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グーグルやアマゾン、フェイスブックといった営利企業が基礎レベルも含めて科学技術を推し進めていくトレンドは止まらないだろうな。大学でも企業の中央研究所でもなく、ビジネスモデルの確立と並行しながら巨額の資金で一気に科学研究を推し進めるという事例が益々増えていきそう。
この記事では、ディープマインド社以外にもフェイスブック、グーグル、バイドゥー、ウーバーといった、世界のAI/インターネット技術を牽引するスター企業が、これまた世界最高の頭脳人材の誰を引き抜いた/雇ったという内容が詳しく報告されている。

つまり現在進行しているこれらの企業の最も重要な戦略は、誰を引き抜けるか/雇えるかにフォーカスされていることを示している。

つまり、半導体や液晶、携帯電話やスマホ時代の競争が設備投資や研究開発のスケール競争であったのに対して、AIをシンボルとした現在の開発競争のフォーカスが“人材(それも固有名詞の)”獲得競争になったということを物語っている。

この現実が意味するのは、価値の源泉がごくごく一部の頭脳に偏在していることであり、その延長に生起するのは、富の偏在である。

このこと自体は高度知識社会の必然ではあるが、価値の源泉と富の極端な偏在は、社会の活力にマイナスである。

希少な経営資源の独占・寡占と富の極端な偏在を緩和するためにも、これからの経済政策の基軸は「再分配の強化」にならざるを得ないと考える。
人工知能は日常生活に直結する技術なので、人工知能分野の学術研究者に対しては今後ますますこういう派手な動きが出て来るだろう。勘違いして欲しくないのは、こういう産学間での人材の流動は基本的には基礎科学分野には当てはまらないということ(数学の一部の分野や量子コンピューター周辺分野はあるかもしれないが)。僕らのようなハードサイエンスの研究者は粛々と己の道を極めていくのみ。
新研究所はアルバータ大学付近で、とのことです。
ドイツ型は大学と企業、研究所の距離が物理的にも近く、それによって人の動きが活性化されています。

国際研究所に優秀な人材が集まれば、自然と関連企業も集まり、中には大学へ戻る人も出てくるのではないでしょうか。
どんな全体像を描けるか、描いているのかは分かりませんが、日本もコンピュータサイエンスの分野に限らず、こういった取り組みが広がると良いですね。
大学でないと基礎研究はできないのでしょうか。昔なら、大学にしか実験設備がないなどの制約はあったと思います。でも今は、基礎研究がお金に繋がるのなら、企業がお金を出します。計算スペックが必要なら、AWSでいくらでも追加できます。

税金で行うべき研究は何かをしっかりと議論してもらいたいです。優秀な人材は引き抜かれて当然。それ以上に仕事の魅力を提供するしかない。学術と基礎研究とビジネスの垣根は狭まっている今だからこそ。
アナーバーのTRIに、うちの大学の若い先生が二人行きましたが、20%大学、80%をTRIというアレンジのようですよ

http://www.freep.com/story/money/cars/2016/06/11/u-m-professors-know-wonders-risks-self-driving-cars/85692154/

すぐそばなので可能な副業ですねぇ
Alphabet Inc.(アルファベット)は、2015年にGoogle Inc.及びグループ企業の持株会社として設立された、アメリカの多国籍コングロマリットである。 ウィキペディア
時価総額
74.2 兆円

業績

Google Inc.(グーグル)は、インターネット関連のサービスと製品に特化したアメリカの多国籍テクノロジー企業である。検索エンジン、オンライン広告、クラウドコンピューティング、ソフトウェア、ハードウェア関連の事業がある。 ウィキペディア