Ο κόσμος της έρευνας της τεχνητής νοημοσύνης βρίσκεται σε συνεχή ροή, με τις ανακαλύψεις να αναδύονται με ιλιγγιώδη ρυθμό. Πού όμως συμβαίνουν αυτές οι εξελίξεις; Ενώ τα πανεπιστήμια αποτελούσαν παραδοσιακά την εστία των επιστημονικών ανακαλύψεων, μια σημαντική αλλαγή βρίσκεται σε εξέλιξη. Όλο και περισσότερο, οι μεγάλες εταιρείες τεχνολογίας διαδραματίζουν κεντρικό ρόλο στην έρευνα της τεχνητής νοημοσύνης, θολώνοντας τα όρια μεταξύ του ακαδημαϊκού χώρου και της βιομηχανίας.
Το 2019, Το 65% των πτυχιούχων διδακτορικών διπλωμάτων της Βόρειας Αμερικής στην τεχνητή νοημοσύνη επέλεξαν ρόλους στον κλάδοένα σημαντικό άλμα από 44,4% το 2010. Αυτή η τάση υπογραμμίζει την αυξανόμενη επιρροή των εργαστηρίων του κλάδου στη διαμόρφωση του μέλλοντος της τεχνητής νοημοσύνης.
Για να κατανοήσω αυτό το εξελισσόμενο τοπίο, μίλησα με Shakarim SoltanayevΕρευνητής στη Sony Interactive Entertainment και πρώην Ερευνητής Μηχανικός στην Huawei. Οι γνώσεις του ρίχνουν φως στα κίνητρα, τα οφέλη και τις προκλήσεις της διεξαγωγής έρευνας AI σε μια μεγάλη εταιρεία και πώς αυτή η αλληλεπίδραση με τον ακαδημαϊκό κόσμο οδηγεί στην καινοτομία.
Γιατί οι εταιρείες αγκαλιάζουν την ακαδημαϊκή έκδοση
Οι τεχνολογικοί γίγαντες όπως η Google, η Meta, η Microsoft και η NVIDIA δημοσιεύουν έρευνα σε ακαδημαϊκά συνέδρια για διάφορους λόγους.
«Πρώτα και κύρια, η δημοσίευση έρευνας σε συνέδρια μπορεί να είναι ένα ισχυρό εργαλείο μάρκετινγκ για τις εταιρείες», είπε ο Soltanayev. «Αυτές οι δημοσιεύσεις χρησιμεύουν ως μια μορφή έμμεσου μάρκετινγκ, επιδεικνύοντας την τεχνική ικανότητα και τη δέσμευση της εταιρείας να προχωρήσει στον τομέα. Αυτό ενισχύει την εικόνα της επωνυμίας τους στην ερευνητική κοινότητα και στα μάτια των πελατών, των συνεργατών και των επενδυτών. Αυτές οι εκδόσεις βοηθούν τις εταιρείες να ξεχωρίζουν από τους ανταγωνιστές και να ενισχύσουν τη συνολική τους παρουσία στην αγορά».
Ο ρόλος που παίζει η δημοσίευση στην απόκτηση ταλέντων είναι ζωτικής σημασίας.
«Τα κορυφαία συνέδρια όπως το NeurIPS και το CVPR είναι ένας πρωταρχικός χώρος δικτύωσης με κορυφαίους ερευνητές και μηχανικούς και στρατολόγηση πολλά υποσχόμενων φοιτητών», είπε ο Σολτανάγιεφ. «Προβάλλοντας τη δουλειά τους, ερευνητικά εργαστήρια όπως το Google Deepmind και το Meta AI μπορούν να προσελκύσουν τα πιο έξυπνα μυαλά στον τομέα, καθώς τα κορυφαία ταλέντα συχνά θέλουν να εργαστούν σε πρωτοποριακά προβλήματα με πρόσβαση σε υψηλής ποιότητας πόρους και συνεργάτες».
Ένας δρόμος διπλής κατεύθυνσης: Η ανταλλαγή αξίας
Η σχέση μεταξύ ακαδημαϊκής κοινότητας και βιομηχανίας δεν είναι μονόπλευρη. Είναι μια δυναμική ανταλλαγή γνώσεων και πόρων που ωφελεί και τις δύο πλευρές.
«Ένα εξαιρετικό παράδειγμα ακαδημαϊκής έρευνας που επηρεάζει άμεσα τη βιομηχανία είναι η ανάπτυξη της αρχιτεκτονικής του συνελικτικού νευρωνικού δικτύου (CNN)», είπε ο Σολτανάγιεφ. «Κατασκευάστηκε από τον Yann LeCun και τους συναδέλφους του στον ακαδημαϊκό χώρο και είχε σημαντικό αντίκτυπο στα προϊόντα τεχνολογίας, ιδιαίτερα στην όραση υπολογιστών. Όταν το AlexNet, ένα μοντέλο που βασίζεται στο CNN, κέρδισε τον διαγωνισμό ImageNet το 2012, πυροδότησε ευρεία υιοθέτηση στη βιομηχανία. Σήμερα, τα CNN έχουν ένα ευρύ φάσμα εφαρμογών, συμπεριλαμβανομένης της αναγνώρισης εικόνας για αναγνώριση προσώπου και ανίχνευσης αντικειμένων, ιατρική απεικόνιση για τη διάγνωση ασθενειών και αυτόνομα οχήματα για αναγνώριση αντικειμένων σε πραγματικό χρόνο».
Από την άλλη πλευρά, ο κλάδος έχει συμβάλει σημαντικά στην ακαδημαϊκή έρευνα με διάφορους τρόπους.
«Μία από τις πιο αξιοσημείωτες συνεισφορές είναι η ανάπτυξη συνόλων δεδομένων μεγάλης κλίμακας και ισχυρών πλαισίων υπολογιστών», είπε ο Σολτανάγιεφ. «Για παράδειγμα, οι εταιρείες έχουν κυκλοφορήσει τεράστια σύνολα δεδομένων, όπως αυτά για την αναγνώριση εικόνας, τα μοντέλα γλώσσας και τις προσομοιώσεις αυτοοδηγούμενων αυτοκινήτων, που έχουν γίνει κρίσιμα για την ακαδημαϊκή έρευνα. Αυτά τα σύνολα δεδομένων παρέχουν την απαραίτητη κλίμακα για την εκπαίδευση προηγμένων μοντέλων μηχανικής μάθησης, τα οποία θα ήταν δύσκολο για τα περισσότερα ακαδημαϊκά εργαστήρια να συλλέξουν ανεξάρτητα. Η βιομηχανία οδηγεί επίσης την καινοτομία στο υλικό και το λογισμικό, με την ανάπτυξη GPU από την NVIDIA και πλαισίων βαθιάς μάθησης όπως το TensorFlow από την Google και το PyTorch από τη Meta, πλέον τυπικά εργαλεία στην ακαδημαϊκή και βιομηχανική έρευνα».
Διαφορετικές προτεραιότητες, διαφορετικοί πολιτισμοί
Καθώς η τεχνητή νοημοσύνη προχωρά, ο ακαδημαϊκός κόσμος και η βιομηχανία ακολουθούν διαφορετικούς δρόμους για να ιεραρχήσουν και να προσεγγίσουν αυτές τις εξελίξεις.
«Η κύρια διαφορά μεταξύ της ακαδημαϊκής κοινότητας και της βιομηχανικής έρευνας είναι η εστίαση», είπε ο Σολτανάγιεφ. «Στον ακαδημαϊκό χώρο, η προτεραιότητα είναι συχνά σε μακροπρόθεσμα, θεμελιώδη ερωτήματα που ωθούν τα όρια της γνώσης. Οι ερευνητές έχουν την ελευθερία να εξερευνούν ιδέες χωρίς την πίεση της άμεσης εφαρμογής. Στη βιομηχανία, η έρευνα επικεντρώνεται περισσότερο στην επίλυση προβλημάτων του πραγματικού κόσμου και στη δημιουργία προϊόντων, επομένως το χρονοδιάγραμμα είναι συνήθως μικρότερο και υπάρχει μεγαλύτερη πίεση για την παροχή πρακτικών αποτελεσμάτων».
Οι διακυμάνσεις μεταξύ των δύο περιβαλλόντων επηρεάζουν σημαντικά την πολιτισμική δυναμική.
«Ο ακαδημαϊκός κόσμος ενθαρρύνει τη βαθιά εξερεύνηση, την ανεξάρτητη σκέψη και τη δημοσίευση ευρημάτων για την προώθηση της γνώσης», είπε ο Σολτανάγιεφ. «Η έρευνα στον κλάδο, από την άλλη πλευρά, είναι πιο συνεργατική, με ομάδες που συνεργάζονται για να μετατρέψουν γρήγορα τις ιδέες σε προϊόντα ή λύσεις. Ενώ η ακαδημαϊκή έρευνα παρέχει συχνά το θεωρητικό υπόβαθρο, η βιομηχανική έρευνα ωθεί την καινοτομία εφαρμόζοντας αυτές τις ιδέες σε πραγματικές καταστάσεις».
The Allure of Industry Labs
Λοιπόν, γιατί περισσότεροι ερευνητές επιδιώκουν σταδιοδρομία σε εργαστήρια της βιομηχανίας παρά σε παραδοσιακά ακαδημαϊκά ιδρύματα και ποια είναι τα πλεονεκτήματα και τα μειονεκτήματα κάθε διαδρομής;
«Πολλοί ερευνητές επιλέγουν να εργαστούν σε μεγάλες εταιρείες λόγω των ελκυστικών πακέτων αποζημίωσης», είπε ο Σολτανάγεφ. «Οι μισθοί στα εργαστήρια της βιομηχανίας είναι συνήθως πολύ υψηλότεροι από εκείνους στον ακαδημαϊκό χώρο και συχνά συνοδεύονται από πρόσθετα οφέλη όπως ασφάλιση υγείας, συνταξιοδοτικά προγράμματα και μπόνους. Συγκεκριμένα, τα δικαιώματα προαίρεσης αγοράς μετοχών ή μετοχών μπορεί να είναι ένα σημαντικό πλεονέκτημα, ειδικά σε εταιρείες τεχνολογίας όπου οι μετοχές έχουν τη δυνατότητα να αυξηθούν σημαντικά σε αξία. Αυτά τα οικονομικά κίνητρα μπορούν να προσφέρουν μακροπρόθεσμη ασφάλεια που είναι πιο δύσκολο να επιτευχθεί στον ακαδημαϊκό χώρο, όπου οι ερευνητές ενδέχεται να αντιμετωπίσουν κύκλους χρηματοδότησης βάσει επιχορηγήσεων και χαμηλότερους μισθούς, ειδικά στα πρώτα στάδια της σταδιοδρομίας τους. Η σταθερότητα και τα οφέλη που παρέχουν οι μεγάλες εταιρείες, σε συνδυασμό με την ευκαιρία να εργαστούν σε έργα υψηλού αντίκτυπου, καλά χρηματοδοτούμενα, κάνουν τα εργαστήρια του κλάδου μια ελκυστική επιλογή για πολλούς».
Η έρευνα του κλάδου επικεντρώνεται συχνά στην επίτευξη συγκεκριμένων επιχειρηματικών στόχων και στην ανάπτυξη νέων προϊόντων, τα οποία μπορούν να περιορίσουν την ελευθερία των ερευνητών να εξερευνούν θέματα καθαρά για χάρη της γνώσης.
«Αντίθετα, ο ακαδημαϊκός κόσμος προσφέρει τη δυνατότητα να επιδιώκουμε μακροπρόθεσμα έργα με γνώμονα την περιέργεια, τα οποία μπορεί να είναι βαθιά ανταποδοτικά για όσους παθιάζονται με τη θεμελιώδη έρευνα», είπε ο Σολτανάγιεφ. «Η Ακαδημία ενθαρρύνει επίσης την ανάπτυξη ανεξάρτητων ερευνητικών προγραμμάτων και την ικανότητα καθοδήγησης και διδασκαλίας της επόμενης γενιάς επιστημόνων, κάτι που πολλοί ερευνητές βρίσκουν ικανοποιητικό. Τούτου λεχθέντος, η κουλτούρα «δημοσιεύστε ή χάνετε» στον ακαδημαϊκό χώρο μπορεί να δημιουργήσει πίεση για τη συχνή παραγωγή άρθρων, κάτι που μερικές φορές μπορεί να περιορίσει την ελευθερία να παίρνετε μεγάλα ρίσκα ή να εξερευνάτε νέες ιδέες. Η εξασφάλιση χρηματοδότησης και θέσεων θητείας μπορεί επίσης να είναι ιδιαίτερα ανταγωνιστική, προσθέτοντας στο άγχος μιας ακαδημαϊκής καριέρας».
Ο κλάδος παρέχει ανώτερα οικονομικά κίνητρα, ασφάλεια εργασίας και πρόσβαση σε πόρους για την αντιμετώπιση σημαντικών προκλήσεων του πραγματικού κόσμου. Από την άλλη πλευρά, η ακαδημαϊκή κοινότητα προσφέρει μεγαλύτερη πνευματική αυτονομία και ευκαιρίες για αυτοκατευθυνόμενη έρευνα. Και τα δύο μονοπάτια έχουν τα δικά τους πλεονεκτήματα και η απόφαση εξαρτάται από τα προσωπικά κίνητρα του ερευνητή – είτε δίνουν προτεραιότητα στον άμεσο αντίκτυπο και την αποζημίωση είτε σε μια βαθύτερη εξερεύνηση θεμελιωδών ιδεών.
Το μέλλον της συνεργασίας
Ο Σολτανάγεφ οραματίζεται ένα ακόμη πιο αλληλένδετο μέλλον για τον ακαδημαϊκό χώρο και τη βιομηχανία.
«Βλέπω τη σχέση μεταξύ του ακαδημαϊκού χώρου και της βιομηχανίας στην τεχνητή νοημοσύνη να γίνεται ακόμη πιο συνεργατική», είπε ο Σολτανάγιεφ. «Στο μέλλον, αναμένω να δω περισσότερες συνεργασίες μεταξύ πανεπιστημίων και εταιρειών, όπου η ακαδημαϊκή έρευνα παρέχει τη βάση για τη βιομηχανία, ενώ οι εταιρείες παρέχουν τα δεδομένα, την υπολογιστική ισχύ και τη χρηματοδότηση που απαιτούνται για την προώθηση πειραμάτων και εφαρμογών μεγάλης κλίμακας. Οι εταιρείες θα συνεχίσουν να διαδραματίζουν σημαντικό ρόλο στη διαμόρφωση του μέλλοντος της τεχνητής νοημοσύνης, ιδιαίτερα στην εφαρμοσμένη έρευνα και ανάπτυξη. Με τις τεράστιες ποσότητες δεδομένων και την πρόσβαση σε ισχυρούς υπολογιστικούς πόρους, είναι μοναδικά τοποθετημένοι για να επιταχύνουν την πρόοδο στη μηχανική εκμάθηση, την επεξεργασία φυσικής γλώσσας και την όραση στον υπολογιστή».
Οι οργανισμοί θα διατηρήσουν την επιρροή τους στην έρευνα της τεχνητής νοημοσύνης συνεισφέροντας σε έργα ανοιχτού κώδικα, μοιράζοντας δεδομένα και δημιουργώντας νέα εργαλεία και πλαίσια. Αυτό το περιβάλλον συνεργασίας θα διαδραματίσει κρίσιμο ρόλο στην επίσπευση των εξελίξεων στην τεχνητή νοημοσύνη και στη διασφάλιση της υπεύθυνης προόδου της. Καθώς τα όρια μεταξύ ακαδημαϊκής κοινότητας και βιομηχανίας γίνονται όλο και πιο αδιάκριτα, μπορούμε να αναμένουμε ακόμη πιο αξιοσημείωτη πρόοδο στην τεχνητή νοημοσύνη, με γνώμονα τη σχέση συνεργασίας μεταξύ αυτών των δύο οντοτήτων με επιρροή.
VIA: DataConomy.com
