人工智能学习:从入门到放弃,还是从入门到精通?

人工智能学习:从入门到放弃,还是从入门到精通?

本文作者:王枫

个人介绍:46 岁魔都学姐,2017 年初学编程,3 个月搞定 Udacity 编程入门课程,4 个月从深度学习纳米学位毕业,目前攻读无人车工程师。2017 从通信工程行业华丽转职,现任阿里巴巴斑马智行汽车计算机视觉工程师。


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2017 年人工智能算法岗位不断传出的高年薪让很多互联网人,甚至一些非互联网人纷纷眼红。各大招聘网站和猎头公司也是火力全开,随便一搜就有一大堆职位和令人垂涎欲滴的几十K月薪,还有传出刚毕业的本科生都能拿到XX万年薪等等。从媒体到朋友圈转发,文章标题都是吸引眼球的“一文读懂。。。”,如:


一文读懂深度学习

一文读懂机器学习

一文读懂数据科学

一文读懂卷积神经网络

......





不管是本科生考研,还是研究生考博,还是在职人员跳槽,大家都把目标对准了人工智能方向。一年过去了,2018 年显得平静了许多。但我相信这平静的表面之下有些人在躁动之后选择了放弃,有些人在冷静思考后选择了精进。


人工智能并不容易掌握。首先它是一个概念的内涵和外延涉及非常多领域的技术。每一条分支都有大量的知识背景需要掌握。人工智能的内涵包括脑认知基础、机器感知与模式识别、自然语言处理与理解、知识工程这四个方面。人工智能的外延包括工业机器人、农业机器人、服务机器人等各类机器人以及智能交通、智能制造、智慧医疗、智慧城市等等。(摘自李德毅院士)


我是在花了一年的时间学习网络在线课程(优达学城),而后于 2017 年10 月成功找到人工智能算法岗位的新工作。带着一腔热情和兴奋进了新公司,但才过去两个月就几近崩溃。2018 新年的时候写了一篇《2017年有只青蛙从温水跳入了深水中》(点击标题可看)来记录当时的心境。到现在为止,入职刚刚满 3 个月,我的恐慌情绪也稍稍平复。所以今天和大家聊一聊的就是我的求职动因。



在原来的通信行业,我一直都很舒服地待着。自己本身也没有很多欲望,所以每次我都选择简单的路走。直到近几年通信行业不断兼并重组,日子越来越不好过了,我才开始迷茫,到处苦苦寻求答案。我清楚地知道正是一次次选择容易的路走,最后我把自己的路给走死了。你想看见头顶的蓝天,但必须跨越高高的障碍。


知乎上有个问题叫“为什么要在迷茫的时候选择一条难走的路?”。我觉得下面的回答很棒:

“正因为不知道要做什么,才应该去做难一点的事情。简单的路大家都可以走,走出来以后然并卵。这就跟读书一样的,大家都喜欢轻松的网络小说,一眼可以望到结局,但是只有读不进去的书,才能增长你的知识。”


在这里我想说:虽然人工智能这条路不好走,但它是未来,是希望!


首先,它作为国家战略——举全国之力,在2030年一定要抢占人工智能全球制高点,其重要性自不必说


其次,中国已经跃升为世界第二大经济体,随着制造成本不断增加,中国已经渐渐丧失了制造业的竞争力,中国经济需要新的增长点。在民众普遍富裕的情况下,人们更愿意为新技术买单。而人工智能就是让人们感觉新奇、刺激、愿意尝试,充满各种想象的技术。


从个人的角度来说,除了该领域工资不断看涨之外,你怎么看待未来人类和人工智能的关系也非常重要——你到底是想做一个被机器喂养的人类,还是做一个操控机器的人类?这涉及到一个人类尊严的哲学思辨的问题。下面这句话摘自网络文章《人类尊严是如何失去的?》:


“在尊严的获得与失去之间有一种隐藏得比较深的状况是,当尊严成为挂在人们嘴上的概念的时候,虚幻的获得与真实的失去紧密相连。”


我给予这句话的理解就是,人类追求技术进步的脚步永无止境,在这个过程中那些被远远甩下的人,跟不上时代的人,他们只能把尊严挂在嘴上却无力维护。


这里的“人类”分为个体和群体。作为群体,在当代文明的司法系统、法律条文中都不会缺乏“尊严”这个概念,但对于个体,法律总有照顾不到的时候。那么作为人类,我们个体应该时时刻刻注意保持自己的强大。以上可以说是我求职的内在动因。


当然,我知道很多人都热切地想知道有什么可操作性的求职经验可以分享。有关这方面的简历准备和求职注意事项已经在我的文章《搞定史上最难求职,华丽转身人工智能算法工程师》里详细给出。这里再补充一点,有人看了我这篇求职文章曾发简历让我帮助修改。我看了一下他的简历,发现做过很多相关工作,背景不错,但组织的不够好。经过我的建议,他修改以后成功被一家风头正劲的科创公司录用。


我给的建议就是,要把简历看成是一篇命题的应用文。简历的开篇就是你的求职意向,中间做过的项目、相关工作经验就是论证过程和论据,就是你对求职意向所证明的自身实力。通篇简历要前后呼应,紧紧围绕求职目标多角度多方面地去证明“你为什么能胜任”。


不过我知道身边有不少朋友是没有人工智能方面科班出身背景的,在这里要郑重提醒:这是一条难走的路!!!罗列仅仅一个计算机视觉需要的知识背景,你们来感受一下。


计算机视觉常被看作是人工智能与计算机科学的一个分支。

计算机视觉涉及的知识包括:


电磁波

光学物理

数学:平面几何,代数,线性代数,立体几何,统计学

信号处理

成像技术

机器学习

神经生物学


建议去读一下最近100offer上新发的文章《算法岗的2017年:理想很丰满,现实很骨感》。其中说到,不乏有些高薪入职新岗位的算法候选人,在入职不久后因水土不服而火速离职。这里面的坑还是提前知道有些准备为好。


最后我想说,和你们很多人一样,我自己也在这条难走的路上艰难地支撑着。我没有高智商,还年龄大。但我学到一点高智商人所具有的品格:不放弃思考。我的试用期6个月。希望三个月以后我还能在这里给你鼓励和希望。咱们后会有期!


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编辑于 2019-11-27 17:59