同样是做强化学习和AI，为什么华为诺亚方舟实验室做出的成果远不及DeepMind和OpenAI?

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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。

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        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
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来源：知乎
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