經(jīng)濟(jì)學(xué)人2016年5月譯文

經(jīng)濟(jì)學(xué)人2016年5月三篇官方譯文128/5/2016ArtificialintelligenceMillion-dollarbabiesAsSiliconValleyfightsfortalent,universitiesstruggletoholdontotheirstars人工智能百萬美元寶貝硅谷搶奪人才，大學(xué)難留明星學(xué)者THATacomputerprogramcanrepeatedlybeattheworldchampionatGo,acomplexboardgame,isacoupforthefast-movingfieldofartificialintelligence(AI).Anotherhigh-stakesgame,however,istakingplacebehindthescenes,asfirmscompetetohirethesmartestAIexperts.Technologygiants,includingGoogle,Facebook,MicrosoftandBaidu,areracingtoexpandtheirAIactivities.Lastyeartheyspentsome$8.5billiononresearch,dealsandhiring,saysQuid,adatafirm.Thatwasfourtimesmorethanin2010.計(jì)算機(jī)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(xiàng)極為難得的成就。然而，隨著各家公司競(jìng)相把頂尖的人工智能專家招致麾下，另一場(chǎng)高風(fēng)險(xiǎn)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(kuò)展其人工智能項(xiàng)目。數(shù)據(jù)公司Quid表示，去年，這些科技公司花費(fèi)了約85億美元用于研究、收購及網(wǎng)羅人才，比2010年多四倍。Inthepastuniversitiesemployedtheworld’sbestAIexperts.Nowtechfirmsareplunderingdepartmentsofroboticsandmachinelearning(wherecomputerslearnfromdatathemselves)forthehighest-flyingfacultyandstudents,luringthemwithbigsalariessimilartothosefetchedbyprofessionalathletes.過去，大學(xué)擁有世界一流的人工智能專家。如今，科技企業(yè)正從大學(xué)的“機(jī)器人及機(jī)器學(xué)習(xí)（計(jì)算機(jī)通過數(shù)據(jù)自動(dòng)學(xué)習(xí)）”系里搶奪優(yōu)秀師生，以堪比職業(yè)運(yùn)動(dòng)員的高薪做誘餌。LastyearUber,ataxi-hailingfirm,recruited40ofthe140staffoftheNationalRoboticsEngineeringCentreatCarnegieMellonUniversity,andsetupaunittoworkonself-drivingcars.ThatdrewheadlinesbecauseUberhadearlierpromisedtofundresearchatthecentrebeforedecidinginsteadtopeeloffitsstaff.Otherfirmsseektalentmorequietlybutjustasdoggedly.Themigrationtotheprivatesectorstartlesmanyacademics.“Icannotevenholdontomygradstudents,”saysPedroDomingos,aprofessorattheUniversityofWashingtonwhospecialisesinmachinelearningandhashimselfhadjoboffersfromtechfirms.“Companiesaretryingtohirethemawaybeforetheygraduate.”美國卡耐基梅隆大學(xué)（CarnegieMellonUniversity）的國家機(jī)器人工程中心（NationalRoboticsEngineeringCentre）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(dòng)駕駛汽車。此舉惹來關(guān)注，因?yàn)閮?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(dòng)則相對(duì)低調(diào)，但也同樣執(zhí)著。人才向私營公司的流動(dòng)讓不少學(xué)者感到震驚?！拔疫B自己的研究生也留不住，”華盛頓大學(xué)的佩德羅?多明戈斯（PedroDomingos）教授說道，他是機(jī)器學(xué)習(xí)方面的專家，連他自己也收到了科技公司伸出的橄欖枝，“學(xué)生還沒畢業(yè)，那些公司就想把他們聘走?！盓xpertsinmachinelearningaremostindemand.Bigtechfirmsuseitinmanyactivities,frombasictaskssuchasspam-filteringandbettertargetingofonlineadvertisements,tofuturisticendeavourssuchasself-drivingcarsorscanningimagestoidentifydisease.Astechgiantsworkonfeaturessuchasvirtualpersonal-assistanttechnology,tohelpusersorganisetheirlives,ortoolstomakeiteasiertosearchthroughphotographs,theyrelyonadvancesinmachinelearning.機(jī)器學(xué)習(xí)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(yùn)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(duì)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?？萍季揞^在研發(fā)一些產(chǎn)品時(shí)要依賴機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù)的進(jìn)步，比如幫助用戶安排生活的虛擬個(gè)人助理或是方便人們搜尋圖片的工具。Techfirms’investmentinthisareahelpstoexplainhowaonce-arcaneacademicgathering,theConferenceonNeuralInformationProcessingSystems,heldeachDecemberinCanada,hasbecometheDavosofAI.Participantsgotolearn,beseenandgetcourtedbybosseslookingfortalent.Attendancehastripledsince2010,reaching3,800lastyear.科技公司對(duì)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(huì)”（ConferenceonNeuralInformationProcessingSystems，每年12月在加拿大舉行）這一曾被視為高深莫測(cè)的學(xué)術(shù)會(huì)議如今搖身成為人工智能界的達(dá)沃斯盛會(huì)。與會(huì)者一方面為了學(xué)習(xí)，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(huì)人數(shù)增加了兩倍，去年達(dá)到3800人。Noreliablestatisticsexisttoshowhowmanyacademicsarejoiningtechcompanies.Butindicationsexist.Inthefieldof“deeplearning”,wherecomputersdrawinsightsfromlargedatasetsusingmethodssimilartoahumanbrain’sneuralnetworks,theshareofpaperswrittenbyauthorswithsomecorporateaffiliationisupsharply(seechart).學(xué)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(jì)數(shù)據(jù)，但有跡可循?！吧疃葘W(xué)習(xí)”是指計(jì)算機(jī)利用近似人類大腦神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的運(yùn)作方式從大型數(shù)據(jù)集中析取知識(shí)，這一范疇的學(xué)術(shù)論文中，在企業(yè)任職的作者比例大幅上升（見圖表）。TechfirmshavenotalwayslavishedsuchattentionandresourcesonAIexperts.Thefieldwaslargelyignoredandunderfundedduringthe“AIwinter”ofthe1980sand1990s,whenfashionableapproachestoAIfailedtomatchtheirearlypromise.Thepresentmachine-learningboombeganinearnestwhenGooglestarteddoingdealsfocusedonAI.In2014,forexample,itboughtDeepMind,thestartupbehindthecomputer’svictoryinGo,fromresearchersinLondon.Thepricewasrumouredtobearound$600m.AroundthenFacebook,whichalsoreportedlyhopedtobuyDeepMind,startedalabfocusedonartificialintelligenceandhiredanacademicfromNewYorkUniversity,YannLeCun,torunit.科技公司并非一開始就對(duì)人工智能專家傾注如此多的心思和資源。在上世紀(jì)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(jī)器學(xué)習(xí)”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(jī)圍棋大戰(zhàn)中計(jì)算機(jī)取勝的幕后關(guān)鍵。據(jù)傳當(dāng)時(shí)的收購價(jià)約為六億美元。據(jù)報(bào)道也曾有意收購DeepmMind的Facebook也在差不多同一時(shí)間建起實(shí)驗(yàn)室，專注研發(fā)人工智能技術(shù)，并從紐約大學(xué)請(qǐng)來學(xué)者燕樂存（YannLeCun）來做負(fù)責(zé)人。Thefirmsofferacademicsthechancetoseetheirideasreachmarketsquickly,whichmanylike.Private-sectorjobscanalsofreeacademicsfromtheuncertaintyofsecuringresearchgrants.AndrewNg,wholeadsAIresearchfortheChineseinternetgiantBaiduandusedtoteachfull-timeatStanford,saystechfirmsoffertwoespeciallyappealingthings:lotsofcomputingpowerandlargedatasets.Bothareessentialformodernmachinelearning.這些公司為學(xué)者們提供機(jī)會(huì)，讓其創(chuàng)意迅速推向市場(chǎng)，往往大受歡迎。私營公司的職位也令學(xué)者們不用擔(dān)心研究經(jīng)費(fèi)不足的問題。之前在斯坦福大學(xué)全職任教的吳恩達(dá)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(gè)特別誘人的條件：強(qiáng)大的計(jì)算能力和龐大的數(shù)據(jù)集。這兩者為現(xiàn)代機(jī)器學(xué)習(xí)研究必不可少。Allthatistothegood,butthehiringspreecouldalsoimposecosts.Oneisthatuniversities,unabletooffercompetitivesalaries,willbedamagediftoomanybrightmindsareeitherluredawaypermanentlyordistractedfromthelecturehallbycommitmentstotechfirms.Wholecountriescouldsuffer,too.MostbigtechfirmshavetheirheadquartersinAmerica;placeslikeCanada,whoseuniversitieshavebeenattheforefrontofAIdevelopment,couldseelittlebenefitiftheirbrighteststaffdisappeartofirmsovertheborder,saysAjayAgrawal,aprofessorattheUniversityofToronto.這些都是好的方面，但挖角熱潮也有代價(jià)。一方面，大學(xué)由于無法提供具有競(jìng)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(xué)，大學(xué)將蒙受損失。同時(shí)，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(xué)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(duì)本國實(shí)在毫無益處，多倫多大學(xué)的阿杰伊?阿格拉沃爾（AjayAgrawal）教授說道。AnotherriskisifexpertiseinAIisconcentrateddisproportionatelyinafewfirms.Techcompaniesmakepublicsomeoftheirresearchthroughopensourcing.Theyalsopromiseemployeesthattheycanwritepapers.Inpractice,however,manyprofitablefindingsarenotshared.SomeworrythatGoogle,theleadingfirminthefield,couldestablishsomethingclosetoanintellectualmonopoly.AnthonyGoldbloomofKaggle,whichrunsdata-sciencecompetitionsthathaveresultedinpromisingacademicsbeinghiredbyfirms,comparesGoogle’spre-eminenceinAItotheconcentrationoftalentedscientistswholabouredontheManhattanProject,whichproducedAmerica’satombomb.另一風(fēng)險(xiǎn)是人工智能技術(shù)過度集中于少數(shù)企業(yè)手中?？萍脊就ㄟ^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(shí)際上，許多有利可圖的研究成果并未共享。有人擔(dān)心，作為人工智能界領(lǐng)頭羊的谷歌可能形成近乎知識(shí)壟斷的地位。Kaggle是組織數(shù)據(jù)學(xué)競(jìng)賽的平臺(tái)，不少公司通過這些比賽搜羅學(xué)術(shù)新星，該平臺(tái)的安東尼?古德魯姆（AnthonyGoldbloom）將谷歌在人工智能上的卓越表現(xiàn)與當(dāng)年集結(jié)眾多科學(xué)英才在曼哈頓計(jì)劃中努力工作相提并論。該計(jì)劃最終為美國造出原子彈。Readyfortheharvest?準(zhǔn)備收獲？ThethreatofanysinglefirmhavingtoomuchinfluenceoverthefutureofAIpromptedseveraltechnologybosses,includingElonMuskofTesla,topledgeinDecembertospendover$1billiononanot-for-profitinitiative,OpenAI,whichwillmakeitsresearchpublic.Itissupposedtocombinetheresearchfocusofauniversitywithacompany’sreal-worldaspirations.Ithopestoattractresearcherstoproduceoriginalfindingsandpapers.由于擔(dān)心某一家企業(yè)在未來對(duì)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（ElonMusk）在去年12月承諾向非營利研究機(jī)構(gòu)OpenAI提供10億美元資助。這一機(jī)構(gòu)將公開其研究成果。該機(jī)構(gòu)應(yīng)該能結(jié)合大學(xué)的研究熱點(diǎn)和企業(yè)的現(xiàn)實(shí)抱負(fù)，希望能吸引研究人員做出原創(chuàng)成果及論文。Whethertechfirms,ratherthanuniversities,arebestplacedtodelivergeneralprogressinAIisupfordebate.AndrewMoore,thedeanofCarnegieMellonUniversity’scomputer-sciencedepartment,worriesaboutthepotentialfora“seedcorn”problem:thatuniversitiescouldonedaylacksufficientstaff