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中国和美国谁能成人工智能领域的领军者_2

利益相关:普通985,AI领域小硕一枚,目前在读博。硕士期间的publication数量还算可观,算是对我国AI论文数量有所贡献了。贵乎里AI话题的政治正确是:我国只需要追赶美国就行,其他国家都不必放在眼里。什么?欧洲?日本?加拿大?这些战五渣能吃吗?然而现实情况是:中国想和美国比,还是太早了。可别忘了美国的小弟英国:同样是最早一批出政策支撑AI的国家(甚至早于中国),有悠久的AI科研传统,AI人才储备充足。我国空有4倍于英国的论文发表数量,然而论文影响力竟反而不如,可见我国普遍的AI研发能力究竟是何水平。所以,还是先把这个研发出AlphaGo的日半落不落帝国撵上再讲吧(deepmind虽然被GOOGLE收购,但原本就是英国企业,加之创始人和AlphaGo项目的首席科学家都是英国人)。再说一句,AI的研发本来就是一种玄学。这次,加上框架和包的普及,导致十个调包侠看上去真的可以比得过一个正正经经的科学家,做起demo和ppt来有模有样,似乎马上就能超越美国,触碰未来。可是同学们,AI技术最拿手的就是做(样本内)的demo啊,指哪打哪。而普通AI科研论文(普通sci/ei),作为一种更加书面化的demo,在众多学科中都可以算是最容易规模化生产(scale)的,容易一招(一包)吃遍天下鲜,换一个数据集就是一个新paper,或者同一个数据集换一个包又是一个paper。很多结果甚至毫无重复性可言,数据注水是常规操作,反正reviewer不会去验证,一般的论文也得不到太多关注。通常就是Github也不好意思扔(代码写的很羞耻),偶尔别国的同行发邮件来要代码就当没看见。什么?有企业表示感兴趣想投资?只能尽可能避开,毕竟自己知道自己的论文是些什么玩意,拿去忽悠别人的真金白银,我做不到。不用给我谈NIPS/ICML这类顶级会议,中国每年在上面发表的论文占所有中国AI论文的百分比有多少,心里没个字母数?作为一个摸爬滚打了三年的小硕来说,太清楚不过了:国内除了一些顶尖实验室在做一流的研究,其他普通211985的AI科研(尤其是AI/ML+X学科这种形式的“交叉学科”项目)的日常操作就是在这样疯狂scale。看着自己的publication慢慢增加,可以铺满一页ppt,却更加地恐慌,不知道自己的科研意义在哪里。尤其是最近一两年,很清楚就是趁这个风口发一票论文,但和不明真相的普通大众沟通时又做不到实话实说,还要同时承受父母的朋友圈炫耀(没错,我父母很喜欢晒我发表论文的情况)以及亲戚“中国的AI人才真是了不起,年纪轻轻就可以在国外发表这么多论文了”这样的谬赞。这种折磨,作为一个非top2、非欧美名校的、能力有限的普通学生(知乎鄙视链垫底),只有自己明白吧。再后来,今年读博时毅然决然、决定暂时离开了AI,做相对更加硬核的方向(数学&统计)。一言以蔽之,自信是好事,但因装睡而自大可就是害人害己了。

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