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人工智能领域的时代(三)
  • 发布:达内培训
  • 来源:互联网
  • 时间:2017-11-17 16:53
    登堂入室及华山论剑

    如果有一天各位发现自己在工作实践中,需要不断地关注最前沿的论文,并且需要不断地尝试复现论文中的算法来用于实践,那么要恭喜各位已经跨入了大数据/人工智能领域高手的行列了。登堂入室与华山论剑两个阶段的区分不是特别明显,因为论文读得多了,总会有些自己的新想法,这些想法经过实验验证后就可以去发论文。反过来,即便你发表过前沿论文也还是需要继续跟进其他论文。

    1. 朋友圈决定了你人生的高度

    在这一小节的开始,笔者首先要端出一碗毒鸡汤,即便是在这个“开源、共享”的时代,学术/技术资源的分布还是极度不平均的,并且这样的不平均会越来越明显。究其原因有两个,第一个原因可以援引在清华17级研究生开学典礼上某校领导的一句话来阐释--“最有效果的研究手段就是与相当水平的同行当面交流”,翻译一下就是高手越多的地方就越容易产生高手,这会导致高端人才分布的越发不平均。

    另外,做学术前沿研究的经济成本是很高的,国内某顶尖AI公司全球研发工作一个月的电费开销就能达到千万级别。即使是普通的AI项目,服务器、GPU的成本也会导致普通的研究人员根本无法找到充足的经费来支持自己的研究。

    喝完毒鸡汤也要来一些正能量,虽然资源分布不平均了,但人才通道仍然是开放的,只不过门槛越来越高而已,我身边就有毕业四五年后,也能够一边工作一边复习考上清华研究生,最终接触到前沿科学研究的例子。数据派就是一个汇聚了清华顶尖大数据/人工智能资源的开放组织,有心的小伙伴可以点击“阅读原文”加入组织~(主编现在可以把刀放下了,这波广告打的笔者自己也有些猝不及防)

    2. 选择永远比努力更重要

    这个标题听起来又像是一碗“毒鸡汤”,但这就是血淋林的生活带给笔者的经验。笔者见过某个算法团队自己闷头搞了几个月研究毫无进展,经过大神点播后一个月内完工的情况。

    下面举一个更戏剧性的例子,自然语言处理曾经在20世纪70年代左右有过界限分明的两个学派之间的激烈交锋,一拨是希望通过语法规则来做语音识别的“规则派”,另一拨是基于统计方法的“统计派”,这两拨从事相同领域研究的学者竟然分别召开自己的学术会议,即便出席同一大会竟然也要分场开小会。
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    到了20世纪90年代“统计派”的识别率已经达到了90%以上,而“规则派”仅有不到70%,胜负已分(吴军老师的《数学之美》一书中对这段历史进行了详尽有趣的阐述)。但试问如果有一名博士生在20世纪70年代将自己学术方向定为“规则派”,到了20世纪90年代的时候他该做何感想?

    到了“登堂入室”这个阶段之后,做好选择显得尤为重要,这样的选择不仅仅限于学术方向,也涵盖例如“做学术”还是“做产业”等等更广义的范围。一个可以参考的经验是,如果人生的重大决策失误,基本要用五年来挽回,大家要考虑清楚自己有几个这样的五年。

    3. 唯一的限制往往是自己的妥协

    看看本小节的标题,读者可能会觉得本文这下要以“毒鸡汤”收尾了。但其实在这里“妥协”并不是一个贬义词,笔者认为它起码是个中性词。从某种意义上讲,每个人最终都会达到某种“妥协”,而不妥协就意味着背后存在与现状不匹配的野心或者欲望,什么时候野心和欲望跟现实匹配了,也就一定会“妥协”.这就是华山论剑的秘密,每个能站在顶峰的人都必定抱着某种超乎常人的野心或者欲望,当然这里的野心或者欲望是广义的,也同样指对于学术的追求。

    最后,“毒鸡汤”不负众望的要出现了,根据笔者的观察,每个人的“妥协点”并不是自己设定的,一般情况下自己也无法影响,所以每个人最终要走到的高度往往是确定的。

    但从笔者的角度看来,并不觉得站在华山之巅就一定是好的,真正的“好”是能够坦然接受自己的“妥协点”,并且能够在自己的“妥协点”安安心心、高高兴兴的工作和生活下去,这才是最具智慧的选择。

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