Wissenschaft: KI-Konkurrenz, die Wissenschaft verliert

Im Bereich der KI hat sich der Fokus von der Wissenschaft auf die Industrie verlagert, und das Ungleichgewicht bleibt bestehen.

Science veröffentlichte in der neuesten Ausgabe der offiziellen Ausgabe einen Artikel, der relevante Daten im Bereich KI der letzten Jahre zusammenstellte. Die Ergebnisse sind auf einen Blick klar:

Die akademische Gemeinschaft hat den KI-Wettbewerb verloren.

Die Wissenschaft zählt den Anteil von Papieren, KI-größten Modellen und SOTA-Modellen in verschiedenen Bereichen.

Seit 2016 hat der Anteil der von der Branche auf führenden Konferenzen zur künstlichen Intelligenz veröffentlichten Beiträge einen Trend brutalen Wachstums eingeleitet.

In 4 Jahren hat die Branche der Wissenschaft gemessen an der Anzahl der Beiträge fast 20 % „weggenommen“.

Die Top-10-Modelle im KI-Bereich wurden vor 2013 noch von der Wissenschaft dominiert.

Danach setzte die Branche ihre Anstrengungen fort. Bis 2016 kamen fast alle der zehn besten KI-Modelle aus der Branche.

Ganz zu schweigen vom SOTA-Modell der Sprachmodell- und Bildklassifizierung.

Das SOTA der Analyse von Emotionen, der semantischen Segmentierung und der Zielerkennung ist wahrscheinlich das Die Errungenschaften jeder Branche betragen nur die Hälfte, und der SOTA der maschinellen Übersetzung kommt allesamt aus der Wissenschaft.

Natürlich ist dieser Trend auch eine stille Tatsache in den Herzen der Internetnutzer. Einige Leute haben sogar Meme-Bilder zum Spott gemacht:

Es gibt einen starken Braindrain in der Wissenschaft

Deshalb , der wichtigste Grund für die aktuelle Situation ist:

Brain Drain.

Am Beispiel der Daten nordamerikanischer Universitäten strömen derzeit Computer-Doktoranden mit Spezialisierung auf KI-Forschung in die Branche:

Im Jahr 2004 entschieden sich nur 21 % der Doktoranden für den Einstieg in die Branche Der Anteil der Doktoranden, die in die Branche eintreten, liegt bei fast 70 %.

Und diese Daten sind auf Talente im Bereich der KI-Forschung beschränkt.

Aus den Daten der letzten Jahre geht hervor, dass sich die industrielle Nachfrage nach allgemeiner Informatik nicht wesentlich verändert hat. Im Gegenteil, die Marktnachfrage nach Talenten, die auf den Bereich KI spezialisiert sind, hat sich seit 2006 verachtfacht.

Warum strömen KI-Talente aus der Wissenschaft in die Industrie?

Im Großen und Ganzen hängt es mit der Rechenleistung zusammen, die die Wissenschaft bereits erwähnt hat.

Offensichtlich hat die Industrie in diesem Bereich einen großen Vorteil gegenüber der Wissenschaft.

Wenn Sie Ihre Arbeit gut machen wollen, müssen Sie zuerst Ihre Werkzeuge schärfen. Wer über eine starke Rechenleistung verfügt, wird natürlich in der Lage sein, mehr Talente anzuziehen.

Aber um es ganz klar auszudrücken: Ob die Rechenleistung stark ist oder nicht, hängt weitgehend vom Kapitaleinsatz ab.

Zum Beispiel

Die Finanzierung der wissenschaftlichen Forschung im akademischen Bereich erfolgt hauptsächlich durch staatliche Unterstützung. Im Jahr 2021 beliefen sich die Investitionen der zuständigen US-Behörden in künstliche Intelligenz auf 1,5 Milliarden US-Dollar, und die Investitionen der EU beliefen sich im selben Jahr auf 1,2 Milliarden US-Dollar.

Im Vergleich dazu belaufen sich die Ausgaben der globalen KI-Industrie in diesem Jahr auf über 340 Milliarden US-Dollar. Bereits 2019 investierte Alphabet, der Mutterkonzern von Google, 1,5 Milliarden US-Dollar in seine Tochtergesellschaft DeepMind.

Natürlich werden die oben genannten Punkte alle aus einer relativ makroökonomischen Perspektive diskutiert. Wie denken also einzelne Forscher als Individuum darüber?

Rowan Zellers, ein Forscher, der gerade nach seinem Doktortitel zu OpenAI kam, kam zu uns und berichtete über seine eigenen Erfahrungen.

Rowan Zellers sagte unverblümt, dass er bei der Berufswahl zwischen Industrie und Wissenschaft hin- und hergerissen sei, sich aber am Ende für die Industrie entschieden habe, und listete auch die Gründe nacheinander auf:

• Es wird für die Wissenschaft immer schwieriger, bahnbrechende Systemkonstruktionsforschung durchzuführen
• Die Kosten für wissenschaftliche Forschung im KI-Bereich steigen exponentiell
• Es ist ein allgemeiner Trend für die Wissenschaft, sich der angewandten Forschung zuzuwenden
  ...

Von der Grundlagenforschung zur Anwendung hat sich der Kreis geschlossen

Und der Verlust von Talenten und der Rückgang der Rechenleistung können bis zu einem gewissen Grad als unvermeidliche Folgen bezeichnet werden. Im Wissenschaftsartikel werden zwei Gründe aufgeführt:

• Im Vergleich zu anderen Disziplinen weist der KI-Bereich Besonderheiten auf.
• Die Branche legt mehr Wert auf die Kommerzialisierung von Technologien.

Lasst uns zunächst über diese Besonderheit im Bereich KI sprechen.

In anderen Fachbereichen bilden Wissenschaft und Industrie naturgemäß eine Arbeitsteilung. Grundlagenforschung wird von Universitäten durchgeführt, angewandte Forschung und Entwicklung sind die Arbeit der Industrie.

Diese Logik gilt jedoch nicht für den KI-Kreis. Im Bereich der KI sind die Grenzen zwischen Grundlagenforschung und angewandter Forschung fließend.

Mit anderen Worten: Es gibt Überschneidungen zwischen Anwendungsmodellen, die in der Industrie und in der Grundlagenforschung verwendet werden. Nehmen Sie das 2017 von Google Brain entwickelte Transformer-Modell. Es gehört nicht nur zur Grundlagenforschung, sondern kann auch direkt in der Industrie eingesetzt werden. Mitte.

Darüber hinaus können die verstärkten Investitionen der Branche in künstliche Intelligenz zur Kommerzialisierung der Technologie führen, was nicht nur erhebliche Vorteile für die Gesellschaft, sondern auch Vorteile für die Branche selbst mit sich bringen wird.

Im akademischen Bereich stammen die meisten Finanzierungsquellen aus Zuschüssen relevanter Institutionen.

Für KI-Talente, die in der Schule bleiben, ist die wissenschaftliche Forschung nicht ihre einzige Aufgabe, obwohl sie Prämien erhalten und durch die Veröffentlichung von Arbeiten befördert werden können. Sie haben auch Lehraufgaben.

Und im Allgemeinen sind akademische Forschungslabore gemeinnützig. Rowan Zellers hat beispielsweise am Allen Institute for Artificial Intelligence gearbeitet, bevor er zu OpenAI kam: Es hat viel Zeit und Geld gekostet. . .

emmmmm, es scheint, dass die akademische Gemeinschaft in diesem KI-Wettbewerb völlig verloren hat.

Noch etwas

Natürlich kann man im KI-Wettbewerb nicht sagen, dass die Wissenschaft völlig verloren hat. In den Top 100 der Zeta Alpha-Statistik gibt es immer noch ein gutes Gleichgewicht zwischen Wissenschaft und Industrie.

△Fotoquelle: Zeta Alpha

Apropos: Was halten Sie vom KI-Wettbewerb zwischen Wissenschaft und Industrie?

Referenzlink:
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[2]​​​https://www.php.cn/link/ 6a21bd02b3d17059c61bcb2eeb48b8cd​​​
[3]​​​https://www.php.cn/link/32b9e74c8f60958158eba8d1fa372971​​

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