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科技巨头纷纷挖走高校人工智能专家 学术圈人才流失严重

2016-11-25 16:01 来源:未知
摘要:斯坦福大学计算机科学家李飞飞 谷歌、百度和Facebook从高等院校挖走负责培训学生的顶尖计算机科学研究人员。 Alphabet公司旗下的谷歌公司上周聘请斯坦福大学人工智能实验室主任领导
斯坦福大学计算机科学家李飞飞

  谷歌、百度和Facebook从高等院校挖走负责培训学生的顶尖计算机科学研究人员。

  Alphabet公司旗下的谷歌公司上周聘请斯坦福大学人工智能实验室主任领导新的人工智能(AI)部门,成为科技巨头从高等院校攫取一长串人工智能学术明星的最新斩获。

  李飞飞(Fei-Fei Li)是著名的计算机科学家,她在一篇Facebook博客中写道,加入谷歌公司的部分原因是为了“AI民主化”。最近几年,先后已有几位顶尖教授离开学术界,进入科技行业。

  近年来,来自多伦多大学的杰弗里·辛顿(Geoffrey Hinton)加盟谷歌,纽约大学的扬·勒丘恩(Yann LeCun)去了Facebook公司,斯坦福大学的吴恩达(Andrew Ng)加入了百度公司,卡内基梅隆大学的亚力克斯·斯姆拉(Alex Smola)去了亚马逊,许多研究人员继续在实力被削弱的高校工作。

  研究人员警告说,科技公司正在挖空高校里的科学家资源,后者本来应该肩负培养下一代研究人员的职责,致力于解决从天文学到环境科学、到物理学等领域的紧迫问题。

  根据美国国家科学基金会(The National Science Foundation)数据,在过去十年中,新崛起的美国计算机科学博士到产业领域就职的比例已经从38%上升到57%。根据行业组织计算研究协会(The Computing Research Association)的统计,尽管该领域的博士人数已经增长,但是,留在学术界的人数已达到“历史低点”。

  这样状况可能会对留校教学的毕业生数量产生长期影响,因为需要三到五年才能获得计算机科学博士学位。“在某种意义上,人们开始质疑我们是否有能力满足未来行业需求,”乔治亚理工学院娱乐情报研究室主任马克·里德尔(Mark Riedl)说。

  在深度学习领域,这种挤压现象尤其令人紧张。深度学习是一种人工智能技术,在在线图像搜索服务、语言翻译和广告定位等有利可图的服务中起到至关重要的作用,蒙特利尔大学的蒙特利尔学习算法研究所所长乔舒亚·班吉奥(Yoshua Bengio)说。人工智能系学生的“价值介于500万到1000万美元之间,这是科技公司的底线,”卡耐基-梅隆大学(CMU)计算机科学学院院长安德鲁·穆尔(Andrew Moore)说。

  科技巨头提供的津贴很少有大学可以望其项背,包括稳定的资金、巨大的数据集和计算能力、创造出打动数以百万计人的产品,以及由此所带来的兴奋。企业的薪资更高,而且可能包括股票期权之类的潜在财富。根据美国国家科学基金会的数据,2014年,计算机与信息科学博士后的年薪中位数为5.5万美元,而在企业的实验室工作一年,薪酬可达到11万美元。

  研究人员担心,人才外流会干扰学术成果的进展,无法解决环境科学等领域的严重问题。“我担心它会降低我们大学和研究实验室的发明(效率),因为一些最好的和最聪明的人都离开了,”美国国家大气研究中心(The National Center for Atmospheric Research)的苏·郝泊特(Sue Haupt)说。她手下最顶尖的一位研究人员已被Weather Company挖走了,后者现在是IBM的一个部门。

  卡耐基-梅隆大学应对人才战争的办法是让教师只在大学和产业之间循环。穆尔博士假设,他雇用的教师中有10-20%的人“将在特定时间离开”到一家企业工作,或自己创立公司。“我们真希望人们能轮流进出。”

  在微软、谷歌和Facebook等科技巨头任职的人工智能专家说,他们正试图通过资助大学部门和培养学生来减轻产业挖角对学术界造成的人才大量流失。IBM研究部副总裁谷鲁·巴那瓦尔(Guru Banavar)说,IBM最近推出的认知视野网络(Cognitive Horizons Network)联合了六所学校,旨在维持大学的学术水平。本周,谷歌承诺向班吉奥博士所在的蒙特利尔大学AI实验室捐赠340万美元,这所大学也是IBM联盟的一部分。Facebook、百度和微软也纷纷表示将资助学术研究。

  苹果和亚马逊拒绝置评。

  在某些情况下,科技公司允许他们的学术员工保留在大学里的教职。但雇佣关系会限制教学时间,有时也不能讨论与工作相关的话题。斯坦福大学的李博士在她的Facebook帖子上说,还将继续在斯坦福大学的教学工作,但她没有提供细节。辛顿博士说,他在谷歌和多伦多大学的时间一分为二,仍在大学担任三名研究生的导师。勒丘恩博士是Facebook人工智能研究的带头人,根据纽约大学的课程目录,加入该公司之前,他每年教授两门课,现在则减少到一门课。

  “虽然一些(企业)研究人员继续在学术机构发挥作用,这是非常好的,但对学生而言则完全不同,”康奈尔大学AI教授巴特·塞尔曼(Bart Selman)说。他和其他人教师认为,在一些学校,人工智能相关专业课程的入学人数增加了两倍多,剩余教师花在每个学生身上的时间远远少于以前。

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