雷鋒網(wǎng)按：本文作者田淵棟，卡耐基梅隆大學(xué)機(jī)器人系博士學(xué)位、上海交通大學(xué)碩士學(xué)位和學(xué)士學(xué)位，前谷歌無人車項(xiàng)目組成員，現(xiàn)任Facebook人工智能組研究員，主要負(fù)責(zé)Facebook的智能圍棋項(xiàng)目Dark Forest。文章轉(zhuǎn)載自知乎專欄，雷鋒網(wǎng)已獲授權(quán)。

最近收到一些信問“自己是不是適合搞AI，門檻是不是太高”等等問題，也看到“IT是不是泡沫”等等討論，我就寫篇博客給大家分享下我的觀點(diǎn)，順便也分析一下做AI，ML及CS的前景。

其實(shí)AI現(xiàn)在算是野蠻生長階段，英雄不問出身不問門派，只要做的東西效果好，大家立馬拜倒。AI做了六七十年，出了很多理論，但都是嘗試性和局部性的，并沒有一個(gè)權(quán)威理論去解釋一切問題。翻翻各大會(huì)議的文章，經(jīng)常有令人驚訝的結(jié)果出現(xiàn)，大牛們往往都不能自圓其說。這種情況往往對應(yīng)著門檻低而機(jī)會(huì)多，其實(shí)是最適合新人進(jìn)入的。而一個(gè)成熟的領(lǐng)域則有意無意地設(shè)置很多門檻，要進(jìn)入先需要學(xué)習(xí)五年十年基礎(chǔ)知識，或者必須科班出身，或者得要熬年頭論資歷才可以一點(diǎn)點(diǎn)走上去。

當(dāng)然反過來說，進(jìn)入成熟領(lǐng)域，可以借鑒大量前人經(jīng)驗(yàn)，按部就班就行，節(jié)奏也相對慢些；而做AI變數(shù)大，對自我學(xué)習(xí)能力有很強(qiáng)的要求，老師教的和教科書上的往往過時(shí)，甚至是剛在會(huì)議上聽到的權(quán)威發(fā)言，過幾天就被打臉。因此需要不停地總結(jié)學(xué)習(xí)，不僅要有不斷突破的意愿和勇氣，還要知道如何架梯子搭橋，一點(diǎn)一點(diǎn)地做出成果。

AI作為通用工具，和眾多傳統(tǒng)領(lǐng)域肯定有交融的一天，并且極大地推動(dòng)科技進(jìn)步?，F(xiàn)在有很多領(lǐng)域已經(jīng)用上了ML和AI，比如說今年NIPS上高能物理方向就用上了DL尋找新對撞模式從而找到新粒子。以現(xiàn)在的軟硬件發(fā)展速度，將來更多領(lǐng)域也會(huì)加入，在我們這一輩退休之前，可能大部分行業(yè)都會(huì)和AI有關(guān)，并且因?yàn)檫@個(gè)而提高前進(jìn)的速度。而目前CS，ML和AI等快速迭代的領(lǐng)域需要的能力，是主動(dòng)而準(zhǔn)確地獲取新信息及歸納總結(jié)，快速學(xué)習(xí)和利用工具，和不斷自我進(jìn)步自我完善，即“知道如何學(xué)習(xí)”的技能。這些是做我們這行現(xiàn)在需要的，也會(huì)是將來其它領(lǐng)域也需要的能力，不管愿不愿意，總會(huì)在將來某時(shí)刻與大家產(chǎn)生關(guān)聯(lián)。所以我個(gè)人建議，與其將它放到有家有口的將來，不如現(xiàn)在就去主動(dòng)學(xué)會(huì)這些技能，是更積極的方案。

當(dāng)然，并不是所有學(xué)AI，ML和CS方向的同學(xué)，將來都會(huì)從事同類型的工作的。但就算這樣，在學(xué)習(xí)CS及AI過程中掌握的大量工具，都是以后提高工作效率的利器。我和其它領(lǐng)域的人對話，經(jīng)常痛心效率之低，感到CS可以極大地提高效率。比如說本來需要花費(fèi)大量人力，為時(shí)幾年的數(shù)據(jù)采集工作，往往寫幾個(gè)腳本就可以在幾天內(nèi)更快更好地完成。

相比傳統(tǒng)的手工操作，CS的思考習(xí)慣和工作方式，會(huì)讓人下意識地思考更高層次的問題，從而開拓新的思路。這里舉個(gè)Excel的例子，很多非CS專業(yè)的同學(xué)會(huì)經(jīng)常用Excel畫表作圖，但在我們看來這效率不高，因?yàn)镋xcel把數(shù)據(jù)和操作，格式和內(nèi)容結(jié)合在一起，所以每次有新的數(shù)據(jù)，往往就要重新導(dǎo)入修改畫圖，這其中的鍵盤鼠標(biāo)操作花費(fèi)的時(shí)間，操作員花費(fèi)的注意力及可能的人為錯(cuò)誤造成的代價(jià)，都是驚人的。

相比之下，寫腳本是一個(gè)更快更好的處理數(shù)據(jù)的手段，新數(shù)據(jù)來了只要命令行下重新跑原來的程序，就能做到自動(dòng)畫圖排版甚至生成報(bào)表，不需人工，省時(shí)省力。另外，在實(shí)際生活中一些簡單的模式識別問題也可以寫正則表達(dá)式或者訓(xùn)練分類器來做判斷，然后人只要負(fù)責(zé)特殊情況就行了。當(dāng)然這些都需要好的基礎(chǔ)，能靈活操作各種工具完成自己想要的目標(biāo)。從這點(diǎn)看來，學(xué)這些方向的同學(xué)，將來會(huì)有比較大的優(yōu)勢。

順便說一句，為什么這個(gè)領(lǐng)域的從業(yè)人員有高工資呢？

一個(gè)原因就是IT人員平日大部分工作是在提高系統(tǒng)盈利的速率，而非維持。一個(gè)廣告系統(tǒng)做好了，用較小的代價(jià)就可以讓它持續(xù)工作，程序員吃飯睡覺看片打游戲，系統(tǒng)還在不停跑不停地盈利。而程序員改進(jìn)它則可以提高盈利。相比之下，大部分行業(yè)則是不開工則不盈利，開了工只能維持同等的盈利水平。這其中的差別是質(zhì)上的。

不僅如此，將來的AI系統(tǒng)，比如說使用強(qiáng)化學(xué)習(xí)的系統(tǒng)，還能自動(dòng)提高盈利的效率，而研究員們現(xiàn)在想的就是如何讓它提高得更快些。這其中的差別，又是質(zhì)上的。所以說這個(gè)領(lǐng)域的從業(yè)人員能拿高工資是名至實(shí)歸，并沒有什么泡沫在，一個(gè)人能躺著服務(wù)千萬人，肯定得要拿高薪。要是將來有人能做一個(gè)吸收陽光，水和土壤，自動(dòng)生產(chǎn)食物的系統(tǒng)，那他的工資會(huì)是多高？我想大家知道答案。這和工作時(shí)間多長，干活多勤勉多累，一點(diǎn)關(guān)系也沒有；而能調(diào)動(dòng)自然規(guī)律和社會(huì)規(guī)律為我所用，才是更重要的，這比一個(gè)人的力量，要強(qiáng)大太多了。

看最近的趨勢，確實(shí)人和人之間的差距在拉大，以后一個(gè)牛人以一當(dāng)百當(dāng)千絕對是有可能的。而成為那個(gè)一還是那個(gè)千分之一，就要由自己選擇了。

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