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2016年DeepMind公司的AlphaGO横空出世,不仅击败了围棋世界冠军,也击败了无数高校研究围棋算法的教授和研究生。2023年,OpenAI 公司的ChatGPT火遍全网,不仅让很多文字工作者和编程人员感到阵阵寒意,也让多年从事自然语言处理的高校专家自愧不如。
最近几年,在人工智能发展的标志性成果中,越来越多的是公司做出来的。公司开展的是目标明确的高度有组织科研,与高校自由探索式科研有明显区别。而且,这些AI顶尖公司不仅能整合资源解决关键科学难题,搞出核心技术,还经常在Nature、Science等顶级期刊发表论文,让高校科研人员学习。有的甚至敢于开源,不怕高校科研人员超越,真是艺高人胆大。可以说,在人工智能研究中,高校的研究论文在数量上虽然占据绝对领先地位,但是在引领行业发展、发挥关键性作用方面却越来越边缘化,值得我们深思。
顶尖AI公司为什么这么成功? 我认为有以下四个因素。首先,大公司给予的巨大投资,动辄几十亿美元的投资可以用于构建大模型、训练大模型,购买大量GPU形成大算力;其次,可招聘经验丰富的多学科交叉大团队,给予足够高的薪水,使团队人员全力以赴从事科研;第三、科研目标非常目标明确,团队围绕着一个目标开展工作,心无旁骛;第四、高度协作的有组织科研,团队成员的分工非常明确,还有专门的组织协调人员等等。
这些都是经费紧张、规模较小、组织松散、经验不足的普通高校科研团队所不具备的。所以高校的人工智能科研该何去何从呢?我认为也有四点对策。首先,是不搞大模型,专注于小模型,不与资金雄厚的公司竞争。其次,改进大模型,简化模型结构,使之轻量化,降低算力需求;第三,就是高校团队内部开展合作,力争有组织科研,避免重复投资,集中人力物力搞大模型;最后,就是和公司开展合作,利用公司的大模型和大算力,开展科研工作。
总之,人工智能核心技术方面,很久没有看到高校团队的不可或缺的贡献了。希望广大有识之士,能居安思危,采取有效行动,做出突出贡献,搞出标志性成果,重现高校引领AI科研方向的辉煌。
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GMT+8, 2023-4-2 04:09
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