寧做昂貴的“調(diào)參狗”，不做高校科研大神？

（右1）英特爾中國研究院院長宋繼強(qiáng)

（右2）北京郵電大學(xué)信息與通信工程學(xué)院教授張琳

（右3）復(fù)旦大學(xué)計(jì)算機(jī)科學(xué)技術(shù)學(xué)院教授姜育剛

（右4）慧拓智能CEO、中山大學(xué)數(shù)據(jù)科學(xué)與計(jì)算機(jī)學(xué)院教授陳龍

不僅是外界高薪讓陳龍這樣的教授痛失愛徒，更令人費(fèi)解的是學(xué)生往往并沒有學(xué)到真正的東西，但卻已被資本帶走。

這股資本強(qiáng)風(fēng)正如數(shù)據(jù)那樣：2018年上半年，人工智能領(lǐng)域的全球融資規(guī)模達(dá)到435億美元，中國的規(guī)模達(dá)到317億美元，占了全球的四分之三以上（數(shù)據(jù)來源2018中國人工智能產(chǎn)業(yè)年會）。但億歐智庫《2018中國人工智能商業(yè)落地研究報告》顯示在整個產(chǎn)業(yè)鏈中，90%以上的AI企業(yè)依然處在虧損階段，絕大多數(shù)企業(yè)年?duì)I業(yè)收入不足兩億。

高資本卻不能產(chǎn)生應(yīng)用落地 ，像極了人工智能史上兩次低谷的模樣。未來真是悲觀的嗎？英特爾中國研究院院長宋繼強(qiáng)給出了樂觀的答案：“早在80年代，大家都擁擠在一個窄的產(chǎn)業(yè)——專家系統(tǒng)，這只能解決類似醫(yī)療產(chǎn)業(yè)的一小部分難題，此外成本高又是讓人頭疼的問題?！?

落地應(yīng)用窄、成本高昂成了殺死80年代人工智能浪潮的“劊子手”，在宋繼強(qiáng)眼中，這兩個主因在當(dāng)下人工智能高潮下是不存在的。宋繼強(qiáng)認(rèn)為：“摩爾定律已經(jīng)發(fā)展20多年，計(jì)算和存儲的單位成本下降非常多，其中‘20年來計(jì)算成本下降了15000倍’，存儲則更夸張。這樣就可以讓人工智能在部署應(yīng)用落地時價格不會太貴。雖然人才成本偏高，但再過三年，當(dāng)人才數(shù)量倍增，雇不起高價算法工程師的中小型公司也能開始招人，從而實(shí)現(xiàn)更多價值。”

人才似乎成了人工智能發(fā)展的關(guān)鍵一環(huán)。

網(wǎng)絡(luò)上一些人工智能領(lǐng)域的工程師自稱“調(diào)參狗”。也正如復(fù)旦大學(xué)計(jì)算機(jī)科學(xué)技術(shù)學(xué)院教授姜育剛所說：“也許我們會發(fā)現(xiàn)這兩年人工智能發(fā)展緩慢，大部分是修補(bǔ)工作，很多都是現(xiàn)有方法的整合。在高校似乎有這樣的趨勢，覺得人工智能就是深度學(xué)習(xí)，深度學(xué)習(xí)就是調(diào)模型和參數(shù)?！?

如果人工智能人才年薪擁有讓人驚掉下巴的實(shí)力，僅僅是“調(diào)參”是否有點(diǎn)開玩笑的意味？到哪不是做“碼農(nóng)”，在人工智能領(lǐng)域還能享受泡沫的味道。

這背后所帶來的問題不僅僅是產(chǎn)業(yè)的玩笑，更多是無人愿在高校搞科研的現(xiàn)狀，姜育剛教授也只能無奈“我并不希望培養(yǎng)這樣的人，我們希望學(xué)生能在核心理論上做一些創(chuàng)新?！?

如何激烈年輕人在科研道路走下去？宋繼強(qiáng)有著自己的見解：“科研就代表著風(fēng)險，相對來說回報較少。我們要讓加入研究院的學(xué)生覺得平臺有用，讓更厲害的人來指導(dǎo)學(xué)生槍金，避免走彎路。不僅要做有挑戰(zhàn)的工作，更要有前輩來告誡他們怎么走得快。”

這里所提到了英特爾中國研究院的機(jī)制值得品味，當(dāng)新人進(jìn)入研究院，會有在跨平臺、跨學(xué)科的工作與交流，日常交流讓團(tuán)隊(duì)產(chǎn)生不同的靈感。發(fā)散式的成長平臺更容易形成T字形人才，也就是各學(xué)科都有涉獵，自己也有所專長。

在院校方面，也相關(guān)體制建設(shè)。姜育剛表示：“人工智能未來會像計(jì)算機(jī)一樣，滲透到各個行業(yè)，所以人工智能培養(yǎng)的是跨學(xué)科的人才。我們學(xué)校也開會討論了人工智能技術(shù)制度的建設(shè)，主要通過跨學(xué)科來實(shí)現(xiàn)：1，人工智能的教育研究從數(shù)學(xué)、物理這類基礎(chǔ)學(xué)科來跨越；2，從應(yīng)用角度，AI+X等角度來實(shí)現(xiàn)跨學(xué)科。”

對于人才培養(yǎng)，北京郵電大學(xué)信息與通信工程學(xué)院張琳教授也有自己的看法：“培養(yǎng)和就業(yè)是兩個完全不同的朝向，如今大學(xué)里越來越多的培養(yǎng)不是為了面向就業(yè)。我們需要把學(xué)生內(nèi)心想要干事的想法挖掘出來。比如招博士生，更加注重內(nèi)心是不是有種非要把東西做出來的沖動，而成績卻是其次考慮的因素。此外，人才培養(yǎng)還要提倡“可呈現(xiàn)性”。例如沒有十多年以前所謂的開源代碼行動，以當(dāng)下實(shí)力，很多公司的技術(shù)是不足以得到迅速提升。既然使用開源，那所做的東西就不能隨意保護(hù)起來，還應(yīng)該是開源。其實(shí)我們更希望培養(yǎng)這樣的素質(zhì)人才。”

世界終究是屬于偏執(zhí)狂的 ，但這波高薪浪潮下，會有多少人能真正為人工智能的進(jìn)步做貢獻(xiàn)呢？