Die verschwimmenden Grenzen zwischen KI-Wissenschaft und Industrie

Die Welt der KI-Forschung befindet sich in ständigem Wandel und Durchbrüche entstehen in schwindelerregendem Tempo. Aber wo finden diese Fortschritte statt? Während Universitäten traditionell die Brutstätte wissenschaftlicher Entdeckungen waren, ist derzeit ein bedeutender Wandel im Gange. Große Technologieunternehmen spielen zunehmend eine zentrale Rolle in der KI-Forschung und verwischen die Grenzen zwischen Wissenschaft und Industrie.

Im Jahr 2019 65 % der nordamerikanischen Doktoranden im Bereich KI entschieden sich für Stellen in der Industrieein deutlicher Anstieg gegenüber 44,4 % im Jahr 2010. Dieser Trend unterstreicht den wachsenden Einfluss von Industrielaboren auf die Gestaltung der Zukunft der KI.

Um diese sich entwickelnde Landschaft zu verstehen, habe ich mit gesprochen Shakarim SoltanajewForschungswissenschaftler bei Sony Interactive Entertainment und ehemaliger Forschungsingenieur bei Huawei. Seine Erkenntnisse beleuchten die Beweggründe, Vorteile und Herausforderungen der Durchführung von KI-Forschung in einem großen Unternehmen und wie dieses Zusammenspiel mit der Wissenschaft Innovationen vorantreibt.

Warum Unternehmen akademisches Publizieren annehmen

Technologiegiganten wie Google, Meta, Microsoft und NVIDIA Aus verschiedenen Gründen veröffentlichen wir Forschungsergebnisse auf wissenschaftlichen Konferenzen.

„In erster Linie kann die Veröffentlichung von Forschungsergebnissen auf Konferenzen ein wirkungsvolles Marketinginstrument für Unternehmen sein“, sagte Soltanayev. „Diese Veröffentlichungen dienen als eine Form des indirekten Marketings und demonstrieren die technische Leistungsfähigkeit und das Engagement des Unternehmens für die Weiterentwicklung dieses Fachgebiets. Dies stärkt ihr Markenimage innerhalb der Forschungsgemeinschaft und in den Augen von Kunden, Partnern und Investoren. Diese Veröffentlichungen helfen Unternehmen, sich von der Konkurrenz abzuheben und ihre gesamte Marktpräsenz zu stärken.“

Die Rolle, die das Verlagswesen bei der Talentakquise spielt, ist von entscheidender Bedeutung.

„Hochrangige Konferenzen wie NeurIPS und CVPR sind ein erstklassiger Veranstaltungsort für die Vernetzung mit führenden Forschern und Ingenieuren und die Rekrutierung vielversprechender Studenten“, sagte Soltanayev. „Durch die Präsentation ihrer Arbeit können Forschungslabore wie Google Deepmind und Meta AI die klügsten Köpfe auf diesem Gebiet anziehen, da Top-Talente häufig an bahnbrechenden Problemen arbeiten und Zugang zu hochwertigen Ressourcen und Mitarbeitern haben möchten.“

Eine Einbahnstraße: Der Werteaustausch

Die Beziehung zwischen Wissenschaft und Industrie ist nicht einseitig; Es ist ein dynamischer Wissens- und Ressourcenaustausch, der beiden Seiten zugute kommt.

„Ein großartiges Beispiel für akademische Forschung, die sich direkt auf die Industrie auswirkt, ist die Entwicklung der Architektur des Convolutional Neural Network (CNN)“, sagte Soltanayev. „Es wurde von Yann LeCun und seinen Kollegen im akademischen Bereich entwickelt und hatte große Auswirkungen auf technische Produkte, insbesondere im Bereich Computer Vision. Als AlexNet, ein CNN-basiertes Modell, 2012 den ImageNet-Wettbewerb gewann, löste es eine breite Akzeptanz in der Branche aus. Heutzutage haben CNNs ein breites Anwendungsspektrum, darunter Bilderkennung zur Gesichtserkennung und Objekterkennung, medizinische Bildgebung zur Krankheitsdiagnose und autonome Fahrzeuge zur Echtzeit-Objekterkennung.“

Andererseits hat die Industrie auf verschiedene Weise erheblich zur akademischen Forschung beigetragen.

„Einer der bemerkenswertesten Beiträge ist die Entwicklung umfangreicher Datensätze und leistungsstarker Computer-Frameworks“, sagte Soltanayev. „Unternehmen haben beispielsweise riesige Datensätze veröffentlicht, etwa für Bilderkennung, Sprachmodelle und Simulationen selbstfahrender Autos, die für die akademische Forschung von entscheidender Bedeutung geworden sind.“ Diese Datensätze bieten den notwendigen Umfang für das Training fortschrittlicher Modelle für maschinelles Lernen, die für die meisten akademischen Labore nur schwer unabhängig zu sammeln wären. Die Industrie treibt auch Innovationen bei Hardware und Software voran, mit der Entwicklung von GPUs von NVIDIA und Deep-Learning-Frameworks wie TensorFlow von Google und PyTorch von Meta, die heute Standardwerkzeuge in der akademischen und industriellen Forschung sind.“

Unterschiedliche Prioritäten, unterschiedliche Kulturen

Während die KI voranschreitet, gehen Wissenschaft und Industrie unterschiedliche Wege, um diese Entwicklungen zu priorisieren und anzugehen.

„Der Hauptunterschied zwischen akademischer und industrieller Forschung ist der Fokus“, sagte Soltanayev. „In der Wissenschaft stehen oft langfristige, grundlegende Fragen im Vordergrund, die die Grenzen des Wissens verschieben. Forscher haben die Freiheit, Ideen zu erforschen, ohne den Druck einer sofortigen Umsetzung. In der Industrie konzentriert sich die Forschung mehr auf die Lösung realer Probleme und die Entwicklung von Produkten, sodass der Zeitrahmen normalerweise kürzer ist und der Druck größer ist, praktische Ergebnisse zu liefern.“

Die Unterschiede zwischen den beiden Umgebungen beeinflussen die kulturelle Dynamik erheblich.

„Die Wissenschaft fördert tiefgreifende Forschung, unabhängiges Denken und die Veröffentlichung von Erkenntnissen, um das Wissen zu erweitern“, sagte Soltanayev. „In der Industrieforschung hingegen ist die Zusammenarbeit stärker ausgeprägt, da Teams zusammenarbeiten, um Ideen schnell in Produkte oder Lösungen umzusetzen. Während akademische Forschung oft die theoretischen Grundlagen liefert, treibt die Industrieforschung Innovationen voran, indem sie diese Ideen in realen Situationen anwendet.“

Der Reiz von Industrielaboren

Warum verfolgen also mehr Forscher eine Karriere in Industrielaboren als in traditionellen akademischen Einrichtungen, und welche Vor- und Nachteile haben die einzelnen Wege?

„Viele Forscher entscheiden sich aufgrund der attraktiven Vergütungspakete für die Arbeit bei großen Unternehmen“, sagte Soltanayev. „Die Gehälter in Industrielaboren sind in der Regel viel höher als die im akademischen Bereich und sie sind oft mit zusätzlichen Leistungen wie Krankenversicherung, Altersvorsorge und Prämien verbunden. Insbesondere Aktienoptionen oder Aktien können ein großer Anziehungspunkt sein, insbesondere bei Technologieunternehmen, bei denen die Aktien das Potenzial haben, deutlich an Wert zu gewinnen. Diese finanziellen Anreize können eine langfristige Sicherheit bieten, die im akademischen Bereich schwieriger zu erreichen ist, wo Forscher insbesondere in der Anfangsphase ihrer Karriere möglicherweise mit Zuschussfinanzierungszyklen und niedrigeren Gehältern konfrontiert sind. Die Stabilität und Vorteile, die große Unternehmen bieten, kombiniert mit der Möglichkeit, an wirkungsvollen, gut finanzierten Projekten zu arbeiten, machen Industrielabore für viele zu einer attraktiven Wahl.“

Die Industrieforschung konzentriert sich oft auf das Erreichen spezifischer Geschäftsziele und die Entwicklung neuer Produkte, was die Freiheit der Forscher einschränken kann, Themen ausschließlich aus Wissensgründen zu erforschen.

„Im Gegensatz dazu bietet die Wissenschaft die Möglichkeit, langfristige, von Neugier getriebene Projekte zu verfolgen, was für diejenigen, die sich für Grundlagenforschung begeistern, äußerst lohnend sein kann“, sagte Soltanayev. „Die Wissenschaft fördert auch die Entwicklung unabhängiger Forschungsprogramme und die Fähigkeit, die nächste Generation von Wissenschaftlern zu betreuen und zu unterrichten, was viele Forscher als erfüllend empfinden. Allerdings kann die „Publish or Perish“-Kultur in der Wissenschaft den Druck erzeugen, häufig Aufsätze zu produzieren, was manchmal die Freiheit, große Risiken einzugehen oder neue Ideen zu erforschen, einschränkt. Auch die Sicherung von Finanzmitteln und Festanstellungen kann ein harter Wettbewerb sein, der den Stress einer akademischen Laufbahn erhöht.“

Die Branche bietet hervorragende finanzielle Anreize, Arbeitsplatzsicherheit und Zugang zu Ressourcen zur Bewältigung bedeutender Herausforderungen in der Praxis. Andererseits bietet die Wissenschaft eine größere intellektuelle Autonomie und Möglichkeiten für selbstgesteuerte Forschung. Beide Wege haben ihre eigenen Vorteile, und die Entscheidung hängt von den persönlichen Beweggründen des Forschers ab – ob er sofortige Wirkung und Entschädigung oder eine tiefere Untersuchung grundlegender Ideen priorisiert.

Die Zukunft der Zusammenarbeit

Soltanayev stellt sich eine noch stärker verflochtene Zukunft für Wissenschaft und Industrie vor.

„Ich sehe, dass die Beziehung zwischen Wissenschaft und Industrie im Bereich der KI noch kollaborativer wird“, sagte Soltanayev. „In Zukunft erwarte ich mehr Partnerschaften zwischen Universitäten und Unternehmen, bei denen akademische Forschung die Grundlage für die Industrie bildet, auf der sie aufbauen kann, während Unternehmen die Daten, die Rechenleistung und die Finanzierung bereitstellen, die erforderlich sind, um groß angelegte Experimente und Anwendungen voranzutreiben. Unternehmen werden weiterhin eine wichtige Rolle bei der Gestaltung der Zukunft von KI spielen, insbesondere in der angewandten Forschung und Entwicklung. Mit ihren riesigen Datenmengen und dem Zugang zu leistungsstarken Rechenressourcen sind sie hervorragend positioniert, um den Fortschritt im maschinellen Lernen, der Verarbeitung natürlicher Sprache und der Bildverarbeitung zu beschleunigen.“

Organisationen werden ihren Einfluss auf die KI-Forschung beibehalten, indem sie zu Open-Source-Projekten beitragen, Daten austauschen und neue Tools und Frameworks erstellen. Dieses kooperative Umfeld wird eine entscheidende Rolle dabei spielen, Fortschritte in der KI voranzutreiben und ihren verantwortungsvollen Fortschritt sicherzustellen. Da die Grenzen zwischen Wissenschaft und Industrie zunehmend verschwimmen, können wir mit noch bemerkenswerteren Fortschritten in der KI rechnen, die auf der Zusammenarbeit zwischen diesen beiden einflussreichen Einheiten beruhen.