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学术机构和大公司，谁是真正在做科研的？

发布于：2024-06-18 编辑：匿名来源：网络

研究尖端科学曾经是各大著名大学和国家实验室的专利。

不难想象，科研人员曾经对“唯利是图”的商业公司抱有深深的蔑视，而公众对科学研究的认知也早已与这些机构紧密相连。

但慢慢地，事情开始发生变化，政府部门逐渐变得臃肿、官僚化。

科学研究开始有意无意地受到各种限制。

这时，曾经只代表利益的大公司开始表现出一些社会责任，以及惊人的研发实力和效率。

其中最著名的应该是SpaceX的可回收火箭。

事实上，在 SpaceX 工作的科学家家族中有很多人都是真正的 NASA 研发人员。

他们不想忍受NASA的工作效率，所以他们加入了这家私人成立的航天公司，NASA明智地给予了它最大的支持。

这创造了Falcon9号的历史性突破。

类似的事情也发生在人工智能领域。

尤其是近年来，随着众多科技巨头纷纷在人工智能领域投入巨资，越来越多的学者从大学转战大公司的实验室。

：吴恩达从斯坦福到谷歌，最终进入百度成为首席科学家，深度学习先驱Geoffrey Hinton进入谷歌，Yann Le Cun去了Facebook的人工智能实验室……大公司开始招收越来越多的学校学生。

偷猎人。

学者的担忧许多学者对此表示担忧。

吴恩达是人工智能行业最早从学术界进入该行业的学者之一。

他在接受采访时表示，学术界一些人指责他发起了这件事。

这导致越来越多的人跟随他进入各个大公司。

担心者认为，这将导致学术界失去科学研究的中坚力量，损害整个学术圈的风气。

坦白说，他们的担忧是有道理的。

虽然都是真正的科学研究，但学术界和工业界在进行科学研究时存在着相当大的差异。

首先，商业公司开展的研究项目通常具有很强的实用价值，因为他们最终需要研究成果给他们带来真正的利益。

这类研究通常称为应用研究，其特点是选题相当现实。

它具有很大的实用价值，但属于理论体系的终结。

它基本上没有向上发展的空间，不会极大地推动整个社会的进步。

大学实验室等非营利机构的研究项目往往是不受约束、不受利益约束的。

他们看起来非常有想象力，有时会出现非常有意义的项目。

而一类被称为“基础研究”的研究也在大学实验室进行，其目标是不断拓展整个科学理论体系的深度和广度。

例如，量子计算机通常被认为是提高计算机性能的未来。

但其理论基础量子力学的建立几乎完全是由知名大学的教授完成的，而当时连半导体计算机都还没有出现。

受利润驱动的公司没有理由研究如此困难的课题。

如果没有科学家当时的鲁莽研究，今天的量子计算机的基础根本就不存在。

而且，学术界的科学家们一旦获得新的研究成果，就会主动发表，与世界各地的学者们进行交流。

整个学术界对信息完全开放。

然而，私营企业为了保护自己的利益，无一例外都会要求下属科学家对研究进展和结果保密。

企业保护自身利益无可厚非，但这也会延缓整体技术水平的进步。

加拿大蒙特利尔大学的 Yoshua Bengio 说道。

辛顿和吴恩达等一些在工业界工作的教员将保留在大学的职位，但这样的人只是少数。

而师资的减少无疑会导致培养的学生数量和教育质量的下降。

双赢的局面。

但事实上，这样的变化或许真的没有想象中的那样对学术界产生那么大的影响。

荷兰莱顿大学学会的Robert Tijssen、科学家表示，20世纪50年代，半导体研究领域也出现了同样的职业迁移现象。

当时半导体领域的许多顶尖学者被挖走，成为行业研发实验室的负责人。

但最终双方达成了双赢的局面。

这些学者把自己的专业知识带入了行业，在行业中建立了新的关系，然后将这些行业关系反馈给学术界的同事和学生，促进他们的进步。

该行业可以给学者带来很多明显的好处：明确的目标和精细化的组织架构带来的极高效率、优良的硬件条件以及长期商业实践中积累的海量数据（尤其是在大公司等行业）像谷歌这样的公司），而私营公司通常愿意为这些科学家提供“天文数字”的薪水，另一个不太明显的好处是，大公司提供的薪水也会让大学更积极地改善学者的待遇，以留住科学。

牛津大学计算机科学教授 Michael Wooldridge 表示，为工业界提供人才实际上是大学的责任之一，对于牛津大学几位学者与 DeepMind 的合作，他也表示：“机器学习。

是一个处于绝佳时期的研究项目，我们在这个领域投入了大量资金，我们也有信心在这个领域做到这一点。

我们对 Google 在该领域取得的成就感到非常兴奋。