主任 Herman Herman 同意這樣的觀點。在 2015 年，打車應用 Uber 和研究中心開展合作，雇用了研究中心 150 位主要研究自動駕駛汽車研究者中的 40 位。當時的報道指出研究中心正處在分崩離析的危機中，但 Herman Herman 則說這純屬夸大其辭；自動駕駛項目只是擁有 500多位教職員的 CMU 機器人研究院數十個項目中的一個。而且這一舉措是帶來新血液的好機會。此后不久，Uber 向研究院教職員和學生提供了 550 萬美元的捐助。同時媒體宣傳提升了研究中心的聲譽——學生申請數也隨之增多， Herman 說。
學術界專家資源的流失引起加拿大蒙特利爾大學計算機科學家 Yoshua Bengio 的關注，這種資源流失也在研究生申請激增的情況下凸顯出來。如果被公司雇用的的教職員能像 Hinto 和吳一樣繼續大學中的角色就好，但他們通常是少數幾個，Bengio 說。缺少教職員造成受到專業訓練的學生數量減少，尤其是博士水平上，Abbeel 補充說。
而 Hinton 預測深度學習領域專家的短缺只是暫時的。「大學中研究生的研究是值得保護，谷歌認識到了這點」他說。谷歌如今發起了超過 250 個研究生研究項目和數十個博士獎學金項目。
在為產業輸送人才方面，大學全力發揮自己應有的作用，英國牛津大學的計算機科學家 Michael Wooldridge 說到。隨著對人工智能領域興趣爆發，他難以看到學術界被遺棄的窘境。建立在倫敦的 Google DeepMind 公司在 2014 年雇用了十位牛津大學的研究人員——但是，谷歌給予了牛津大學七位數的財政資助，建立了共享研究。許多被聘的教職員仍然保持在大學中的教學職位——為他們的學生提供其他學生難以享受的優渥機會。
谷歌 DeepMind 的人才攫取。從 2014 年 DeepMind 開始人才攫取。這家公司拒絕討論他們關于人工智能人才的收攏，但是，自然雜志搜集的數據顯示這家公司現有研究人員至少有 144 位，其中幾乎 2/3 來自大學。大約 65 % 的研究人員直接聘請自學術界（包括聯合任命、博士后、理科碩士）。很多來自于創始人 Demis Hassabis 和 Shane Legg 2010 年創業前共同工作的英國倫敦大學學院。
Bengio 也在擔心公司主導合作關系的長期影響。產業研究更私密化，他說。盡管在企業研究院（就像谷歌和百度）的科學家仍然公開發表論文和相關代碼——允許其他研究者基于自己的研究開展工作——Bengio 認為，企業研究人員仍然會避免在公眾面前討論他們的研究，因為相比學術界，他們更可能會申請專利。他說，「這讓合作變得困難。」
有些產業內人員也在擔心透明度問題。在 2015 年 12 月份，SpaceX 項目創始人 Elon Musk 和一些硅谷投資人一起在舊金山成立了非盈利公司 OpenAI 。這得到了 10 億美元的支持。該項目借助于共享擁有的專利、和其他機構免費合作，從而發展公對公共有益的人工智能。
盡管谷歌、Facebook 和類似的公司似乎正致力于解決人工智能領域的基礎問題，Bengio 擔心這種情況不會持續太久。「商人會被短期利益吸引，這是動物的本性」他說。他以通信公司貝爾實驗室和 AT&T 為例，說明曾擁有強大研究實驗室的公司，最終會因為太過于關注公司短期利益目標失去他們的創造力。
Hinton 則堅持認為基礎研究會在產業中興旺發展。因為對人工智能研究的迫切需求，如今基礎研究的擴展必然會產生于企業公司中，他補充道。但是，學術界依舊在人工智能研究中發揮著重要的作用。他說「這是最有可能產生激進的新觀點的地方。」
本文由機器之心編譯
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