Qu'est-ce que la fuite des cerveaux de l'IA?


Il y a vingt ans, les personnes intéressées par la recherche en intelligence artificielle étaient principalement confinées dans des universités et des laboratoires d'IA à but non lucratif. Les projets de recherche sur l'IA étaient pour la plupart des engagements à long terme qui s'étalaient sur plusieurs années, voire des décennies, et l'objectif était de servir la science et d'élargir les connaissances humaines.

Mais au cours de la dernière décennie, grâce aux progrès l'apprentissage en profondeur et réseaux de neurones artificiels, l'industrie de l'IA a subi un changement radical. Aujourd'hui, l'IA a trouvé sa place dans de nombreuses applications pratiques. Les scientifiques, les cadres technologiques et les leaders mondiaux ont tous vanté l'IA en général et apprentissage automatique en particulier comme l'une des technologies les plus influentes de la prochaine décennie.

Le potentiel (et le battage médiatique) entourant l'IA a suscité l'intérêt d'entités commerciales, état nation et les militaires, qui veulent tous tirer parti de la technologie pour conserver une longueur d'avance sur leurs concurrents.

La course aux armements de l'IA aux multiples facettes a augmenté la demande de talents en IA. Il y a maintenant une pénurie importante de personnes qui ont les compétences et les connaissances nécessaires pour mener à bien de grands projets de recherche sur l'IA dans différentes industries. Dans de telles circonstances, ceux qui ont des poches plus profondes ont réussi à embaucher des scientifiques de l'IA pour leurs projets.

Cela a conduit à une fuite des cerveaux de l'IA, éloignant les scientifiques et les chercheurs des institutions où l'intelligence artificielle est née et est devenue la technologie révolutionnaire qu'elle est devenue.

Comment l'apprentissage profond a mis fin à l'hiver de l'IA

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<p>Avant la révolution de l'apprentissage en profondeur, l'IA était principalement dominée par des programmes basés sur des règles, où les ingénieurs et les développeurs encodaient manuellement les connaissances et la logique de fonctionnement dans leur logiciel. Au cours de ces années, l'intelligence artificielle était largement connue pour ses promesses et ses livraisons insuffisantes, et avait subi plusieurs «hivers IA» après avoir échoué à répondre aux attentes.</p>
<p>Au tournant de la décennie, les scientifiques ont réussi à utiliser des réseaux de neurones pour<span> </span>vision par ordinateur<span> </span>et<span> </span>le traitement du langage naturel (PNL), deux domaines où les règles reposent très mal.</p>
<p>La tournure des événements a permis à l'IA d'accéder à de nombreux domaines qui étaient auparavant considérés comme hors limites ou extrêmement difficiles pour les ordinateurs. Certains de ces domaines comprenaient la reconnaissance vocale et faciale, la détection et la classification d'objets, la traduction automatique, la réponse aux questions et plus encore.</p>
<p>Cela a ouvert la voie à de nombreuses nouvelles utilisations commerciales de l'IA. De nombreuses applications que nous utilisons quotidiennement, telles que<span> </span>haut-parleurs intelligents, assistants numériques à commande vocale, applications de traduction et<span> </span>les verrous faciaux du téléphone sont tous alimentés par des algorithmes d'apprentissage en profondeur et des réseaux de neurones. La renaissance des réseaux de neurones a également créé de nouvelles percées dans d'autres domaines tels que la conduite autonome, où la vision par ordinateur joue un rôle clé dans<span> </span>aider les voitures autonomes à comprendre leur environnement.</p>
<p>Les possibilités offertes par le deep learning ont suscité l'intérêt de grandes entreprises technologiques telles que Google, Facebook et Amazon. Le deep learning est devenu un moyen pour ces entreprises d'offrir de nouveaux et meilleurs services à leurs clients et de prendre l'avantage sur leurs concurrents.</p>
<p>Le regain d'intérêt pour les réseaux de neurones a déclenché la course au braconnage des scientifiques de l'IA des instituts universitaires. Et c'est ainsi qu'a commencé la fuite des cerveaux de l'IA.</p>
<h2>Comment les scientifiques de l'IA sont devenus MVP</h2>
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Malgré le battage médiatique entourant les réseaux de neurones, ils sont presque aussi vieux que l'intelligence artificielle elle-même. Mais étant tombés au bord du chemin dans les décennies qui ont suivi, ils n'avaient pas le support et les outils disponibles pour les logiciels basés sur des règles.

Les réseaux de neurones sont également fondamentalement différents des autres formes de programmation, et la découverte et le développement de nouvelles applications pour eux sont souvent plus proches de la recherche scientifique que du développement de logiciels traditionnels. C'est pourquoi la recherche en IA nécessite une combinaison de diverses compétences en mathématiques et en informatique, à peine le genre de connaissances que vous obtenez en lisant un livre de programmation au cours du week-end.

L'augmentation soudaine de la popularité de l'apprentissage en profondeur a créé une augmentation soudaine de la demande de chercheurs et de scientifiques en IA. Et comme dans tout domaine où l’offre ne répond pas à la demande, ceux qui disposent de ressources financières plus fortes se taillent la part du lion.

Au cours des dernières années, de riches sociétés technologiques et des laboratoires de recherche tels que Google, Facebook et OpenAI ont utilisé d'énormes salaires, des options d'achat d'actions et d'autres bonus pour éloigner les scientifiques de l'IA des établissements universitaires.

UNE New York Times récit à partir de 2018, a déclaré qu'OpenAI versait à certains de ses scientifiques plus d'un million de dollars par an. Plus récemment, le rapport de dépenses de DeepMind, la structure de recherche en IA acquise par Google en 2014, a déclaré que le laboratoire avait payé 483 millions de dollars à ses 700 employés, une moyenne de 690 000 $ par employé (bien que la médiane soit probablement beaucoup moins que cela, avec quelques très chercheurs bien payés faussant la moyenne à la hausse).

Les professeurs et académiciens de l'IA ont-ils pu résister à la tentation de quitter le monde universitaire pour des entités commerciales?

UNE étude récente par des chercheurs de l'Université de Rochester a révélé qu'au cours des 15 dernières années, 153 professeurs d'intelligence artificielle dans des universités américaines et canadiennes ont quitté leur poste pour des opportunités dans le secteur commercial. La tendance a augmenté au cours des dernières années, avec 41 professeurs ayant fait le pas en 2018 seulement.

En 2015, Uber a entamé une période d'embauche pour son programme de voiture autonome et a arraché 50 personnes des laboratoires de robotique de l'Université Carnegie Mellon, y compris certains de ses meilleurs cuivres. Google, Amazon, Microsoft, Facebook et Nvidia ont chacun embauché plusieurs professeurs d'IA de différentes universités.

Il y a aussi de nombreux professeurs d'IA qui ont des rôles doubles, maintenant leur affiliation avec leurs universités tout en travaillant pour des entreprises technologiques.

Comment les coûts de recherche contribuent à l'exode des cerveaux de l'IA

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les coûts de l'intelligence artificielle

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Bien que les beaux salaires jouent un rôle important en éloignant les professeurs et les chercheurs en IA des universités et des entreprises de technologie, ils ne sont pas le seul facteur contribuant à la fuite des cerveaux en IA. Les scientifiques sont également confrontés à un problème de coût lorsqu'ils travaillent sur des projets de recherche sur l'IA.

Certains domaines de la recherche sur l'IA nécessitent l'accès à d'énormes quantités de données et de ressources de calcul. Cela est particulièrement vrai pour l'apprentissage par renforcement, une technique dans laquelle les agents de l'IA développent leur comportement par le biais d'essais et d'erreurs massifs tels que jouer à cache-cache 500 millions de fois ou 45 000 ans de Dota 2, le tout en avance ultra rapide. L'apprentissage par renforcement est un domaine brûlant de la recherche sur l'IA, en particulier en robotique, robots de jeu, gestion des ressources et systèmes de recommandation.

Les coûts de calcul de la formation par renforcement des modèles d'apprentissage de l'IA peuvent facilement atteindre des millions de dollars, le genre d'argent que seules les sociétés de technologie riches peuvent épargner. De plus, d'autres types de modèles d'apprentissage en profondeur nécessitent souvent l'accès à de vastes ensembles de données de formation que seules les grandes entreprises technologiques comme Google et Facebook possèdent.

Cela rend également très difficile pour les chercheurs en IA de poursuivre leurs rêves et leurs projets sans le soutien et le soutien financier des grandes technologies. Et le support des grandes technologies est rarement gratuit.

Quels sont les effets de la fuite des cerveaux de l'IA?

Avec de plus en plus de professeurs, de scientifiques et de chercheurs affluant vers le secteur commercial, l'industrie de l'IA sera confrontée à plusieurs défis. Premièrement, les universités auront du mal à embaucher et à garder des professeurs pour former la prochaine génération de scientifiques en IA.

À son tour, cela élargira encore le fossé des compétences en IA. Par conséquent, les salaires des chercheurs en IA resteront élevés. Cela peut être agréable pour les chercheurs eux-mêmes, mais pas pour les petites entreprises qui auront du mal à embaucher des talents en IA pour leurs projets.

La commercialisation de l'intelligence artificielle affectera également le type de progrès que le domaine verra au cours des prochaines années. L'intérêt du secteur commercial pour l'IA est principalement de développer des produits à valeur commerciale. Ils sont moins intéressés par les projets qui servent la science et le bien-être de l'humanité en général.

Un exemple notable est DeepMind, l'un des rares laboratoires de recherche qui vise à créer IA au niveau humain. Depuis l'acquisition de DeepMind, Google a donné au laboratoire de recherche l'accès à ses ressources de calcul, de données et financières illimitées. Mais il a également restructuré le laboratoire d'IA pour créer une unité qui crée des produits commerciaux. DeepMind est maintenant au milieu de une crise d'identité et doit décider s'il s'agit d'un laboratoire de recherche scientifique ou d'une extension de son propriétaire à but lucratif.

Enfin, l'exode des cerveaux de l'IA et la commercialisation de l'intelligence artificielle signifieront moins de transparence dans l'industrie. Les organisations à but lucratif mettent rarement leur code source et leurs algorithmes d'IA à la disposition du public. Ils ont tendance à les traiter comme une propriété intellectuelle et à les garder de près derrière leurs jardins clos.

Cela se traduira par une recherche sur l'IA plus lente et beaucoup de «réinventer la roue» car les entreprises partageront moins de connaissances pour garder leur avantage sur leurs concurrents.

Cet article a été initialement publié par Ben Dickson le TechTalks, une publication qui examine les tendances technologiques, comment elles affectent notre façon de vivre et de faire des affaires, et les problèmes qu'elles résolvent. Mais nous discutons également du mauvais côté de la technologie, des implications plus sombres de la nouvelle technologie et de ce que nous devons rechercher. Vous pouvez lire l'article original ici.

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