前不久，“人工智能博士應屆生80萬年薪”的話題引起“酸”議。光這一句話，從開頭到結(jié)尾都會讓人心里一酸，隨后鼻子一酸，緊接著想起前輩們的話——如今工作流的淚，都是選專業(yè)時腦子進的水.AI人才是非常稀有的存在，據(jù)高盛發(fā)布的《全球人工智能產(chǎn)業(yè)分布》報告統(tǒng)計，2017年全球人工智能人才儲備，中國只有5%左右，人才缺口超過500萬人。人才的挖掘已經(jīng)深入到了學校，正如青島慧拓智能機器有限公司CEO兼中山大學數(shù)據(jù)科學與計算機學院教授陳龍，在前幾日舉辦的英特爾中國研究院媒體開放日上所說：“我們從本科開始培養(yǎng)學生，等到了研究生一年級，學生就選擇了去企業(yè)實習，究其原因，實習公司給學生開了非常不錯的工資。這個數(shù)字讓我們沒有辦法讓學生留在學校。”
（右1）英特爾中國研究院院長宋繼強
（右2）北京郵電大學信息與通信工程學院教授張琳
（右3）復旦大學計算機科學技術學院教授姜育剛
（右4）慧拓智能CEO、中山大學數(shù)據(jù)科學與計算機學院教授陳龍
不僅是外界高薪讓陳龍這樣的教授痛失愛徒，更令人費解的是學生往往并沒有學到真正的東西，但卻已被資本帶走。
這股資本強風正如數(shù)據(jù)那樣：2018年上半年，人工智能領域的全球融資規(guī)模達到435億美元，中國的規(guī)模達到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)年營業(yè)收入不足兩億。
高資本卻不能產(chǎn)生應用落地 ，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”，在宋繼強眼中，這兩個主因在當下人工智能高潮下是不存在的。宋繼強認為：“摩爾定律已經(jīng)發(fā)展20多年，計算和存儲的單位成本下降非常多，其中‘20年來計算成本下降了15000倍’，存儲則更夸張。這樣就可以讓人工智能在部署應用落地時價格不會太貴。雖然人才成本偏高，但再過三年，當人才數(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，從而實現(xiàn)更多價值。”
人才似乎成了人工智能發(fā)展的關鍵一環(huán)。
網(wǎng)絡上一些人工智能領域的工程師自稱“調(diào)參狗”。也正如復旦大學計算機科學技術學院教授姜育剛所說：“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習，深度學習就是調(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力，僅僅是“調(diào)參”是否有點開玩笑的意味？到哪不是做“碼農(nóng)”，在人工智能領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？宋繼強有著自己的見解：“科研就代表著風險，相對來說回報較少。我們要讓加入研究院的學生覺得平臺有用，讓更厲害的人來指導學生槍金，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制值得品味，當新人進入研究院，會有在跨平臺、跨學科的工作與交流，日常交流讓團隊產(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，也就是各學科都有涉獵，自己也有所專長。
在院校方面，也相關體制建設。姜育剛表示：“人工智能未來會像計算機一樣，滲透到各個行業(yè)，所以人工智能培養(yǎng)的是跨學科的人才。我們學校也開會討論了人工智能技術制度的建設，主要通過跨學科來實現(xiàn)：1，人工智能的教育研究從數(shù)學、物理這類基礎學科來跨越；2，從應用角度，AI+X等角度來實現(xiàn)跨學科。”
對于人才培養(yǎng)，北京郵電大學信息與通信工程學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，如今大學里越來越多的培養(yǎng)不是為了面向就業(yè)。我們需要把學生內(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，以當下實力，很多公司的技術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起來，還應該是開源。其實我們更希望培養(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步做貢獻呢？
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