为什么苏联打下了如此强的数学基础，俄罗斯却至今无法成为AI强国？
这种强大的数学基础，实际上对很多领域都产生了深远的影响，包括后来的计算机科学和人工智能的萌芽。毕竟，人工智能，说到底，是建立在复杂的算法、模型和数据分析之上的，而这些无一不与数学紧密相连。
然而，当我们将目光投向当今的俄罗斯，试图寻找它在人工智能领域的崛起时，却发现情况并非如此一帆风顺。这中间的断层和困难，原因其实是多方面的，远非一句“数学基础好”就能概括。
首先，苏联解体带来的冲击是巨大的。一个庞大的国家机器轰然倒塌，曾经支撑数学研究的国家体系土崩瓦解。科研机构的资金来源一度枯竭，许多顶尖的数学家和科学家选择离开，他们带着宝贵的知识和技能，去了美国、欧洲等地，加入那些更具吸引力的研究环境。这无疑是俄罗斯在人才和研究连续性上遭受的一次重创。
其次，苏联时期的人工智能研究，尽管有数学基础的支撑，但很大程度上是服务于特定的国家需求，比如军事、航天等。这种研究模式，虽然能产出一些突破性的成果，但其开放性和商业化程度较低。而现代人工智能的崛起，很大程度上是与互联网、大数据、商业资本的深度融合分不开的。谷歌、微软、亚马逊等巨头公司，凭借海量数据和强大的算力，以及对市场需求的敏锐洞察，成为了AI发展的火车头。俄罗斯在这些方面，尤其是在互联网基础设施、科技公司的生态系统建设上，相较于西方国家存在一定的滞后。
再者，尽管苏联数学强大，但现代人工智能的发展，需要的不仅仅是纯粹的数学理论。它还需要强大的工程能力、软件开发能力、硬件制造能力，以及将这些要素整合起来的系统性能力。俄罗斯在这些配套的工业和技术基础设施方面，与一些发达国家相比，仍有差距。比如，在芯片制造、高性能计算硬件等方面，俄罗斯的自主研发和生产能力，与全球领先水平相比，还有很长的路要走。
此外，学术界和产业界的结合也是至关重要的一环。在很多国家，大学的实验室成果能快速地转化为商业应用，形成良性的循环。这种转化机制，在俄罗斯的转型过程中，也经历了一段不适应期。虽然现在有所改善，但与成熟的科技创新生态相比，还有提升空间。
最后，我们也需要看到，俄罗斯也在努力追赶。他们有优秀的科学家，有对技术的热情，也在积极投入AI的研发。只是，要将曾经数学上的辉煌，转化为现代AI领域的强大实力，这是一个复杂而漫长的过程，它需要克服历史遗留问题，需要适应新的全球科技格局，更需要持续的、系统性的投入和创新。这就像一个天赋异禀的运动员，在职业生涯初期遇到了伤病和转型的阵痛，需要时间去恢复，去找到新的节奏和方向，才能再次站上巅峰。
网友意见
请问什么才是AI强国？像中国还是要比肩美国？还是说英国以色列也算？好吧我先不讨论AI强国的衡量标准，在东斯拉夫的文化圈里面（请不要跟我杠波兰跟苏联不一样。我说的东斯拉夫文化圈），区区不到2亿人，对AI有贡献的大项目在是都是举足轻重的。
这个地方我只说两个例子
1.pytorch
如果你没用过pytorch我可以理解。如果你从事AI，机器学习的研究到2020年都不知道pytorch，那你应该是传销为主，科研为辅。众所周知，python现在是主流的机器学习语言，而像pytorch， tensorflow这一类的高级编码库，在机器学习的重要性就好比蒸汽机对人类科技进步的重要性一样：可以替代但绝不能缺席。而pytorch的原始开发团队来自于波兰。更神奇的是，核心开发成员Adam paszke还是university of Warsaw的本科生。现在pytorch已经进入了Facebook的AI生态圈。在科研领域，我认为pytorch非常有影响力，甚至有超越google的tensorflow的趋势。现在最新的开源机器学习算法研究成果，越来越多的开始使用pytorch作为框架，而其灵活性和动态呈现更是tensorflow1.0不具备的。目前Adam貌似已经被google高价挖走了，真所谓后生可畏。BAT真该把这种人挖到中国来。
盗图来自于Adam linkedin
2. Catboost
说完东斯拉夫人民对底层编程语言的贡献，现在我来说说在在数据科学里面的算法贡献。分类和预测问题一直都是当今最热门的任务。纯数字类数据的task不仅很难，而且应用极广。比如已知一个女士的年龄，身高，体重，国籍...试问她最喜欢哪一个类型的餐厅？再比如已知枚宅男过去一个月的上网记录，试问他最不反感哪一个类型的广告等等。目前为止，我用过，也是大家公认的最强大的分类器，来自于俄罗斯团队开发的catboost。现在貌似也被美国人线性规划了。。。
直接上图他们在各大标准数据集上的测试结果和效果对比。
速度对比
上面两图均来自catboost官网测试报告
亲测catboost。先不管没有用，给我加上傅立叶feature，hyperparamster随便设几个先炖上一天，然后在学校500人的kaggle混战中捞了个铜牌。我跟第一聊了聊，原来他们也是catboost的baseline。。。不一样的配方但还是一样的味道
值得一提的是，在catboost之前，最强的分类器是xgboost，研发来自于university of Washington的 Phd 陈天奇。目前陈已确定入职CMU做Assistant professor。不做postdoc直接CMU的AP，什么样的work什么样的impact我不想多说了。
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感想
我猜想题主讨论这个问题是想研究成为AI大国的因素是什么。为什么毛子底子不差结果这一波AI浪潮带不飞？我想说的是不要有幻觉，毛子一直都在带飞。但为什么总感觉这一波毛子纯在感很弱？我个人认为是因为美国人的资源吸收和整合能力太强了。当今美国AI圈的繁荣，和其他国家的高科技人才抬轿密不可分。像google，Facebook 苹果这些高科技财团，每年花几百亿全世界瓦罗资源，高价挖人挖团队，甚至直接把砸钱吃掉海外有前途的科技初创公司，搞得就是外科手术式的行业阉割。不要跟我谈民族道德。我们都爱国，但每个人都需要发展，每个行业都需要好的资源和资金支持。BAT在美国的资源整合和吸收还可以，时不时还可以挖挖美国人墙角，但都还远远不够，大部分人才也都是留学美国的中国人。如果我们国家高科技财团能够在全球范围内和美国人一样像饥饿的野狼一样，到处狩猎AI人才和资源，我觉得才能和美国人在高科技这个领域的攻坚战打个有来有回。
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不好意思刚刚才看到你的描述是想问苏联的AI发展史。如果我答非所问请忽略我的回答
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