人工智慧：從入門到放棄，還是從入門到精通？

本文作者：王楓

個人介紹：46 歲魔都學姐，2017 年初學編程，3 個月搞定 Udacity 編程入門課程，4 個月從深度學習納米學位畢業，目前攻讀無人車工程師。2017 從通信工程行業華麗轉職，現任阿里巴巴斑馬智行汽車計算機視覺工程師。

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2017 年人工智慧演算法崗位不斷傳出的高年薪讓很多互聯網人，甚至一些非互聯網人紛紛眼紅。各大招聘網站和獵頭公司也是火力全開，隨便一搜就有一大堆職位和令人垂涎欲滴的幾十K月薪，還有傳出剛畢業的本科生都能拿到XX萬年薪等等。從媒體到朋友圈轉發，文章標題都是吸引眼球的「一文讀懂。。。」，如：

一文讀懂深度學習

一文讀懂機器學習

一文讀懂數據科學

一文讀懂卷積神經網路

......

不管是本科生考研，還是研究生考博，還是在職人員跳槽，大家都把目標對準了人工智慧方向。一年過去了，2018 年顯得平靜了許多。但我相信這平靜的表面之下有些人在躁動之後選擇了放棄，有些人在冷靜思考後選擇了精進。

人工智慧並不容易掌握。首先它是一個概念的內涵和外延涉及非常多領域的技術。每一條分支都有大量的知識背景需要掌握。人工智慧的內涵包括腦認知基礎、機器感知與模式識別、自然語言處理與理解、知識工程這四個方面。人工智慧的外延包括工業機器人、農業機器人、服務機器人等各類機器人以及智能交通、智能製造、智慧醫療、智慧城市等等。（摘自李德毅院士）

我是在花了一年的時間學習網路在線課程（優達學城），而後於 2017 年10 月成功找到人工智慧演算法崗位的新工作。帶著一腔熱情和興奮進了新公司，但才過去兩個月就幾近崩潰。2018 新年的時候寫了一篇《2017年有隻青蛙從溫水跳入了深水中》（點擊標題可看）來記錄當時的心境。到現在為止，入職剛剛滿 3 個月，我的恐慌情緒也稍稍平復。所以今天和大家聊一聊的就是我的求職動因。

在原來的通信行業，我一直都很舒服地待著。自己本身也沒有很多慾望，所以每次我都選擇簡單的路走。直到近幾年通信行業不斷兼并重組，日子越來越不好過了，我才開始迷茫，到處苦苦尋求答案。我清楚地知道正是一次次選擇容易的路走，最後我把自己的路給走死了。你想看見頭頂的藍天，但必須跨越高高的障礙。

知乎上有個問題叫「為什麼要在迷茫的時候選擇一條難走的路？」。我覺得下面的回答很棒：

「正因為不知道要做什麼，才應該去做難一點的事情。簡單的路大家都可以走，走出來以後然並卵。這就跟讀書一樣的，大家都喜歡輕鬆的網路小說，一眼可以望到結局，但是只有讀不進去的書，才能增長你的知識。」

在這裡我想說：雖然人工智慧這條路不好走，但它是未來，是希望！

首先，它作為國家戰略——舉全國之力，在2030年一定要搶佔人工智慧全球制高點，其重要性自不必說。

其次，中國已經躍升為世界第二大經濟體，隨著製造成本不斷增加，中國已經漸漸喪失了製造業的競爭力，中國經濟需要新的增長點。在民眾普遍富裕的情況下，人們更願意為新技術買單。而人工智慧就是讓人們感覺新奇、刺激、願意嘗試，充滿各種想像的技術。

從個人的角度來說，除了該領域工資不斷看漲之外，你怎麼看待未來人類和人工智慧的關係也非常重要——你到底是想做一個被機器餵養的人類，還是做一個操控機器的人類？這涉及到一個人類尊嚴的哲學思辨的問題。下面這句話摘自網路文章《人類尊嚴是如何失去的？》：

「在尊嚴的獲得與失去之間有一種隱藏得比較深的狀況是，當尊嚴成為掛在人們嘴上的概念的時候，虛幻的獲得與真實的失去緊密相連。」

我給予這句話的理解就是，人類追求技術進步的腳步永無止境，在這個過程中那些被遠遠甩下的人，跟不上時代的人，他們只能把尊嚴掛在嘴上卻無力維護。

這裡的「人類」分為個體和群體。作為群體，在當代文明的司法系統、法律條文中都不會缺乏「尊嚴」這個概念，但對於個體，法律總有照顧不到的時候。那麼作為人類，我們個體應該時時刻刻注意保持自己的強大。以上可以說是我求職的內在動因。

當然，我知道很多人都熱切地想知道有什麼可操作性的求職經驗可以分享。有關這方面的簡歷準備和求職注意事項已經在我的文章《搞定史上最難求職，華麗轉身人工智慧演算法工程師》里詳細給出。這裡再補充一點，有人看了我這篇求職文章曾發簡歷讓我幫助修改。我看了一下他的簡歷，發現做過很多相關工作，背景不錯，但組織的不夠好。經過我的建議，他修改以後成功被一家風頭正勁的科創公司錄用。

我給的建議就是，要把簡歷看成是一篇命題的應用文。簡歷的開篇就是你的求職意向，中間做過的項目、相關工作經驗就是論證過程和論據，就是你對求職意向所證明的自身實力。通篇簡歷要前後呼應，緊緊圍繞求職目標多角度多方面地去證明「你為什麼能勝任」。

不過我知道身邊有不少朋友是沒有人工智慧方面科班出身背景的，在這裡要鄭重提醒：這是一條難走的路！！！羅列僅僅一個計算機視覺需要的知識背景，你們來感受一下。

計算機視覺常被看作是人工智慧與計算機科學的一個分支。

計算機視覺涉及的知識包括：

電磁波

光學物理

數學：平面幾何，代數，線性代數，立體幾何，統計學

信號處理

成像技術

機器學習

神經生物學

建議去讀一下最近100offer上新發的文章《演算法崗的2017年：理想很豐滿，現實很骨感》。其中說到，不乏有些高薪入職新崗位的演算法候選人，在入職不久後因水土不服而火速離職。這裡面的坑還是提前知道有些準備為好。

最後我想說，和你們很多人一樣，我自己也在這條難走的路上艱難地支撐著。我沒有高智商，還年齡大。但我學到一點高智商人所具有的品格：不放棄思考。我的試用期6個月。希望三個月以後我還能在這裡給你鼓勵和希望。咱們後會有期！

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