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[導(dǎo)讀] 人工智能已經(jīng)成了硅谷最新的寵兒。谷歌、Facebook、亞馬遜和蘋果都已經(jīng)將人工智能應(yīng)用于它們的圖像識別算法、語音虛擬助手,以及幫你整理新聞和社交媒體內(nèi)容。對于小型創(chuàng)業(yè)公司來說,這也是一個(gè)熱門領(lǐng)

人工智能已經(jīng)成了硅谷最新的寵兒。谷歌、Facebook、亞馬遜和蘋果都已經(jīng)將人工智能應(yīng)用于它們的圖像識別算法、語音虛擬助手,以及幫你整理新聞和社交媒體內(nèi)容。對于小型創(chuàng)業(yè)公司來說,這也是一個(gè)熱門領(lǐng)域。從年初起的5個(gè)月,人工智能的風(fēng)險(xiǎn)投資已從2014年的32億美元增長至95億美元。這是今年一年中最大的投資領(lǐng)域,同時(shí)也是規(guī)模最大的招聘領(lǐng)域。

雖然這個(gè)領(lǐng)域的研究可以追溯到20世紀(jì)50年代,但直到最近,人工智能才發(fā)展成為一個(gè)主流的計(jì)算機(jī)科學(xué)主題。在這種情況下,這一領(lǐng)域的專家數(shù)量有限(而且數(shù)量相對較少),由于科技公司提供的豐厚利潤,繼續(xù)留在學(xué)術(shù)界的專家數(shù)量正在減少。

在本周紐約時(shí)報(bào)的一篇報(bào)道中,Cade Metz詳細(xì)描述了大型科技公是司如何吸引人工智能專家的,他們提供的年薪最高可達(dá)50萬美元。“在全世界,只有不到1萬人擁有解決高級人工智能研究所需的技能,”Metz寫道。在斯坦福大學(xué),過去幾年已經(jīng)有四位著名的研究人員離開或準(zhǔn)備離開了。在另一個(gè)人工智能中心華盛頓大學(xué),該學(xué)校的20位教授中,有6位在假期去相關(guān)行業(yè)工作。如果教授和研究人員離開學(xué)術(shù)界,誰來教授下一代人工智能專家?

這已經(jīng)不是第一次發(fā)生這樣的情況了。2015年,Uber挖走了卡內(nèi)基梅隆大學(xué)的機(jī)器人實(shí)驗(yàn)室核心人員,負(fù)責(zé)該公司的無人駕駛汽車項(xiàng)目。在最初吸引了來自國家機(jī)器人工程中心的幾名開發(fā)者加入之后,優(yōu)步最終雇傭了40名前CMU的員工(大約是NREC總員工的三分之一)。其中包括許多高級職員,以及一些部門主管。“他們把所有研究團(tuán)隊(duì)成員都帶走了,”一名知情人士告訴theVerge。

根據(jù)匹茲堡郵報(bào)的報(bào)道,截至2016年3月,優(yōu)步員工留下的職位仍然處于空缺狀態(tài)(盡管NREC在當(dāng)時(shí)對《Post-Gazette》記者說,他們計(jì)劃用1100萬美元的新研究經(jīng)費(fèi)雇傭15到20名新員工)。但卡內(nèi)基梅隆大學(xué)計(jì)算機(jī)科學(xué)學(xué)院院長安德魯·摩爾對此不屑一顧。摩爾對匹茲堡郵報(bào)說:“這種事情每年都會發(fā)生幾次。我們應(yīng)該關(guān)注的是‘接下來該怎么辦?”

根據(jù)摩爾的說法,這種事情是周期性出現(xiàn)的。研究人員可能從學(xué)術(shù)界開始,接著花幾年時(shí)間進(jìn)行商業(yè)研究,然后帶著新的觀點(diǎn)和想法回到學(xué)術(shù)界。在2016年接受TechCrunch網(wǎng)站采訪時(shí),摩爾表示,每年有5到15名員工離職,從事相關(guān)行業(yè)工作,其休假時(shí)間最長可達(dá)4年。有些人,但不是所有人,最后都回來了。

這是我們現(xiàn)在希望看到的。科技公司(除Uber之外)并沒有完全依賴從學(xué)術(shù)機(jī)構(gòu)挖來的研究人員,而是以一種更具建設(shè)性的方式將事情掌握在自己手中。

谷歌和Facebook等公司現(xiàn)在也提供一些培訓(xùn)課程,幫助員工加快人工智能研究的速度。由于很少有專家能在該領(lǐng)域獲得成功,像Facebook 公司AI Academy這樣的項(xiàng)目旨在讓工程師精通深度學(xué)習(xí)。一旦經(jīng)過培訓(xùn),他們就可以將自己的新知識應(yīng)用到公司的其他工程團(tuán)隊(duì)中。戰(zhàn)略收購也有助于解決人工智能勞動(dòng)力短缺的問題,如谷歌在2014年收購DeepMind,但前提是有人工智能創(chuàng)業(yè)公司可以從這一領(lǐng)域起步。

即便如此,對于那些需要博士級別專業(yè)人員的公司來說,需求遠(yuǎn)遠(yuǎn)超過了供給。如果科技公司想要確保人工智能專家未來的數(shù)量足夠,他們就需要在雇傭?qū)<襾頋M足自己的需求和讓他們繼續(xù)教授下一代的過程中找到平衡。

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