硅谷的人工智能人才爭奪戰(zhàn)

寂靜天花板

計算機程序可以反復(fù)戰(zhàn)勝圍棋世界冠軍，這是人工智能（AI）這一快速發(fā)展的領(lǐng)域中一項極為難得的成就。然而，隨著各家公司競相把頂尖的人工智能專家招致麾 下，另一場高風險游戲正在幕后展開。包括谷歌、Facebook、微軟、百度在內(nèi)的科技巨頭爭相擴展其人工智能項目。數(shù)據(jù)公司Quid表示，去年，這些科技公司花費了約85億美元用于研究、收購及網(wǎng)羅人才，比2010年多四倍。
2 ~+ a" ~: \' p過去，大學擁有世界一流的人工智能專家。如今，科技企業(yè)正從大學的“機器人及機器學習（計算機通過數(shù)據(jù)自動學習）”系里搶奪優(yōu)秀師生，以堪比職業(yè)運動員的高薪做誘餌。

美國卡耐基梅隆大學（Carnegie Mellon University）的國家機器人工程中心（National Robotics Engineering Centre）原本有140名教師，去年，打車公司優(yōu)步從中招聘了40人，設(shè)立部門研究自動駕駛汽車。此舉惹來關(guān)注，因為優(yōu)步之前承諾資助該中心的研究工 作，后來卻轉(zhuǎn)而挖角。其他公司尋覓人才的舉動則相對低調(diào)，但也同樣執(zhí)著。人才向私營公司的流動讓不少學者感到震驚。“我連自己的研究生也留不住，”華盛頓大學的佩德羅•多明戈斯（Pedro Domingos）教授說道，他是機器學習方面的專家，連他自己也收到了科技公司伸出的橄欖枝，“學生還沒畢業(yè)，那些公司就想把他們聘走。”
2 e) v/ R& ^1 N* X" g機器學習領(lǐng)域的專家最為搶手。大型科技公司的許多任務(wù)都要運用這一技術(shù)，從一些基本任務(wù)，如過濾垃圾郵件和令網(wǎng)絡(luò)廣告更有針對性，到無人駕駛汽車或掃描圖像來發(fā)現(xiàn)疾病等具有未來色彩的嘗試，無一例外。科技巨頭在研發(fā)一些產(chǎn)品時要依賴機器學習技術(shù)的進步，比如幫助用戶安排生活的虛擬個人助理或是方便人們搜尋圖片的工具。
科技公司對這一領(lǐng)域的投資有助解釋為何“神經(jīng)信息處理系統(tǒng)大會”（Conference on Neural Information Processing Systems，每年12月在加拿大舉行）這一曾被視為高深莫測的學術(shù)會議如今搖身成為人工智能界的達沃斯盛會。與會者一方面為了學習，另一方面也為了被求賢若渴的老板們發(fā)現(xiàn)并追捧。2010年以來，其與會人數(shù)增加了兩倍，去年達到3800人。
學術(shù)界有多少人轉(zhuǎn)投科技公司的懷抱目前仍無可靠統(tǒng)計數(shù)據(jù)，但有跡可循。“深度學習”是指計算機利用近似人類大腦神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的運作方式從大型數(shù)據(jù)集中析取知識，這一范疇的學術(shù)論文中，在企業(yè)任職的作者比例大幅上升。

- O- a/ p* L0 Q科技公司并非一開始就對人工智能專家傾注如此多的心思和資源。在上世紀八九十年代的“人工智能寒冬”，新潮的人工智能技術(shù)未如預(yù)期，該領(lǐng)域被廣為忽視，資金投入也不足。目前這股“機器學習”熱潮是在谷歌開始收購專注人工智能技術(shù)的公司后才真正開啟的。比如，2014年，谷歌從倫敦的研究人員手中收購了DeepMind，這家創(chuàng)業(yè)公司正是人機圍棋大戰(zhàn)中計算機取勝的幕后關(guān)鍵。據(jù)傳當時的收購價約為六億美元。據(jù)報道也曾有意收購DeepmMind的Facebook也在差不多同一時間建起實驗室，專注研發(fā)人工智能技術(shù)，并從紐約大學請來學者燕樂存（Yann LeCun）來做負責人。
這些公司為學者們提供機會，讓其創(chuàng)意迅速推向市場，往往大受歡迎。私營公司的職位也令學者們不用擔心研究經(jīng)費不足的問題。之前在斯坦福大學全職任教的吳恩達目前效力于中國互聯(lián)網(wǎng)巨頭百度，主管人工智能研究。他表示，科技公司能提供兩個特別誘人的條件：強大的計算能力和龐大的數(shù)據(jù)集。這兩者為現(xiàn)代機器學習研究必不可少。
7 j* |+ k9 K. V( G" z8 P7 o7 v  s這些都是好的方面，但挖角熱潮也有代價。一方面，大學由于無法提供具有競爭力的薪酬，假如過多優(yōu)秀人才被誘走，一去不返，或是忙于服務(wù)科技公司而無法專心講學，大學將蒙受損失。同時，一些國家也可能遭罪。大型科技公司總部多在美國；像加拿大這樣的國家，其大學一直處于人工智能研發(fā)的前沿，如果他們最聰明的人才都被境外公司吸引走，對本國實在毫無益處，多倫多大學的阿杰伊•阿格拉沃爾（Ajay Agrawal）教授說道。
另一風險是人工智能技術(shù)過度集中于少數(shù)企業(yè)手中。科技公司通過開源方式公開其部分研究成果。它們也答應(yīng)員工可以撰寫論文。然而，實際上，許多有利可圖的研究成果并未共享。有人擔心，作為人工智能界領(lǐng)頭羊的谷歌可能形成近乎知識壟斷的地位。Kaggle是組織數(shù)據(jù)學競賽的平臺，不少公司通過這些比賽搜羅學術(shù)新星，該平臺的安東尼•古德魯姆（Anthony Goldbloom）將谷歌在人工智能上的卓越表現(xiàn)與當年集結(jié)眾多科學英才在曼哈頓計劃中努力工作相提并論。該計劃最終為美國造出原子彈。
& \0 u+ u+ g/ ]1 B準備收獲？ 由于擔心某一家企業(yè)在未來對人工智能的發(fā)展擁有過大影響力，多家科技公司的老板，包括特斯拉的伊隆•馬斯克（Elon Musk）在去年12月承諾向非營利研究機構(gòu)OpenAI提供10億美元資助。這一機構(gòu)將公開其研究成果。該機構(gòu)應(yīng)該能結(jié)合大學的研究熱點和企業(yè)的現(xiàn)實抱負，希望能吸引研究人員做出原創(chuàng)成果及論文。
) y& `8 U9 g7 D! R最有優(yōu)勢推動人工智能研究總體進展的是科技企業(yè)而非高等院校么？眾說紛紜。卡耐基梅隆大學計算機系系主任安德魯•摩爾（Andrew Moore）擔心“希望種子”成憂：大學終有一天會缺乏教師培養(yǎng)未來的研究人員。同樣糟糕的是，越來越少人會從事純學術(shù)研究、公開分享想法或者參與跨度達幾十年的研究項目，未來的突破也可能受到制約。
但憂慮未必會成真。投入人工智能研發(fā)的額外資金激勵新生步入這一領(lǐng)域。而且科技公司可以進一步推動人才發(fā)展及更新?lián)Q代，比如授予更多教授職位，向研究人員提供更多資助。科技公司有財力也有動力這么做。在硅谷，最稀缺的資源是人才，而非金錢。

孤獨不寂寞

沒有戰(zhàn)勝冠軍吧？