推： AI战争毕竟是人才的竞争。现在大公司和初发公司各显身手，守不住艺，下一个砝码只是巨额工资。毕竟渔翁受益的好像是缺乏AI人才。

前几天，《纽约时报》发表了文章，讨论了日益白热化的AI人才争夺战。实现以下编译器。所有大型科技公司都有“人工智能”项目，他们不想付给专家数百万美元来完成这个项目。

与业界巨头相比，硅谷的第一家公司还具有录用的好处。你可以给我机会，给我股票期权。如果公司顺利的话，你一夜暴富。

目前科技行业人工智能竞赛可能会减少这一优势——对对AI有很多理解的潜在员工来说是最低的。科学技术领域派遣了仅次于公司的大赌局到人工智能，从没有面部识别功能的智能手机、可以对话的咖啡桌配件到电脑化的医疗和自动驾驶。为了追寻这个未来，他们的公共汽车工资在不惜把财富花在顶级人才上的科学技术领域也令人吃惊。

据在主要科技公司工作或接受工作邀请的9位知名AI专家介绍，包括刚毕业的博士和学历有点低，但没有几年经验的人，可以获得年薪30万美元到50万美元以上，年薪和停止因为想破坏他们的职业前景，9个人都拒绝了电子邮件。AI领域知名人士4到5年后获得的工资合计约为一百万美元或千万美元的等级。有一次，他们不会像职业选手一样，改版或协商新合同。

最下面是管理人工智能项目经验的高级管理层。谷歌是今年的法庭诉讼，他们的自动驾驶部门负责人，Anthony Levandowski，同时是2007年重新加入Google的老员工，在去年退休重新加入Uber之前，在收购创业公司的项目中最多1.2亿美元的有人说工资急剧下降，科技行业需要全国性足球联盟性质的机构，必须给AI员工设置工资下限。“这不可能让事情变得更简单，”微软公司的招聘经理之一Christopher Fernandez说。

“更简单。’高薪还有一些催化剂。汽车行业与硅谷争夺一定程度的专家，他们可以协助生产自动驾驶车。

Facebook和Google等大型科学技术公司也可以投入足够的资金。此外，还有很多问题需要通过人工智能来解决，例如智能手机、家庭数字助理产品的建设和攻击性内容的找到。最重要的是人才不足。大型企业试图尽可能多地利用这些资源。

解决困难的人工智能问题与当月开发人气智能手机不同，Element AI是蒙特利尔独立国家的AI研究室，他们主张世界上只有约1万人拥有开展人工智能研究所需的技能。卡内基梅隆大学计算机科学系主任Andrew Moore回应了： “我们重视的不一定对社会不利，但这对这些公司来说是合理和不道德的。”“他们旨在保证自己得到了一小部分需要专门研究这项技术的人。

》2014年谷歌花了6.5亿美元收购DeepMind人工智能研究所，当时雇佣的员工约50人，根据去年公司最近发表的英国年度财政报告，随着扩大到400名员工，人工费已经达到13.8亿也就是说每人34.5万美元。Cyber Corers的招聘负责人Jessica Cataneo回答说，特别是在你们公司很小的时候，很难在这个级别竞争。人工智能的尖端研究基于一组被称为神网络的数学技术。

这些网络是数学算法，可以通过分析数据自学任务。例如，在数百万条狗的照片中找到模式，神经网络就能学会识别狗。

这个数学思想可以追溯到20世纪50年代，但直到5年前仍处于学术界和工业界的边缘。到2013年，谷歌、Facebook和其他企业开始招募专门从事这些技术的相对较少的研究者。神经网络现在可以识别Facebook上发表的照片上的人的脸，可以识别客厅的数字助理接收到的语音命令，例如亚马逊Echo，瞬间翻译成微软公司的Skype电话服务的外语。

研究者使用某种程度的数学技术改良自动驾驶车，开发了识别疾病和病原菌的医疗扫描系统，不仅开发了口头语言，还开发了可以解读它们的语音助理、自动股票交易系统、捕捉这些从未见过的物体的机器人因为现在的人工智能专家这么少，大型科技公司也采用了最优秀、最聪明的学术界人士，所以在学校需要教AI技术的教授数量越来越少。2015年，Uber从卡内基梅隆独创的人工智能项目中雇佣了40名员工完成了汽车项目。这几年，学术界最有名的四位人工智能研究者离开或继续离开斯坦福大学的教授职位。

在华盛顿大学，20名人工智能教授中有6人请假或休假，在外面的公司工作。“工业界对学术界的魅力极大。”所以现在从华盛顿大学休假的Oren Etzioni教授说，他正在监视非营利Allen协会的人工智能项目。

有些教授正在寻找折衷的方法。华盛顿大学的Luke Zettlemoyer教授拒绝担任谷歌运营的西雅图实验室项目，说要支付现在的3倍工资(根据公开发表的记录约18万美元)。无视，他自由选择，拒绝接受以后可以告诉他的Allen协会的职位。

“很多教职员这样做，把自己的时间按不同的比例分配给学术界和工业界。”Zettlemoyer说：“工业界的工资非常低是因为我知道我想搞学术。” 为了引进新的人工智能工程师，谷歌和Facebook等公司开设了课程，向现有员工传授“深度自学”和技术。

Fast.AI等非营利团体和Deeplearning.AI等公司3354还获得了前斯坦福大学教授协助Google大脑实验室的创立和在线课程。深刻的自学基本概念很难控制，只有高中水平的数学就可以了。但是，确切的专业知识必须使更重要的数学和直观的天分更好，也有“黑魔法”。在自动驾驶、机器人和医疗领域需要一些专业知识。

为了放慢竞争的步伐，小公司另辟蹊径寻求人才。有些人采用了具有必不可少的数学技能的物理学家和天文学家。一些美国创业公司在工资低的亚洲、东欧和其他地区寻找工作人员。“你不能和谷歌竞争。

我也会考虑的。》Skymind首席执行官和领导人Chris Nicholson说，Skymind是旧金山的创业公司，在8个国家寻找员工。“所以我对高估了人才价值的国家巴士有很有魅力的报酬。

”但是，这个行业的巨头们也在做某种程度的事情。谷歌、Facebook、微软和其他公司已经在多伦多和蒙特利尔开设了人工智能研究所，在这里开展了除美国以外的大部分研究。

谷歌还在中国采用，但微软公司依然在中国享受强大的业务。令人吃惊的是，许多人指出人才短缺可以在非常大的时间内减轻。

“供给似乎是不可追求的。而且，事情近期会变得更好。

”。Yoshua Bengio回答说他是蒙特利尔大学的教授，也是优秀的AI研究者。“训练博士需要很多年。

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