CMU计算机学院院长:如何看待科技巨头对学术人才的疯狂打劫


QQ截图20160430144925.jpgAndrew Moore


在 Andrew Moore  2006 年受雇于谷歌,领导其广告定向和预防诈骗业务前,他已经在卡耐基梅隆大学做了 12 年的计算机科学和机器人学科教授。


到了 2014 年,卡耐基梅隆大学又以计算机科学学院院长一职将 Moore 招引了回来。所以,当产业从学校召集人才时,Moore 十分理解这些同事们心里的想法。他说到今年,把这些人才留在学术界的斗争将越来越激烈。


今天,我们和 Moore 聊到了 Uber,这家公司在一年前「打劫」了学校的机器人部门,挖走了 40 位研究人员和科学家。我们询问了 Moore 如何留住人才,这也是这个拥有两千多学生的学院正在做的事情。以下对话经过编辑删减。


TC:对不起,我们的对话可能要从近期你被频繁问起的问题开始,在  Uber 从学校挖走教授和研究员后,这对学校造成了多大的打击?


AM:这种事情时有发生,尤其是在学术界和业界一直在推进的、快速发展的领域。2015 年 1 月,Uber 为了在美国匹斯堡成立先进技术中心(Advanced Technologies Center),挖走了我们的 4 位教员和大约 35 位技术人员。从学院标准来看,这只是我们的教员「消失」一段时间,进入产业中去的众多情况之一。这也在我身上发生过。通常来说,每年会有 5 - 15 个员工会离开一到两年,长的可能是四年。一些就再也没有回来。大多如此。


TC:尽管如此,有看法认为这影响巨大。


AM:公众看法才是一种伤害。事实上,我们 40 位教员中才有 4 人离开一段时间去了 Uber。同时,这是一不断成长的产业,于是我们去年又招了 17 名新教员。其中有一半是机器人方向的,一半是机器学习方向的。这一看法很令人沮丧。我们正在为新的机器人人才寻找发展空间,并没在经受缺乏人才的痛苦。


TC:现在学校和 Uber 的关系如何?还有关系吗?


AM:我们希望 Uber 一切顺利。我们之间没有官方的联系,但我们在同一个城市里,是很好的「邻居」。将「蓝天研究」(译者:开放部分员工可以利用上班的时间投入职责以外、个人有兴趣的研究中,苹果和谷歌都有此类计划)转化为商业产品,这会对匹斯堡的经济产生好的影响。


而且,这是此刻横扫(人工智能)和机器人界的一种现象。现在市场对人才的需求太多,我们大部分学术界的人都在努力保证学术人才能够留下来教授学生。美国真的需要他们支持这一前沿科技。作为一个顶尖学府的一份子,去培养精英中的精英是我工作的一部分。为了能做到这一点,我必须确保这些明星教授在鼓励学生们去研究一些甚至对于创业公司来说都特别新的科技。


TC:你会使用什么激励措施去对抗教授们所面对的金钱诱惑呢?


AM:首先也就只是理想。我们的研究(自动驾驶和人工智能算法)在现实中协助人类能够拯救非常多的生命,还能防止人们陷入危险之中。有一位专家正在应用游戏理论解决肾脏捐献配对问题,如果成功这可以在一年内拯救几百条生命。还有一个团队在致力于让农业生产更高效,这样到本世纪中叶,当我们人口达到 90 亿、却有更少耕地的时候,我们有所准备。


TC:但是这些公司愿意付更多。


AM:在进入企业的大多数教员变得富有,不需要再为金钱担忧的时候,教员中留下来的顶尖人才却还在为送孩子上大学而担心,这有点疯狂。所以进入企业赚钱非常的诱人。这也是为什么我和部门领导现在已经开始鼓励他们去创业几年,或者先为一些大公司工作几年,然后再回来的原因。


TC:所以他们就能获得更多的薪水并享有股权吗?


AM:主要有两个原因。我们的人如此受欢迎,如果他们选择明智的话(去什么公司),几年后他们的财富肯定会增加。进入创业公司也不错,他们经常会带着了不起的想法回到卡耐基梅隆大学。


另外,我并不是轻视这个问题。如何留住那些对于其它机构来说价值几千万的人才,真的让我所剩无几的头发都快掉光了。但是我们还是很骄傲,因为他们的顶级水平。如果他们想,可以在企业做事。


TC:Uber 有来试图挖走你吗?


AM:谁招聘了谁,对此我不做评论。


TC:去年你监督的七个部门之一机器人中心(the Robotics Institute),研发出了一个新的计算机视觉主程序。你们现在有没在开发新项目?为什么?


AM:在人工智能的世界里,人类情感识别在一年前还没被意识到,但现在已经被确定下来。很多相关研究都是从我们的计算机视觉程序和匹兹堡大学(心理和精神病学院 the school of psychology and psychiatry)中出来的。希望到卡耐基梅隆大学来了解更多相关技术的企业和政府访问者数量十分惊人。


从教育到医疗到安检,有很多应用会使用到人类微观情感的识别,去看他们是有压力、开心、感兴趣或是正在犯困。现在,已经有很多人在语音、文本识别上做工作,读懂人类情感将会是另一大技术。


本文由机器之心编译出品,原文来自TechCrunch,作者Connie Loizos,转载请查看要求,机器之心对于违规侵权者保有法律追诉权。

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