近日，有媒體報道稱，螞蟻金服原副總裁兼首席數(shù)據(jù)科學(xué)家漆遠(yuǎn)已正式加盟復(fù)旦大學(xué)，任“復(fù)旦-浩清”特聘教授及復(fù)旦人工智能創(chuàng)新與產(chǎn)業(yè)研究院院長。

公開資料顯示，漆遠(yuǎn)在2005年獲得了美國麻省理工媒體實驗室博士學(xué)位之后，加入MIT計算機(jī)與人工智能實驗室進(jìn)行博士后工作。他于2007年加入普渡大學(xué)，并在2013年成為普渡大學(xué)計算機(jī)科學(xué)系和統(tǒng)計系的終身教授。2014年，漆遠(yuǎn)回國擔(dān)任阿里巴巴副總裁，2015年加入螞蟻金服公司，創(chuàng)建并統(tǒng)領(lǐng)螞蟻金服人工智能團(tuán)隊，擔(dān)任螞蟻金服公司首席數(shù)據(jù)科學(xué)家。

AI科學(xué)家紛紛重返學(xué)術(shù)界

當(dāng)前，人工智能發(fā)展正迎來第三波浪潮，其代表性的成果就是深度學(xué)習(xí)?；趶?qiáng)大的技術(shù)資源以及海量的數(shù)據(jù)，深度學(xué)習(xí)憑借著其良好的復(fù)雜特征提取表達(dá)能力，擅長對數(shù)據(jù)中的結(jié)構(gòu)化信息進(jìn)行建模能力，在計算機(jī)視覺、自然語言處理、語音識別、推薦系統(tǒng)等諸多領(lǐng)域得到廣泛應(yīng)用。

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近年來，隨著人工智能的崛起，各大科技巨頭紛紛加大在人工智能及其相關(guān)領(lǐng)域的投入力度，其中就包括將國內(nèi)外頂級AI科學(xué)家和技術(shù)專家納入麾下。但幾年過后，曾經(jīng)投身產(chǎn)業(yè)界的AI科學(xué)家紛紛重返學(xué)術(shù)界。

比如，2017年3月，負(fù)責(zé)“百度大腦”計劃，同時擔(dān)任百度公司首席科學(xué)家的吳恩達(dá)宣布辭去在百度的工作，選擇以deeplearning.ai項目回歸，在Coursera平臺上推出了深度學(xué)習(xí)系列課程;

2018年9月，在谷歌云機(jī)器學(xué)習(xí)部門擔(dān)任主管近兩年的李飛飛重回斯坦福大學(xué)，擔(dān)任以人為本人工智能研究院(HAI)聯(lián)合主任;

2019年3月，張潼從騰訊AI Lab主任位置上離職，出任任港科大和創(chuàng)新工場聯(lián)合實驗室主任;

2019年11月，時任微軟全球執(zhí)行副總裁、微軟人工智能及微軟研究事業(yè)部負(fù)責(zé)人的沈向陽宣布離開微軟，加入清華大學(xué)擔(dān)任雙聘教授;

2020年7月，前曠視南京負(fù)責(zé)人魏秀參離職，出任南京理工大學(xué)教授;

2020年7月下旬，字節(jié)跳動副總裁、人工智能實驗室主任馬維英離職，赴清華大學(xué)智能產(chǎn)業(yè)研究院任職;

2021年8月，字節(jié)跳動人工智能實驗室總監(jiān)李磊宣布離職，進(jìn)入加州大學(xué)圣巴巴拉分校(UCSB)擔(dān)任助理教授;

……

出走究竟為哪般?

AI科學(xué)家“逃離”大企業(yè)，到底哪出了問題?其實，可以歸納為以下兩點(diǎn)：

一是從科研和學(xué)術(shù)的角度來看，有些人工智能研究有學(xué)術(shù)價值，但未必有市場價值。對于企業(yè)來說，人工智能技術(shù)最終還是要落地到實際業(yè)務(wù)上才行，而就目前整個人工智能行業(yè)來看，該技術(shù)的發(fā)展或許已經(jīng)到了一個瓶頸，即人工智能落地難的窘境。一方面，在科研方面的投入是非常巨大的，企業(yè)面臨著科研投入和商業(yè)產(chǎn)出之間的壓力;另一方面，AI科學(xué)家沒有在企業(yè)中體現(xiàn)出應(yīng)有的商業(yè)價值，種種因素讓他們開始重新審視職業(yè)方向，重返高校正在成為一種趨勢。

二是從國外聘請的AI科學(xué)家由于身處海外，長時間與中國人工智能的研究環(huán)境和市場脫節(jié)，導(dǎo)致許多人工智能產(chǎn)品無法得到國內(nèi)市場的認(rèn)可。

以經(jīng)驗助力人工智能人才培養(yǎng)

值得注意的是，根據(jù)工業(yè)和信息化部人才交流中心發(fā)布的《人工智能產(chǎn)業(yè)人才發(fā)展報告(2019-2020年版)》指出，我國人工智能領(lǐng)域存在人才儲備不足且培養(yǎng)機(jī)制不完善等問題，預(yù)計當(dāng)前我國人工智能產(chǎn)業(yè)內(nèi)有效人才缺口達(dá)30萬。

近年來，我國人工智能學(xué)科和專業(yè)正在加快推進(jìn)。2018年，教育部印發(fā)的《高等學(xué)校人工智能創(chuàng)新行動計劃》提出，到2020年建立50家人工智能學(xué)院、研究院或交叉研究中心。2019年3月，教育部印發(fā)通知，公布人工智能專業(yè)被列入新增審批本科專業(yè)名單，全國共有35所高校獲首批建設(shè)資格;2020年，全國范圍內(nèi)獲得人工智能專業(yè)首批建設(shè)資格的共有180所;截至目前，全國已有北京科技大學(xué)、北京交通大學(xué)、天津大學(xué)等215所高校設(shè)置人工智能專業(yè)，188所高校設(shè)置智能科學(xué)與技術(shù)專業(yè)。

不過，因為之前有些高校沒有人工智能專業(yè)，該學(xué)科的教師普遍缺少完整教授人工智能課程的能力，以及沒有相關(guān)企業(yè)的任職經(jīng)歷，以至于經(jīng)常被詬病與企業(yè)需求脫節(jié)。而AI科學(xué)家重返學(xué)術(shù)界不僅填補(bǔ)了師資上的缺口，而且他們憑著在企業(yè)的工作背景和自身的技術(shù)實力，培養(yǎng)出的學(xué)生將更加適合于企業(yè)的發(fā)展需求，這也可以更好地推動人工智能產(chǎn)業(yè)的發(fā)展。

寫在最后：

由此可見，這些重返學(xué)術(shù)界的AI科學(xué)家無疑為高校與企業(yè)之間搭建了人才輸送的通道，同時這也為產(chǎn)學(xué)研合作模式提供了新的思路。