二十年前，對人工智能研究感興趣的人大多局限于大學和非營利性AI實驗室。 人工智能研究項目主要是跨越數(shù)年甚至數(shù)十年的長期合作項目，目標是服務于科學并擴展人類知識。

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但在過去10年，由于深度學習和人工神經(jīng)網(wǎng)絡的進步，人工智能行業(yè)發(fā)生了巨大變化。今天，人工智能已經(jīng)在許多實際應用中找到了它的存在價值?？茖W家、科技高管和世界領導人都將人工智能、尤其是機器學習視為未來10年最有影響力的技術之一。

人工智能的潛力(和炒作)吸引了商業(yè)實體、民族國家和軍方的興趣，它們都希望利用這項技術保持相對于競爭對手更高的優(yōu)勢。

多方面的人工智能儲備競賽增加了社會對人工智能人才的需求。目前，具備技能和知識來開展跨行業(yè)重大人工智能研究項目的人才嚴重短缺。在這種情況下，那些財力較雄厚的公司已經(jīng)設法為他們的項目聘請了人工智能科學家了。

這導致了AI的人才流失，使科學家和研究人員離開了人工智能誕生和發(fā)展成為革命性技術的機構(gòu)以及公司。

深度學習如何結(jié)束AI冬季

在深度學習革命之前，人工智能主要由基于規(guī)則的程序主導，工程師和開發(fā)人員手動將數(shù)據(jù)和操作邏輯編碼到軟件中。但是那時的現(xiàn)狀是：公司或者機構(gòu)為AI項目投入巨大的財力物力，就像將一個小石子丟入大海一樣，沒有激起大的水花，短時間無法得到成效，常常因為項目無法交付而造成損失，因此AI技術持續(xù)進入嚴冬。

在這十年交替的時候，科學家們設法使用神經(jīng)網(wǎng)絡來執(zhí)行計算機視覺和自然語言處理(NLP)，來化開AI嚴冬的冰塊，但是這兩個領域基于規(guī)則的表現(xiàn)和執(zhí)行效果非常糟糕。

科技的飛速發(fā)展和人們認知的轉(zhuǎn)變使人工智能分化了許多領域，這些領域以前被認為是禁區(qū)或?qū)τ嬎銠C技術來說極具挑戰(zhàn)性的。這些領域包括語音和人臉識別、目標檢測和分類、機器翻譯、問答等。

這為人工智能的許多新的商業(yè)用途鋪平了道路。我們每天使用的許多應用，如智能揚聲器、語音數(shù)字助手、翻譯應用和電話面部鎖，都是由深度學習算法和神經(jīng)網(wǎng)絡驅(qū)動的。神經(jīng)網(wǎng)絡的復興還在自動駕駛等其他領域開創(chuàng)了新局面，計算機視覺在幫助自動駕駛汽車理解周圍環(huán)境方面發(fā)揮了關鍵作用。

深度學習提供的巨大利益也吸引了一些國際大公司的關注，吸引了谷歌、Facebook和亞馬遜等大型科技公司。深度學習成為這些公司向客戶提供新的、更好的服務，并在競爭中獲得優(yōu)勢的一種方式。

人工智能（AI）人才流失最主要原因是：對神經(jīng)網(wǎng)絡重新燃起的興趣引發(fā)了從學術機構(gòu)挖走人工智能科學家的競賽。這才是人工智能人才流失的本質(zhì)。

人工智能的教授和學者們是否能夠抵制住離開學術界、投身商業(yè)實體的誘惑？

很顯然是抵不住商業(yè)界的誘惑，因為在商業(yè)界他們可以得到更好的資源，更好的科研水平與機遇。

羅徹斯特大學(University of Rochester)研究人員最近的一項研究發(fā)現(xiàn)，在過去15年里，美國和加拿大大學有153名人工智能教授離開了自己的崗位，去商業(yè)領域?qū)ふ覚C會。這一趨勢在過去幾年里一直在增長，僅2018年就有41位教授離開了自己的崗位，去尋找新的機會。

但是也有很多AI教授扮演雙重角色，既保持與大學的教育關系，又為科技公司工作。

人工智能人才流失的影響是什么？

隨著越來越多的教授、科學家和研究人員涌入商業(yè)領域，人工智能行業(yè)將面臨巨大挑戰(zhàn)。首先，大學將很難雇傭和留住教授來培訓下一代人工智能科學家。

這將進一步拉大人工智能技能差距。因此，人工智能研究人員的工資將保持在高位。對于研究人員本身來說，這可能令人高興，但對于那些難以為自己的項目聘用人工智能人才的小公司來說，就不是這樣了。

人工智能的商業(yè)化也將影響該領域未來幾年的發(fā)展。商業(yè)部門對人工智能的興趣主要是開發(fā)具有商業(yè)價值的產(chǎn)品。他們對那些服務于科學和造福人類的項目不太感興趣。

一個著名的例子是DeepMind，它是少數(shù)幾個致力于創(chuàng)造人類級別人工智能的研究實驗室之一。自從收購DeepMind以來，谷歌為研究實驗室提供了無限的計算、數(shù)據(jù)和財務資源。但該公司也對人工智能實驗室進行了重組，創(chuàng)建了一個生產(chǎn)商用產(chǎn)品的部門，它們也在往商業(yè)界投靠，來賺取一部分利潤。

最后，人工智能人才的流失和人工智能的商業(yè)化將意味著該行業(yè)的透明度降低。盈利性組織很少向公眾提供他們的源代碼和人工智能算法。他們傾向于將其視為知識產(chǎn)權(quán)，并將其嚴密地保護在自家圍墻之內(nèi)。

這將導致人工智能研究的緩慢，因為企業(yè)將分享更少的研究知識，以保持他們的競爭優(yōu)勢。

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回首過去，我們思緒紛飛，感慨萬千；立足今日，我們胸有成竹，信心百倍；展望未來，我們引吭高歌，一路歡笑。

本文標題：你所了解的AI人才流失是什么？本質(zhì)還是“錢”錢“錢”
URL地址：http://jinyejixie.com/article26/cphhcg.html

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