学术投资
一篇论文发现，从 2008 年和 2009 年到 2018 年和 2019 年，在 AI 研究中与公司(无论是资金还是从属关系)的联系翻了一番，达到 79% 。从 2006 年到 2014 年，具有公司附属作者的 AI 出版物的比例从大约 0 增加% 到 40%，反映了研究人员从学术界到企业的日益增长 。
解决方案可能在于增加对风险偏好更大的大学和其他机构的投资 。最近，美国政府通过国家科学基金会 (NSF) 资助 11 个新的国家人工智能 (AI) 研究机构，朝着这一目标迈进 。NSF 将拨出超过 2.2 亿美元用于包括 AI 机器学习基础研究所和 AI 人工智能与基础交互研究所在内的计划，该研究所将研究神经架构优化等人工智能理论挑战，并结合劳动力发展、数字学习、外展和知识转移计划，以开发整合物理定律的人工智能 。
这并不是说学术过程本身没有缺陷 。精英大学的计算能力非常集中;AI 研究仍然存在可重复性问题，一些研究人员认为，不断推动进步可能弊大于利 。2018 年的一项荟萃分析强调了机器学习学术界出现的令人不安的趋势，包括未能确定经验收益的来源，以及使用混淆或印象深刻而不是澄清的数学 。
尽管如此，无论取得了怎样的成就，更多地关注基础的、基础的人工智能研究可能会带来理论突破，从而显着推进最先进的技术 。此外，它可以促进诸如仁慈、正义和包容等价值观，这些价值观在严格的商业动机下往往不被重视 。版权声明：本文内容由互联网用户自发贡献，该文观点仅代表作者本人 。本文（ http://www.diemang.com）仅提供信息存储空间服务，不拥有所有权，不承担相关法律责任 。如发现本站有涉嫌抄袭侵权/违法违规的内容， 请发送邮件至 907991599@qq.com 举报，一经查实，本站将立刻删除 。
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