1樓：鵬鵬
蘇聯的科技樹歪了。
蘇聯物理化學數學發達，但是電子資訊和生物相對落後不如英美西方。
【眉山論劍】從首個人造衛星到止步電子管，蘇聯科技為何衰落？_嗶哩嗶哩 (゜-゜)つロ 乾杯~-bilibili
陳平《眉山劍客》
蘇聯意識形態干涉科學發展
代表是李森科等學閥受到意識形態偏見，拒絕承認摩爾根的遺傳學。甚至對新興基因技術不投入，和西方拉開差距。
蘇聯保守的實用主義阻礙科學創新
蘇聯電子資訊科技為了戰爭保險，採用電子管，而不是像美國那樣發展積體電路半導體。這讓蘇聯錯過資訊革命。
2樓：溫酒
蘇聯裔搞AI不行
俄羅斯人搞AI不行
正所謂，良禽擇木而棲……
歸根結底還是要肯發獎金。
就普京那個窮酸樣，說俄羅斯沒錢發你可能會信。
但是俄羅斯人又不瞎，他們不是只能看到普京的。
還有什麼別左洛夫斯基，維納格拉多夫之類的玩意兒就站你後面，你跟他們說沒錢發獎金……
這就太沒意思了。
搞數學和計算機的平均智商是什麼水平，我不用解釋了吧？
3樓：Destined
屁股壓在了腦袋上，注定無法更進一步。
看看摩根的遺傳學說的遭遇，看看蘇聯的李森科就可以看出背離社會主義的蘇修的問題了。
什麼叫科學社會主義？物質決定意識，客觀事實決定了主觀意識，主觀意識可以發揮主觀能動性，但終究是不能扳過客觀事實的。蘇修為了zzzq，連客觀事實都不願意認，怎麼進步？
確實，蘇聯出了柯爾莫哥洛夫、維諾格拉多夫等科學家，但就蘇聯的一套先進的教育體系（比美國還要先進，義務教育、統一教科書，2023年的科教經費佔了gdp9.93%，算是世界教育的頂尖了）和152w科學工作者來說，只出現這點人物，太過浪費蘇聯的教育。
一次一次干預學界，一次一次把人們的生活帶入谷底。連飯都吃不飽的時候，連話都不敢說的時候，不說全世界1/4，就是全世界一半的科學工作者在蘇聯，能有幾個頂級的大牛出現？
而蘇聯最爛的時候，正是人人都不想著去幹手頭的活而巴不得解體的時候，也是新的技術出現的時候，誤過了這時，俄羅斯初期經濟混亂寡頭橫行，又誤過了一時，從此一蹶不振。
4樓：特別俗人
技術!=產品，產品!=商品。
光有理論，連技術都算不上去大力支援，更不用說普及。
不能成為AI 強國是必然，能成是偶然。
這個邏輯數學不好都能懂。
5樓：yhh
人工智慧其實是手機客戶的智慧型。蘇聯人太少了。所以，中國自成一體。
英語國家又是一套。就是堆人口。和數學關係不大。
人腦加手機輔助，再用移動網際網路接入。計算機只是配對。
大學生如果拒絕合作，不再免費給資料。ai就是個渣渣。
6樓：腦袋菌
蘇聯後期學術界天天搞鬥爭……比如蘇聯生物學家……比如號稱乙個人摧毀整個蘇聯生物學界李森科……
後面蘇聯解體，大佬都被全世界搶走了……
人才都斷層了玩啥啊……
7樓：李牧探長zhiser
因為俄羅斯沒有應用Ai的產業土壤。
中國這些年為何Ai突飛猛進？因為中國強大的ICT產業，為ai的落地提供了應用場景，可以產生經濟價值，就能反輔ai的進化。
人工智慧的前提，是大資料，因為人工智慧需要學習。沒有大資料就沒法學習，沒有機器學習就很難推動人工智慧的進化。人工智慧可不是簡單的數學，它是讓機器學習人類的行為，然後讓機器擬人化。
比如阿里做ai研究，可以基於龐大的電商資料學習，落地到電商精準廣告和天貓精靈，是可以為阿里增加巨大效益的。
華為的使用者資料也強大，自己還能設計晶元，就可以通過ai來提公升數碼產品的使用者體驗，從而提高產品競爭力，在市場競爭中取得勝利。
總而言之，中國這些企業搞ai之所以能成功，一是有錢，二是有龐大的使用者資料可以提供給機器學習，三是有實現ai的硬體環境（比如晶元設計），四是有可以落地的應用並產生收益的場景。有了以上四點，才會形成Ai發展的良性迴圈。
美國企業，例如谷歌、臉書、微軟、亞馬遜、蘋果等亦如此。
俄羅斯顯然缺乏多個發展ai的條件，僅憑數學來來人工智慧，顯然不行。所以，俄羅斯搞ai研究，舉步維艱。
8樓：
AI的組成要素是什麼？
最重要的就三點：裝置，模型和資料。
先談裝置。AI發展到深度學習階段之後，已經不是靠一台筆記本就能做的學科了。一張好的顯示卡是必不可少的。
要想組建乙個普通的ai方向的實驗室要麼給每個研究生博士配一張好顯示卡，比如gtx1080，要麼建伺服器機房。不管哪個選項，少說幾十萬。這還只是乙個普通的ai實驗室。
全國範圍怎麼也得有幾百個這樣的實驗室。這些錢大部分是要實驗室老闆（教授）出的。你這個國家首先得能讓計算機專業的教授賺到這麼多錢才能指望他們搞好ai研究。
再談模型。模型這點就和數學比較有關係了。當然也不是說只有數學這一條路，很多模型的創新靠得可能更多的是網路結構上的改進或者對視覺聽覺模式的認識（或猜想）。
所用的數學知識不見得有多深奧。其實大部分的AI演算法用來用去也就是熵，概率分布，圖論，協方差，因數分解等等這些本科數學。要論本科數學，其實主要國家能有多大差距？
都是些研究透了的東西，不過是拼應用罷了。
最後說下資料，這個就是中國最大的優勢了。資料跟網際網路人口和ai的落地規模是密切相關的。像歐洲整個加起來網際網路人口規模也挺大。
但是乙個是沒有自己的網際網路企業，資料不在自己手裡，另乙個是對於ai落地束手束腳，不敢用，那就更沒有資料了，惡性迴圈。俄羅斯比歐洲好一點，有一些自己的網際網路企業。但是說到資料量還是不如美國和中國。
按照我上面分析的三點，顯然ai實力，美國〉中國〉歐洲〉俄羅斯
9樓：deepgrok
我覺得現在很多人錯把深度學習當成AI。 @王晉東不在家 說的情況在現在偽AI的情況下確實沒錯，不需要高深的數學。但是真正的AI（有認知而不是感知）目前還沒到來。
那個時候必然是數學的天下。所以好好複習vapnik大師的書吧。現在「AI科學家」的數學真的讓人紮心！
10樓：路飛的哥哥
為什麼張三賺了錢，李四要出家。
人家的數學教育本來就側重發展工業的，數學領域那麼大，這個數學基礎指的什麼呢？你把蘇聯換成法國，德國都可以。你要是學數學學得深，就知道了。
再說，ai真的跟現代數學沒多少關係。跟計算機的發展關係密切，因為算力強了，才能落地賺錢了，資本開始吹噓了。
你真說數學有關，haskell裡的範疇學都比ai裡的數學能裝逼多了。
Ai的發展說到底是計算機代替普通人力的過程，勢必淘汰底層人民的價值，加重貧富差距，這一過程中社會有可能公升級也有可能崩潰。
舉個例子，自動化生成醫學報告，不依賴醫生了。醫生沒得就業了，去哪兒？資本會說，你可以做更有意義的事。
其實，你就是失業了。自動化駕駛，司機失業了。你指望社會公升級更優，可淘汰的那些人何去何從，有保障嗎？
ai只是代替，難以創造。
自動駕駛再好，也不能開車到火星。
不說了，領失業救濟金去了。
11樓：風暴之內
蘇聯從打完二戰後，就有乙個嚴重的問題缺人。美國在不打仗的時候能夠以自己的市場開放為代價，收攬歐洲的人才。導致蘇聯的缺人問題更加嚴重。
而蘇聯到他解體的時候有1.5億人口，能頂住整個西方世界的忽悠，發揮了人的主觀能動性的極限了。
12樓：王子長
AI包含軟體和硬體，蘇聯時代留下的豐厚的數學人才隊伍在軟體程式設計方面給了俄羅斯很高的起點，但蘇聯在硬體發展上點錯了科技樹。西方國家硬體經歷了電子管-電晶體-大規模積體電路-超大規模積體電路等四代產品，而蘇聯則在電子管路上一條道走到黑。到了20世紀80年代，蘇聯意識到電子管已經再無潛力可挖時，距其解體已經不遠了。
彼時蘇聯經濟已處於極度困難中，再難以投入巨力研發硬體。當時中國與蘇聯恢復正常關係，中方科研人員在與蘇聯同行交流時，發現蘇聯人居然還在用計算尺，於是購買了一批小型電子計算器當做禮物送給蘇聯科技人員，後者表示非常喜歡。蘇聯解體後，俄羅斯科技人員發現他們從蘇聯繼承來的電子技術，尤其是硬體，已經落後於時代。
13樓：
因為蘇聯的工業布局是攤大餅式的，每個加盟共和國負責一種或者幾種產業。
而IT業基本上都布局在了白俄羅斯和哈薩克（蘇聯時期中亞五國國名後沒有代表伊斯蘭教的「斯坦」字尾）
當時這個布局並沒有什麼不妥，但是解體後的俄羅斯就傻眼了，辛辛苦苦布局幾十年，全都便宜外國了......
而且當時蘇聯社會上並沒有多少IT業的從業土壤（蘇聯的網際網路頂級網域名稱.su的伺服器都在芬蘭赫爾辛基大學裡），僅有的少數IT人才很多還在部隊裡當通訊兵（卡巴宕機大佬當年就是蘇軍通訊兵出身），樂滋滋地吃著體制內的金飯碗呢
14樓：「已登出」
產業基礎，尤其是民用產業基礎不夠。化用金燦榮的話，就是：練得一身屠龍技，奈何江湖已逝。
沒辦法，人才只好被歐美和中國承接了唄。
15樓：WInk
現在大家主要講的AI是資料驅動，除了演算法，資料量同樣重要。你去和歐洲對比會發現俄羅斯AI強的很，因為俄羅斯的網際網路產業比歐洲發達多了....
16樓：木子
ai目前主要的應用場景還是網際網路行業的推薦，搜尋相關領域。這都是一些民用領域，ai的發展嚴重依賴民用領域尤其是網際網路行業的發展。但是俄羅斯的這些行業都太小了，人口和市場容量決定了它在網際網路上無法跟中國比。
ai本質上還是乙個實踐性工程性的技術，很多都是有了需求，然後通過反覆試錯和迭代來進步。俄羅斯沒有這麼大的需求和應用場景，自然也不會有啥進步。
畢竟現在的ai從理論上並沒什麼高深的，大學本科的數學基礎就夠了。就看你應用場景和實踐摸索，沒有這些俄羅斯就很難比得上中國。
但是ai領域說到底還是個民用實踐性技術，即使領先也沒啥好沾沾自喜的。畢竟也不算啥高科技，無非是在中國吹的比較大而已。
17樓：帥氣可愛萌萌亮
個人理解，ai一方面需要極好的數學理論作支撐，另一方面難也要有硬體基礎，現在俄羅斯的積體電路產業，emmmm還是算了吧。
另一方面，舉個不恰當的例子，現階段做ai需要的數學成績是60分，歐洲能考70分，蘇聯能考80分，但是蘇聯沒有相關的其他產業。而且，以上說的是蘇聯，至於俄羅斯……專家都跑了啊，基礎教育也沒有當年的國力搞了，數學能不能考那麼高還不好說，更別說其他相關產業。
18樓：
個人認為這與人工智慧這一領域特質有關，AI 可能還是需要一些想象力。蘇聯沒有相對寬鬆的環境，來鼓勵創新。有貢獻的人才留不下來基本跑到美國去了。
另外 AI 發展本身也不完全是數學這一單個學科起作用。所以數學基礎強，也不容易引導到 AI 發展上，無法形成良性迴圈。
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