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  四级军士长

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2012-10-28
发表于 2019-8-12 10:56:48 |显示全部楼层
本帖最后由 yy511 于 2019-8-12 10:57 编辑

华为诺亚方舟实验室成立于2012年,DeepMind成立于2010年,OpenAI成立于2015年,成果差距这么大,究竟差在了哪里?

第一,钱的问题。
       Deepmind人均收入300+k USD一年;OpenAI的顶尖科学家Ilya Sutskever和Ian Goodfellow 2016年的收入达到1.9M USD和800K USD;即便如此,Goodfellow还是被Apple挖走。相比之下华为的“顶尖”科学家,2M RMB的收入就让大家惊呼受不了。
     没有钱,就吸引不到顶尖人才;没有顶尖的人才,自然不会有顶尖的成果。这个领域突破性进展大多是由那么几个顶尖人才搞出来的,华人中的Top Researcher He Kaiming也在Facebook效力。所谓重赏之下,自有勇夫。
第二,文化问题。
       华人圈的主要成果还是在图像应用领域,甚至价值观也集中在调参刷榜打比赛,这让科研氛围变得非常枯燥乏味,急功近利,科研人员在这个过程中很容易变得焦虑,科研从一个有趣的思考加实验过程变成了一个加班加点调参的机械过程,有意思的观点和项目因为陷入调参陷阱得不到支持理解和耐心,最终也难成气候。再往后深挖,很多机构往往是外行领导内行,难以欣赏和支持一些有趣的项目,只会盯着榜单看,而某些媒体对比赛的关注又放大了这一过程,最终使得刷榜的压力落到了基层科研人员身上;毕竟研究不同于一般的工作,长期的精神压迫下,灵感和兴趣会渐渐消失;精神上没有灵感,工作上疲于刷榜,成果上只会是工程上的小突破。
      相反,DeepMind和OpenAI的很多项目,论商业价值,几乎为零;比如Dota,星际和围棋,很难想象国内会有哪个机构会花费如此大的人力和物力搞这些没用的东西。杰克马的观点“这几天的人机大战比较热闹,我觉得人类是最有意思的动物,在AlphaGo和人类下围棋之前,在网上绝大部分人认为机器肯定会被人搞死掉,打输了以后所有人都认为机器一定会搞死人,我们这么颠来倒去的‘认为’,我并不以为然,尤其中国我们很多公司别再去搞AlphaGo这样的东西了,没有多大意义,因为可以做的事情实在太多了”,代表了绝大多数中国领导对这些项目的态度,一如百年前的“奇技淫巧”。既没有钱吸引搞“大成果”的人,又没有领导支持和理解搞“大成果”的人,这种条件下如果出了“大成果”,那真是祖坟上冒青烟了。

      归根到底,就是一个字,穷。这个穷,既体现在对科研人员的待遇上,也体现在整个社会文化氛围上。因为穷,无产阶级疲于养家糊口,资产阶级疲于名利攀比,自然没有精力和时间去思考赚钱和声名之外的东西。因为穷,整个社会走向内卷,让真正不想追求钱的人,承受着极大的生活和家庭压力。因为穷,无论是底层还是上层,就变得志短,对于不能马上盈利或者盈名的东西,毫无兴趣。

        一点题外话。本次脑力自动化的浪潮,将会加剧各国内部的贫富差距和矛盾,造成更多的失业人口;也会加剧国际间的矛盾,作为转移国内矛盾的一种手段;中东革命,中美贸易战,各国保守势力的上台,不过是这次浪潮的小小的序曲,更大的风浪在后头。历史的大风大浪打过来,没人能躲得过;不久后的某一天,也许我们会怀念起能幸福的做键盘侠的世纪之初的黄金时代。

作者:匿名用户
链接:https://www.zhihu.com/question/336543976/answer/764300348
来源:知乎
著作权归作者所有。商业转载请联系作者获得授权,非商业转载请注明出处。

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  四级军士长

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2012-10-28
发表于 2019-8-12 11:38:46 |显示全部楼层
本帖最后由 yy511 于 2019-8-12 11:39 编辑

任教主最新指示:5G就是一个小儿科,人工智能才是大产业。

希望教主多裁几个老白兔,高薪挖来大牛。就给200万还不如人家发帖赚得多,真正的人才咋可能来嘛

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  上等兵

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2007-7-13
发表于 2019-8-12 11:46:46 |显示全部楼层
啥?说大hw穷?说没有顶尖人才,人家科学家好几百,你算个啥?

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  一级军士长

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2017-3-29
发表于 2019-8-12 11:49:51 |显示全部楼层
楼主哪来的结论?

点评

yy511  原帖地址没看到??也被仇恨影响视力了?  详情 回复 发表于 2019-8-12 11:51

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  四级军士长

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2012-10-28
发表于 2019-8-12 11:51:38 |显示全部楼层
围剿食尸鬼 发表于 2019-8-12 11:49
楼主哪来的结论?

原帖地址没看到??也被仇恨影响视力了?

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  中校

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2013-7-29
发表于 2019-8-12 11:59:49 |显示全部楼层
yy511 发表于 2019-8-12 11:51
原帖地址没看到??也被仇恨影响视力了?

来自人均985,不拿年薪都不能发帖的大逼乎啊,但为毛要匿名呢?
你去看看吧,知乎给华为手机的介绍是:国内一家中型手机生产商。世界第二大是中型,你就知道我大逼乎的格局了。

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  少尉

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2015-1-21
发表于 2019-8-12 13:25:30 |显示全部楼层
技术跟人才都是资本副产品。

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  中校

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2016-6-8
发表于 2019-8-12 13:41:45 来自手机 |显示全部楼层
本帖最后由 akuka 于 2019-8-12 14:11 编辑

缺乏创新的土壤,缺乏创新的文化,太强势专权。。

一直倡导技术跟随的,烙印太深,近功急利,很难扭转过来,

点评

Desla的马甲  如果你说的这些问题是真的,而在这些问题下,中国在新兴领域的技术创新却都排到全球第二了,而且综合创新能力排名年年上升。那一定是中国还有更好的优点。其实华为也是如此。 只看从一个角度看事物的人如何得出正确  详情 回复 发表于 2019-8-12 14:47

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2016-8-24
发表于 2019-8-12 14:32:53 |显示全部楼层
华为特招博士不是一百万起步吗?

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2015-8-27
发表于 2019-8-12 14:47:24 来自手机 |显示全部楼层
akuka 发表于 2019-8-12 13:41
缺乏创新的土壤,缺乏创新的文化,太强势专权。。

一直倡导技术跟随的,烙印太深,近功急利,很难扭转过 ...

如果你说的这些问题是真的,而在这些问题下,中国在新兴领域的技术创新却都排到全球第二了,而且综合创新能力排名年年上升。那一定是中国还有更好的优点。其实华为也是如此。
只看从一个角度看事物的人如何得出正确的结果呢。

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2015-10-7
发表于 2019-8-12 14:51:47 来自手机 |显示全部楼层
本帖最后由 silverbullet 于 2019-8-12 14:52 编辑

真看得起华为,通信设备要对标爱,诺;手机领域对标三星,苹果,云对标阿里巴巴,亚马逊,现在新兴的人工智能领域在对标谷歌,到底是谁在捧杀华为?

华为AI刚起步,实际实力落后领先公司三年以上,有啥好讲的。

点评

Desla的马甲  高标准要求华为挺好的,想当年华黑认为能在通信业活下来就不错了,然后华为做到了;然后是不打进发达国家就不算成功,又做到了;接下来是超过E,手机活下来,手机国内第一,进入手机高端,全球第一……,其实这些华黑  详情 回复 发表于 2019-8-12 14:59

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2015-10-7
发表于 2019-8-12 14:58:48 来自手机 |显示全部楼层
以为AI领域中国只有华为了?
去问问行业里中国有哪些AI公司行不?

看看这些公司给AI人才开的什么待遇。
现在全球AI人才80%以上集中在中美,中国也就是比美国差点。
AI碾压其它任何饱含“创新土壤”的欧美国家。

就喜欢看你们没见识瞎掰的样子

军衔等级:

  上尉

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2015-8-27
发表于 2019-8-12 14:59:52 来自手机 |显示全部楼层
本帖最后由 Desla的马甲 于 2019-8-12 15:00 编辑
silverbullet 发表于 2019-8-12 14:51
真看得起华为,通信设备要对标爱,诺;手机领域对标三星,苹果,云对标阿里巴巴,亚马逊,现在新兴的人工智 ...


高标准要求华为挺好的,想当年华黑认为能在通信业活下来就不错了,然后华为做到了;
然后是不打进发达国家就不算成功,又做到了;接下来是超过E,手机活下来,手机国内第一,进入手机高端,全球第一……。
其实这些华黑一直都在以当时华为达不到的高标准要求,以支撑他们的黑。。挺好的。

现如今也许在他们潜意识逻辑里已经默认华为必须要在每个进入的领域都要做到顶尖才算成功,否则就是失败。挺好的。

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  大校

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2015-10-7
发表于 2019-8-12 15:02:45 来自手机 |显示全部楼层
顺便说一句,中国某公司的人工智能技术打星际,已经碾压职业玩家。

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  四级军士长

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2012-10-28
发表于 2019-8-12 15:03:27 来自手机 |显示全部楼层
楼上两位大佬说得真对,我就说看这个帖子感觉哪里怪怪的

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2018-3-17
发表于 2019-8-12 16:17:55 来自手机 |显示全部楼层
人工智能,注定是个交叉学科,跨平台的复合型创新人才挑大梁的领域。数学,脑科学,神经医学外科和内科,分子生物学,物理力学,电学,基因化学。中国大学,专科培养了许多博士,实际是博士不博,硕士不硕。

人工智能,我国在脑神经医学生物学领域落后太多,还是要靠大量引进外来人才和留学归国。目前的一些初步成果,主要集中在数学算法和物理学拟生物上。未来,还是要靠神经元蛋白质自组合生长,靠基因蛋白质计算。

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