呓语 | 杨英明的个人博客

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关于人工智能浪潮下浮躁的互联网行业的思考和自己的定位

好久没胡思乱想了,最近压力有些大,大脑有些乱。不止是最近要做的事情比较多,也有来自对未来的担忧。

我热爱计算机,因为和人比起来,我更喜欢和计算机打交道。

热爱计算机之后,我便不那么容易迷茫。对我来说,学好计算机,我便能获得满足感。而不同时期“学好计算机”又代表着不同的意义。大一时候,学好计算机意味着学会编程,于是我经常去机房写代码。大二时候,学好计算机意味着打好基础,学好各种专业课。大三时候,学好计算机意味着争取ACM比赛那块牌。大四时候,学好计算机意味着探索更多借助计算机可以做到,而人类做不到的事情。研一这段时间,我也在继续探索这件事情。

但渐渐地,随着知识越来越多,“学好计算机”这件“简单”的事情,也变得复杂起来。因为精力有限,坑却越来越大,我开始不得已选择性的学习,一些原本十分感兴趣,十分想去了解的领域,也因为“选择”而暂时摒弃掉。

这个过程中,我不得已的又开始“迷茫”了。在接下来的路途中,我又应该将“学好计算机”定位成什么呢?

———— 也许应该是“用人工智能(算法)解决实际问题”?


好吧,扯了这么多,回到主题上来,最近思考了下现在浮躁的互联网行业。13年大量缺基础设施程序员,于是大家都去学Java、C++;14年,移动互联网浪潮来了,一大波人去学 Android 和 iOS 开发,培训班也应运而生;16年到现在人工智能浪潮又来了,一群人争着抢算法岗,学校里几乎人人都在搞机器学习和深度学习,仿佛这是唯一的出路。

不可否认AI真的有改变世界的希望,但目前的深度学习和机器学习真的想媒体和公司鼓吹的那么万能吗?真实情况下又有多少AI可以应用到实践中呢?招聘去的算法工程师到了岗位上大多都在做什么工作呢?是否是“面试造火箭,上岗拧螺丝”呢?AI算法是否只是学术圈中的臆想呢?

换句话说,机器学习和深度学习真的能有效解决真实世界中的问题吗?

我想答案是肯定的,学习 AI 也是有用的。尽管现在这么多浮躁的言论和环境,但不可否认的是,实际工作中一些传统工程难以解决的问题,用机器学习和深度学习可以有效解决。比如说想检测网络中的异常流量,可以用 Isolation Forest 的这种无监督方法自动化的挖掘出离群点,这比传统的手动建立规则的方法成本更低,这是人工智能算法的价值所在。

所以,人工智能方法(或者说更广意义上的算法)可以解决传统工程化方法解决不了的问题。

而这些最新有效的方法都来自学术界,是由资深学者们提出。

所以综合以上思考,在实际工作中,真正搞研究提出新算法的算法工程师应该留给理论知识更丰富的博士们,大部分算法工程师应该探索如何将学术界最新成果落地,解决实际问题,这也是非常有意义甚至同等重要的事情。

那么我给自己定位,坚持两点:

  1. 持续跟进学术界最新进展;
  2. 探索用学术成果解决实际问题,做成服务和应用;

思考 End。

其实面对现在变化速度极快的互联网行业,不免有些浮躁和焦急,在这里吐槽一下,到明天该做的事情还是要做,该学的东西还是要学,改变不了任何事情,吐槽思考一下无非让头脑在压力下更清醒些。

愿自己稳住,一步一个脚印,前进,不辜负时光。

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