【nature】深度学习巨头看人工智能界人才迁徙

【新智元导读】人工智能热潮兴起，大量研究人员从学术界走向产业界，这股趋势是好是坏？nature 昨日发文，记者采访深度学习代表人物，吴恩达笑言有人怪他开了这个头，Yoshua Bengio 对学界人才流失表示担忧；Geoffrey Hinton 则主张当前企业实验室能提供高校所没有的大数据和基础设施，而且基础研究也能在产业界进行。

2011 年吴恩达从斯坦福加入谷歌，那时候还只有很少的人工智能专家从学术界走向产业界。5 年后的今天，市场对人工智能专家的需求骤涨，大量研究者都跟随了吴恩达的脚步。看一眼科技巨头企业谷歌、微软、Facebook、IBM 和百度的实验室，里面都是从大学出来的科学家。如今已经是百度首席科学家的吴恩达在接受 nature 记者采访时表示，学界里有些人怪他开了这个头。

很多科学家认为，企业的高度关注对人工智能研究是好事，因为这给领域带来了大量的工程资源，向世人展示了人工智能在现实生活中的应用，还吸引了很多学生攻读人工智能专业。但有的科学家也对人才逐渐从学术界向产业界流动表示担忧，他们认为这样会令高校缺乏人工智能人才，从而导致基础研究滞后，而基础研究滞后终将影响产业界和商业界在人工智能方面所付出的努力。

私人企业也在投资人工智能，尤其是深度学习。深度学习先驱 Geoffrey Hinton 在接受 nature 记者采访时表示，院校资源做不到的事情，企业实验室的资源有可能做得到。Geoffrey Hinton 之前在加拿大多伦多大学工作，2013 年加入谷歌。Hinton 举例说，语音和图像识别由于缺乏数据训练算法，再加上硬件配置不足，多年来一直停滞不前，但在谷歌就不会为此受限。

吴恩达表示，他自己就是受了谷歌海量数据和强大计算能力的吸引，此外还有谷歌解决现实世界问题的能力。吴恩达说：“人工智能现在超级火。到处都是机会，但很少有人去做。”

另一个诱惑则是私人企业能提供“天文数字”的薪资，全球最大招聘网站 Indeed 的首席经济学家 Tara Sinclair 告诉 nature 记者。

学界和产业界双赢

加州大学伯克利分校人工智能和深度学习专家 Pieter Abbeel 表示，如今的这股热潮表明人工智能技术已经发展到了能够对现实世界产生影响的地步，而企业本身就是运用技术为社会提供产品和服务的。

荷兰莱顿大学社会科学家 Robert Tijssen 表示，上世纪50年代，同样的职业迁徙现象也在半导体研究中出现过，当时半导体领域的很多顶尖学者都被挖走，成为产业界研发实验室的负责人。Robert Tijssen 对 nature 记者说，这些学者将他们的专业知识带入产业界，同时在产业里建立新的关系，而后又将这些产业关系反馈给原来学术界的同事和学生，达到典型的双赢局面。

位于卡内基·梅隆大学的美国国家机器人工程中心（US NREC）负责人 Herman Herman 对 Tijssen 的观点表示赞同。2015年，NREC 与 Uber 合作，Uber 从 NREC 的 150 名研究员当中招走了将近 40人，主要是研究自动驾驶汽车的研究员。当时有报道称 NREC 陷入危机，但 Herman 表示那个说法稍微言过其实；NREC 与 Uber 的合作项目只是卡内基·梅隆大学机器人研究所几十个项目中的一个，而机器人研究所有大约 500 名教职员工，这次人员调动对研究所来说正好是换新血的机会。而不久之后，Uber 就向机器人研究所捐资 550 万美元，用于支付学生和教职工的奖学金。同时，这一事件的新闻性还提升了机器人研究所的知名度，学生提交申请数量也增多了。

加拿大蒙特利尔大学的 Yoshua Bengio 对学术界人才流失表示担忧。如果在产业界供职的教员保留在大学里的职位，就像 Hinton 和吴恩达那样，但他们毕竟是少数，Bengio 告诉 nature 记者。Pieter Abbeel 补充说，高校教员减少会导致受训学生数量也减少，尤其是博士级别的学生。

不过，Hinton 预计深度学习领域专家短缺只会是暂时的。Hinton 告诉 nature 记者，谷歌承认高校研究生项目的重要性。目前，谷歌资助了 250 多项学术研究项目和几十个博士奖学金。

nature 调查统计发现，DeepMind 研发团队约有 65%的成员直接来自学界，其中很多来自伦敦学院大学。DeepMind 的创始人 Demis Hassabis 和 Shane Legg 在成立 DeepMind 之前都在伦敦学院大学工作。来源：nature

nature 工作人员收集在线数据，计算出 DeepMind 团队中带有“research”头衔的工作人员增长比例，红色代表企业，蓝色代表学界。来源：nature

牛津大学的计算机科学家 Michael Wooldridge 表示，为产业界输送人才是高校的职责，但他看到人工智能热潮之下落得冷清的学术界十分纠结。2014 年，谷歌在英国伦敦的公司 DeepMind 从牛津招了 10 名研究人员，但谷歌给了牛津大学百万美元的捐赠，还结成了科研合作项目。许多被挖走的教员依旧在大学里热心上课，这给了学生以往没有的机会。

学界人才流失长期影响

Bengio 还担心企业收拢人才的长期影响，他表示在产业界工作的研究者行事更为保密。虽然谷歌、百度等企业研究所的科学家还在公开发表论文和代码。但是，Bengio 指出企业科学家依旧不会在论文发表前讨论他们的工作，因为他们更有可能申请专利。Bengio 对 nature 记者说：“那样合作就更难了。”

有的产业界人士也担心资源的公开透明。2015年12月，以 Elon Musk 为首的一批硅谷投资人用 10 亿美元创立了一个叫做 OpenAI 的非盈利公司，致力于为公众利益发展人工智能，免费与其他机构合作与共享专利。

尽管谷歌、Facebook 等公司目前看来还是在解决人工智能方面的根本问题，但Bengio 担心这可能不会持续太久。Bengio 对 nature 记者说，商业要考虑短期盈利，这是事实，贝尔实验室和 AT&T 实验室一开始很好，到后来也因为过于注重为公司实现短期盈利目标而致使人才流失。

Hinton 则主张基础研究能够在产业界得到发展。他认为鉴于当下人工智能研究的迫切需要，如今的基础研究的延伸项目难免在企业进行，但学术界仍会在人工智能研究领域占据关键地位。Hinton 告诉 nature 记者，学术界是最有可能产生超前创新想法的地方。