2016 年第一季度的創(chuàng)業(yè)形勢(shì)依然不是很好。這一季度獲得風(fēng)險(xiǎn)投資的公司數(shù)量是 2011 年第二季度以來的最低值,金額也不及去年同期。
2011 年到 2016 年第 1 季,美國市場(chǎng)風(fēng)投投資數(shù)量和投資金額變化趨勢(shì)
但 AI(人工智能)領(lǐng)域是個(gè)例外。過去 3 年里,超過 60% 的 AI 公司都獲得了風(fēng)險(xiǎn)投資的支持。2016 年才過去一個(gè)季度,這個(gè)領(lǐng)域就發(fā)生了 4 個(gè)主要收購案。
2013 年以來,AI 領(lǐng)域發(fā)生的主要收購案
大公司在 AI 領(lǐng)域尤為積極。 2014 年,Google 以 6.6 億美元收購了英國公司 DeepMind——那個(gè) AlphaGo 背后的技術(shù)團(tuán)隊(duì)。而在 2015 年,Google、Facebook 、微軟、百度四家公司在對(duì)人工智能的交易更是花了近 85 億美金,是 2010 年的 4 倍多。
對(duì)于科技公司而言,人工智能,及其中的機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù)應(yīng)用范圍很廣。從垃圾郵件過濾,到互聯(lián)網(wǎng)廣告的精準(zhǔn)投放,以及未來的自動(dòng)駕駛都能用得上它。以彭博社對(duì) Google 產(chǎn)品的統(tǒng)計(jì)為例,用上人工智能的產(chǎn)品近年來幾乎都在翻倍增長(zhǎng)。
從 2012 年到2015 年,Google 涉及人工智能的產(chǎn)品數(shù)變化
但大部分的從業(yè)者經(jīng)驗(yàn)還很有限。根據(jù) LinkedIn 的統(tǒng)計(jì),在美國,從業(yè)時(shí)間超過 10 年的人才比例也僅占 50%。
圖:全球、美國、中國人工智能人才從業(yè)年限結(jié)構(gòu)對(duì)比
因而對(duì)人才的爭(zhēng)奪也成了大公司都在做的事。
2013 年,F(xiàn)acebook 成立自己的人工智能實(shí)驗(yàn)室時(shí),負(fù)責(zé)人 Yann LeCun 教授就是從紐約大學(xué)挖來的。
比起,紐約大學(xué)和 Facebook 仍有合作,并讓 LeCun 保留兼職工作,卡耐基梅隆大學(xué)的情況則要糟糕些。
去年 Uber 說要資助該校國家機(jī)器人中心,從事相關(guān)的研究。但之后這家公司卻選擇了直接挖走了他們 140 名研究人員的中的 40 人,并安置于其自動(dòng)駕駛部門。至于其他公司,雖不會(huì)像 Uber 這樣大張旗鼓,但也會(huì)默默在學(xué)院中挖人。
“我甚至留不住自己的學(xué)生。”Pedro Domingos ,一名華盛頓大學(xué)從事機(jī)器學(xué)習(xí)研究的教授說。“這些公司在學(xué)生畢業(yè)前就試圖挖走他們。”
每年 12 月在加拿大舉行的神經(jīng)信息處理系統(tǒng)大會(huì),曾是一個(gè)略顯神秘的學(xué)術(shù)會(huì)議,如今成了人工智能領(lǐng)域的達(dá)沃斯論壇。去年這個(gè)會(huì)議的參會(huì)者數(shù)量已達(dá) 3800 人,對(duì)比 2010 年翻了三倍。這也是專業(yè)研究者和科技公司老板們接觸的大好機(jī)會(huì)。
盡管目前沒有準(zhǔn)確的統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)表明,有多少選擇從學(xué)院轉(zhuǎn)去科技公司工作。但這里也有一些間接證據(jù)。在“深度學(xué)習(xí)”(一種讓計(jì)算機(jī)以人腦神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的方式通過大數(shù)據(jù)進(jìn)行分析)的技術(shù)領(lǐng)域中,越來越多論文作者的背景是來自公司。
比起研究經(jīng)費(fèi),有了充分資金支持,公司幫助學(xué)者快速實(shí)踐自己的想法。Andrew NG 曾是一名斯坦福的全職教授,現(xiàn)在已在百度領(lǐng)導(dǎo)搜索相關(guān)的人工智能技術(shù)。對(duì)他來說,商業(yè)公司的好處是,他們能提供強(qiáng)大的運(yùn)算能力和大數(shù)據(jù)的支持。兩者在機(jī)器學(xué)習(xí)中發(fā)揮重要的作用。
但壞處是,公司相比高校的研究機(jī)構(gòu),更容易受短期商業(yè)利益的影響。而且當(dāng) AI 專家都跑去公司,最終形成少數(shù)大公司壟斷人才的局面,再讓他們把研究成果共享也會(huì)很難。
卡耐基梅隆大學(xué)計(jì)算系教務(wù)主任 Andrew Moore 就表示了這方面擔(dān)心:大學(xué)或許會(huì)因此失去培養(yǎng)未來研究者的教學(xué)人員。從事基礎(chǔ)研究,愿意公開分享知識(shí)的人也會(huì)越來越少。這可能會(huì)對(duì)長(zhǎng)遠(yuǎn)的技術(shù)進(jìn)步造成損害。
對(duì)于一個(gè)國家來說,人才流失的問題也很嚴(yán)峻。多倫多大學(xué)教授 Ajay Agrawal 表示,大部分科技公司的總部在美國,像加拿大等國的大學(xué)雖曾走在 AI 研究前沿也會(huì)因優(yōu)秀人才流失一蹶不振。