不要用民科的心態對待AI_風聞

【朱明傑，人工智能領域的青年科學家、麻省理工大學評出的中國“35歲以下科技創新青年35人”之一】

AI概念如此之火。從各種BP和公司宣傳看，老闆們紛紛轉型AI公司，從只缺一個程序員變成了只缺一個AI專家；從不同職位收的簡歷來看，對於廣大的同學們，最熱門的職業理想從前幾年的產品經理變成了AI專家，那麼關鍵的問題就來了，到底什麼是AI專家？

從前我在大公司招聘的時候，最怕的是沒有任何工作經驗和相關背景的同學，上門就説做科學家，反問對方做了什麼準備，小朋友理直氣壯的説，我就是等着進來你們培養我的。覺得自己只差進入牛的AI公司（或者牛AI學校，研究院）有AI牛人給個機會手把手的教，是第一大幻覺。

有些小朋友心氣很高，就算讓他進了谷歌Facebook，他也會覺得怎麼谷歌的科學家都在做數據測試啊，去阿里騰訊解決業務問題一定更好；去了BAT會覺得怎麼只會糙快猛，部門互相撕逼，重複造輪子，技術水平上不去啊，還是再讀個博士吧；到了學校裏發現怎麼缺數據缺資源，都在研究茴字的24種寫法（計算機科學的研究與工業界存在差距）……直到被不同地方虐一圈，才有個理性的認識。

當然也有像王垠同學（王垠，四川大學97級本科畢業，保送到清華大學計算機系直博。期間曾在清華大學計算機系軟件工程專業就讀，主要進行集成電路佈線算法的研究。在此期間，他因《完全用GNU/Linux工作》一文和對TeX的推廣等“非研究成果的業餘東西”而出名。在只剩一年就要博士畢業的時候，他申請退學，並將1萬7千餘字的“退學申請書”（題為清華夢的粉碎）公佈在網上，引起輿論界一時對教育體制、理想主義等的熱議，後來去美國大學讀博和谷歌微軟等公司實習，也分別吐槽並退出）這樣的，每個地方吐槽一遍，舉世皆濁我獨清的做了網紅。

作為各種牛棚裏看着大牛們長大的人，我沒有見到哪個計算機科學的牛人不是首先靠着自己極其的努力成長起來的。清華張鈸院士的得意弟子朱軍從本科開始發KDD和ICML（機器學習和數據挖掘領域的頂級會議，以前大陸發的很少），每天早上一早從清華騎車到微軟亞洲研究院坐到晚上12點回清華，除了去打兩局枱球，幾乎不停歇的寫代碼，他的系統工程能力非常強，是微軟學術搜索系統的核心成員，理論上也做了很深的研究，後來去CMU跟着Eric Xing做的也非常好，回清華計算機做博導，也跟我一起得了去年中國區的MIT TR35(MIT評選的35歲以下創新35人，以前的得主包括楊致遠，拉里佩奇，扎克伯格等等)。

我們這級的達哥，林達華教授（他寫的《MIT牛人説數學體系》，隔幾年都會被人翻出來轉幾次，對了，現在是商湯的聯合創始人，剛剛主編了人工智能的中學教材），大學幾乎不上課，研究生和博士生的導師都非常牛，他們都感嘆林達華這樣的學生特別省心，是自己做系統，自己推着自己做研究，只需要大方向上點撥一下就可以了。師傅領進門，學藝靠個人，指望學校或者公司幫你成為專家不現實，谷歌10萬人，BAT都好幾萬人，你能找來解決AI問題的有幾個人？

還有些同學的幻覺是覺得AI專家做的事情，應該是研究算法，機器學習嘛，應該是跑模型調算法，只要負責研究優化目標就好了嘛。那這樣算的話，只有去大學和研究院了。計算機科學的特點是，數據量和業務複雜程度會決定你問題的複雜程度，很多同學在學校裏的project，大多是理想化狀態下小數據集上的原型，離工業級別的應用，有着巨大的鴻溝，這需要真實世界裏一路踩坑的血淚經驗磨礪，哪個現在成功的大公司不是當初一路拉網線拼服務器，一點一點優化出來的。

當世赫赫有名的計算機科學家谷歌的Jeff Dean，不就是負責system和infrastructure的麼，現在他講的Google Brain,Knowledge Graph也都是在強大的系統上來的。以前MSRA徐谷做了一個關於大規模圖像去重的報告，我印象非常深刻的是always get your hands dirty。在互聯網級別的數據上面，所謂的各種算法，都變成花拳繡腿，重要的是系統，系統，系統！對底層數據理解，對商業目標清楚。無論是MSR還是Google X， YahooLabs，裏面厲害科學家的動手能力非常的強。

Facebook招了很多牛PhD寫PHP，外面有些尊貴的同學頗受不了（FB大量的工作是寫前端，所以早年FB招聘背景很好的人進去寫前端，其他人頗有非議）。計算機首先是一門engineering的學科，這裏的開發不分貴賤，重要的是你能夠解決問題，革命成功靠的不是28個半布爾什維克。

第三個幻覺是，從頭造錘子才是有挑戰性的人工智能。這是我深惡痛絕的，公司不是研究院，AI不是空中樓閣，你修煉的也不是屠龍術。現在各種開源項目和系統都非常成熟了，你在一個燒着投資人錢的商業公司裏從頭寫一套OpenCV（計算機視覺開源的一套庫，已經存在了很多年），重新發明一遍SVM，覺得這樣才有意思，對不起，請回到30年前的學校裏去。你必須有產品sense，而產品的本質是解決問題。

以前沈向洋老師經常説的三好學生招人標準，數學好，編程好，態度好。

對現在有志於投身AI時代的同學們來説，最重要的是看待人工智能的態度，紙上得來終覺淺，找到一個可以解決問題的地方，和專家們一起，靠自己挽起袖子去躬行。要麼系統能力特別強，要麼能理解商業，最終AI專家的價值，取決於他能夠解決問題的大小。

對於想找AI專家的老闆們，先想清楚你的業務問題，AI並不是解決戰略無能的靈丹妙藥，找幾個紙上談兵的專家來解決問題，彼此過高的期望只怕會互相傷害。

當然還是有同學不服氣，我這麼聰明，這麼天才，還要做這些low的事兒嗎。

有天賦的人呢確實是有的，比如這樣的傅太陽（科大00少傅亮，MIT最年輕的終身教授之一，07年的論文被PRL評為最近100年最有影響的49篇物理學論文之一，2016年科學突破獎得主https://www.zhihu.com/question/266979967/answer/317627581），大一時候業餘愛好抽空寫了套模擬進化的系統，當然計算機對他來説沒挑戰性，繼續研究物理去了。