这才可谓了Falcon 9的历史性突破。在人工智能领域也在再次发生类似于的事，特别是在是在最近几年，随着多家科技巨头在人工智能领域的大手笔投放，更加多的学者从大学里中跑到了大公司的实验室中：吴恩达从斯坦福去了谷歌，最后转入了百度沦为首席科学家，深度自学先驱Geoffrey Hinton转入了谷歌，Yann Le Cun去了Facebook的人工智能实验室……大公司开始更加多的从学校中凿人。
学者的忧虑有不少学者回应回应忧虑，吴恩达却是人工智能业最先从学术界转入产业界的学者之一，他就在一次专访中回应，学界里有人鬼他进了这个头。才造成后面有更加多人追随他转入各个大公司。忧虑者们指出这不会使学术界丧失科研的中坚力量，毁坏整个学术圈的氛围。
坦白说，他们的忧虑不无道理。虽然都是货真价实的科研，但学术界和产业界在展开科研的时候具有相当大的区别。首先商业公司展开的研究项目一般来说都具备极强的实用价值，因为他们最后是必须研究成果给其带给觉得的利益的，这种研究一般来说被称作应用于研究，其特征是选题非常现实，具备相当大实用价值但归属于一门理论体系的末端，基本没向下发展的空间，会对社会整体的变革有过于大的促进作用。
而大学实验室等非盈利机构中的研究项目往往天马行空，不不受利益约束，变得十分有想象力，有时也能经常出现十分有意义的项目。并且在大学的实验室中还在展开一种被称作“基础研究”的研究，其目标是大大拓展整个科学理论体系的深度和宽度。比如，量子计算机广泛被指出是计算机性能提高的未来。但其理论基础量子力学的创建完全仅有是由著名大学的教授已完成的，而当时甚至连半导体计算机都还并未经常出现。
不受利益驱动的公司们显然没理由去研究如此难懂的学科。如果没当时的科学家们计利益的研究，如今量子计算机的基础显然会不存在。
并且，学术界的科学家们一旦获得新的研究成果之后不会主动公布出来同全世界的学者们交流。学术界作为一个整体信息是几乎相互公开发表的。
但私人企业正处于维护自己企业的利益则无一例外的会拒绝其辖下科学家对研究工程进度和成果展开保密。企业对自己利益的维护无可厚非，但这样一来也不会减缓整体技术水平的变革。加拿大蒙特利尔大学的Yoshua Bengio回应。
有些在产业界供职的教员不会保有在大学里的职位，就像Hinton和吴恩达那样，但这样的人却是是少数。并且教员的增加毫无疑问也不会造成军官学校学生的数量和教育的质量都有所减少。双赢的局面但实质上，这样的变化不一定不会确实对学界导致想象中那么大的影响，荷兰莱顿大学社会科学家 Robert Tijssen 回应，上世纪50年代，某种程度的职业迁移现象也在半导体研究中经常出现过，当时半导体领域的很多顶尖学者都被挤到，沦为产业界研发实验室的负责人。
但最后双方超过了一个双赢的局面。这些学者将他们的专业知识带进产业界，同时在产业里创建新的关系，而后又将这些产业关系对系统给原本学术界的同事和学生，增进了他们的变革。产业界能给学者带给的显著益处是很多的：具体的目标和提炼的的组织结构带给的极高的效率，杰出的硬件条件和在长年的业务实践中累积的海量数据（特别是在是在像谷歌这样的大公司里），并且私企一般来说不愿给这些科学家获取“天文数字”的薪资。
而不过于显著的另一个益处则是：大公司班车的这些薪资也不会让高校为了觅科研人才而更为大力的提高其学者的待遇。牛津大学计算机科学的Michael Wooldridge回应，为产业界运送人才只不过显然是高校的责任之一。
针对牛津大学的数名学者同DeepMind公司合作的事，他也回应：“机器学习是一项于是以处在极佳时期的研究项目，我们早已在这个领域投放了重金，我们也对自己将在此领域内将同谷歌获得的成就而深感无比激动。我们很为几位重新加入谷歌的同事们深感自豪，也很感激他们在此领域内作出的希望，而为同世界领袖级的计算机公司的合作铺平道路。”事实上，企业们也意识到高校等机构中研究项目的重要性。目前谷歌早已资助了250多项学术研究项目和几十个博士奖学金。
并且谷歌也在公司内开办了一些具备较为将来意义的研究项目，一个被称作“MoonShot”的系列项目。无论如何，总体来说，大公司大大招募学术人才并不是一件几乎的坏事。这些具备实战经验的学者获得的经验总会对系统给学界的师生们，从而促成他们变革。而有了前辈们的经验和来自企业的赞助商，回到学校中的学者们也能更佳的沉浸于研究中了。
今年8月，谷歌DeepMind CEODemis Hassabis和牛津大学计算机科学教授MichaelWooldridge都将参与(公众号：)在深圳举行的人工智能与机器人创意大会。原创文章，予以许可禁令刊登。下文闻刊登须知。
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