人工智慧，機器學習技術與專業選擇

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按照斯塔夫里阿諾斯先生在《全球通史》中的看法，近代史實際上是從1500年開始的。1500年扮演者一個十分重要的角色，這好比是歷史發展進程的一個分野。假如古代也有大學專業選擇，那麼或許在羅馬人的年代，手握短劍，奮戰在拉丁自由戰旗下的重裝步兵一定是最流行，也最為人們看好的選擇；而自1500年開始，火槍逐步在戰爭中流行開來。在三十年戰爭的血腥殺戮中，假如我們是當時的戰場軍官，矗立於紐倫堡的城牆下，我們一方面必定會為宗教戰爭的殘酷，以及打著宗教旗號為私利，滿口主義滿腦子生意的國王與主教的貪婪所震驚和憤怒；而另一方面，我們也必定驚嘆於火槍作為一種新技術的強大力量。

那麼究竟什麼，才是我們這個時代的「火槍？」一種偉大的，能夠真正改變整個戰場局勢的力量？我想，我們有必要去追尋和探索這種真正的力量。我們恐怕應該首先將目光轉移回剛剛過去的二十世紀。我們知道種種基於物理學，化學的技術完全改變了二十世紀的歷史。合成氨工業為德國提供了巨量的炸藥，德意志人靠著這樣的技術掀起了兩次戰爭，同比自己國土面積大數十倍的敵人作戰並能一度重創對手；核物理學也是二十世紀最偉大的明星之一。核彈終結了日本人的大國夢想，也從此讓世界迎來了核武器制衡下的和平：我想這是自蒙古人統治以來從未見過的事情。與此同時離開戰場的物理學天才們走入華爾街，也開創了一個華爾街的新時代：隨機過程，PDE（偏微分方程）成了華爾街的真正統治者。文藝復興公司就是這一時代絕對的對沖基金之王。

那麼想必與二十世紀一樣，這個時代的力量，的確是存在無疑的。火槍能夠取代弓箭，一方面是威力強大（這一點我們很容易想到），而另一方面，是他具有驚人的「簡單易學」這一特性（這一點並不容易想到）。我們如何去想像這樣的一種技術？一方面具有很強大的威力，另一方面十分易於掌握，對大量的行業有絕對的滲透特性？

我想互聯網是毫無疑問具有這種特性的存在。互聯網改變了商業，政治和經濟的運營模式。基於互聯網的阿里巴巴就是我們這個年代的英國東印度公司。社交網路也幾乎改變了所有人的生活方式。假如沒有互聯網，你我也不可能在此相遇。

我認為機器學習技術也具有這一特性。也就是，威力強大與極其簡單。任何真正統治戰場的武器，一定要兼備這兩種特性，缺一不可。機器學習技術改變的是傳統的編程方法。這好比將傳統的輸入+代碼=輸出，轉化為輸入+輸出=代碼。這樣我們就可以將過去的許多只能靠繁瑣的數學，物理工具處理，甚至無法處理的問題，解決出來。

各種機器學習與人工智慧技術有非常強烈的成為我們這個時代的火槍的趨勢。這也必將影響我們所有人。轉折當口，面臨選擇的你必須要結合機器學習的發展趨勢，對未來做出規劃和選擇。而不是信奉報紙和電視上鼓吹的二十一世紀是某某某，信奉某某大學的某某海歸教授，信奉你的高中老師。

人工智慧技術目前有數個十分重要的外延：

1. NLP（自然語言處理）技術

自然語言處理除了可以做翻譯軟體，和直接的翻譯機器（比如科大訊飛公司的最新產品）以外，目前有很強的可以直接處理文本，尤其是格式化，結構化的文本（典型案例是財務報表）的趨勢。

類似的還有語音識別。

2. 數據挖掘技術

有很強的改變傳統商業分析的趨勢。可以將過去靠人工和簡單統計軟體處理的數據（往往是堆積在舊機器里的廢數據）轉化成「知識」並且以比人類更理性的方法指導商業運作。

啤酒尿布的故事（關聯分析Apriori演算法的典型應用。當然有人說這是牽強附會）：

https://sanwen.net/a/syaebbo.html

3. 計算機視覺

最典型的應用就是自動駕駛。自動駕駛可能改變城市停車難的問題並且大幅減小大城市的通勤時間，從而提升整個社會的經濟效率。

在許多工業技術上也有強大的應用。比如電子封裝中也有應用計算機視覺，由機器人完成精密電子器件加工的趨勢。

4. 機器學習與自動化

許多傳統學科（典型案例是有機合成）目前的形式已經到了必須依靠自動化的地步了。本人也曾經在大一的時候在實驗室做過有機。有機合成因為長期的加班，高毒，高危險等原因目前幾乎在理科生圈子裡「臭名昭著（實際上是一門很偉大也有很多應用的學科），」所以目前行業內也普遍認為自動合成會有非常大的市場。實際上分析化學也在前二十年內實現了儀器化，自動化。

MIT已經開發出了自動合成的機器：

能合成任何有機化合物的機器有望重塑化學-資訊-科學網

山雨欲來！希望在戰爭到來之際，你的手上，能有真正的火槍。