Решение Алекса Лэмба, ведущего эксперта по искусственному интеллекту в Microsoft, демонстрирует тенденцию, согласно которой мировые технологические таланты отправляются в Китай в поисках возможностей. По данным CTOL Digital Solutions, переход Лэмба с руководящей должности в Microsoft Research в Университет Цинхуа сигнализирует о потенциальных изменениях в мировом ландшафте исследований в области ИИ.

Коллега Лэмба заявил, что это лето ознаменовало «новую главу» для ученого. Он будет работать как в Колледже искусственного интеллекта (CAI), так и на кафедре компьютерных наук Университета Цинхуа.
Компания CAI была основана в апреле 2024 года под руководством Эндрю Яо Чи-Чи, всемирно известного специалиста по информатике. Двадцать лет назад он покинул США, чтобы сосредоточиться на преподавании. В июле 2024 года CAI разместила объявление о наборе, призывая ведущих экспертов в области ИИ присоединиться к работе по продвижению «основных теорий ИИ и фундаментальных архитектур» и «содействовать интеграции ИИ в различные области».
Источники подтвердили, что Лэмб начал изучать китайский язык еще до «смены работы», что свидетельствует о его приверженности академической среде. Он ищет отличных студентов в Китае.
Карьера Лэмба была отмечена новаторскими исследованиями и блестящими достижениями. После окончания Университета Джонса Хопкинса он получил докторскую степень в Монреальском институте алгоритмов при Монреальском университете.
Во время обучения в докторантуре его наставником был Йошуа Бенджио, лауреат премии Тьюринга. Это делает его одной из восходящих звезд в области ИИ.
Лэмб работал в некоторых из самых влиятельных в мире лабораторий по исследованию искусственного интеллекта. В Amazon он разработал алгоритмы машинного обучения, которые прогнозируют будущий спрос на продукцию. Проходил стажировку в Google Brain (США) и Preferred Networks (Япония). В последнее время он занимал должность старшего научного сотрудника в Microsoft Research. Его исследовательские работы также высоко ценятся, в частности, работа «Глубокое обучение для классической японской литературы» привела к появлению KuroNet — системы распознавания древних японских иероглифов.
Поездка Лэмба в Китай проходит на фоне беспрецедентного сокращения финансирования научных исследований в Соединенных Штатах. Национальный научный фонд сталкивается с сокращением численности персонала на 50% и дефицитом бюджета в миллиард долларов, что затрагивает более 10 000 ежегодных исследовательских грантов. Аналогичным образом Национальные институты здравоохранения могут потерять около 40 процентов своего бюджета в размере 47 миллиардов долларов, что поставит под угрозу отмены бесчисленные исследовательские проекты и создаст угрозу массовых увольнений ученых.
В мартовском опросе, проведенном научным журналом Nature, 75% ученых заявили, что рассматривают возможность покинуть Соединенные Штаты и найти работу в Европе и Канаде.
Напротив, Китай уделяет особое внимание привлечению талантов и стратегическим инвестициям в сферу науки и технологий, особенно ИИ. Университет Цинхуа и Пекинский университет входят в десятку ведущих мировых учреждений по числу принятых авторов исследований на NeurIPS — одной из самых престижных конференций по искусственному интеллекту.
Правительство Китая пообещало инвестировать 1,4 трлн долларов в технологии, отдав приоритет развитию ИИ. Такой подход помог появиться новым именам, таким как DeepSeek. По словам одного ученого в области ИИ, Пекин создает «среду, в которой исследователи могут сосредоточиться на долгосрочной работе со стабильным финансированием. Для многих исследователей, особенно тех, кто работает над фундаментальными проблемами, требующими устойчивого финансирования, эта стабильность становится все более привлекательной».
Ранее в этом месяце представители Министерства науки и информационных технологий Китая объявили о создании национального фонда в размере 60 миллиардов юаней для инвестирования в проекты в области ИИ на ранних стадиях.
(По данным CTOL)

Источник: https://vietnamnet.vn/chuyen-gia-ai-hang-dau-microsoft-dau-quan-cho-trung-quoc-2396301.html
Комментарий (0)