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學(xué)術(shù)投資

一篇論文發(fā)現(xiàn)，從 2008 年和 2009 年到 2018 年和 2019 年，在 AI 研究中與公司(無論是資金還是從屬關(guān)系)的聯(lián)系翻了一番，達(dá)到 79% 。從 2006 年到 2014 年，具有公司附屬作者的 AI 出版物的比例從大約 0 增加% 到 40%，反映了研究人員從學(xué)術(shù)界到企業(yè)的日益增長。

解決方案可能在于增加對(duì)風(fēng)險(xiǎn)偏好更大的大學(xué)和其他機(jī)構(gòu)的投資。最近，美國政府通過國家科學(xué)基金會(huì) (NSF) 資助 11 個(gè)新的國家人工智能 (AI) 研究機(jī)構(gòu)，朝著這一目標(biāo)邁進(jìn) 。NSF 將撥出超過 2.2 億美元用于包括 AI 機(jī)器學(xué)習(xí)基礎(chǔ)研究所和 AI 人工智能與基礎(chǔ)交互研究所在內(nèi)的計(jì)劃，該研究所將研究神經(jīng)架構(gòu)優(yōu)化等人工智能理論挑戰(zhàn)，并結(jié)合勞動(dòng)力發(fā)展、數(shù)字學(xué)習(xí)、外展和知識(shí)轉(zhuǎn)移計(jì)劃，以開發(fā)整合物理定律的人工智能。

這并不是說學(xué)術(shù)過程本身沒有缺陷。精英大學(xué)的計(jì)算能力非常集中;AI 研究仍然存在可重復(fù)性問題，一些研究人員認(rèn)為，不斷推動(dòng)進(jìn)步可能弊大于利。2018 年的一項(xiàng)薈萃分析強(qiáng)調(diào)了機(jī)器學(xué)習(xí)學(xué)術(shù)界出現(xiàn)的令人不安的趨勢，包括未能確定經(jīng)驗(yàn)收益的來源，以及使用混淆或印象深刻而不是澄清的數(shù)學(xué) 。

盡管如此，無論取得了怎樣的成就，更多地關(guān)注基礎(chǔ)的、基礎(chǔ)的人工智能研究可能會(huì)帶來理論突破，從而顯著推進(jìn)最先進(jìn)的技術(shù) 。此外，它可以促進(jìn)諸如仁慈、正義和包容等價(jià)值觀，這些價(jià)值觀在嚴(yán)格的商業(yè)動(dòng)機(jī)下往往不被重視。版權(quán)聲明：本文內(nèi)容由互聯(lián)網(wǎng)用戶自發(fā)貢獻(xiàn)，該文觀點(diǎn)僅代表作者本人。本文（ http://www.diemang.com）僅提供信息存儲(chǔ)空間服務(wù)，不擁有所有權(quán)，不承擔(dān)相關(guān)法律責(zé)任。如發(fā)現(xiàn)本站有涉嫌抄襲侵權(quán)/違法違規(guī)的內(nèi)容，請(qǐng)發(fā)送郵件至 907991599@qq.com 舉報(bào)，一經(jīng)查實(shí)，本站將立刻刪除。

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