CS篇||面對學界、業界AI的火熱，如何選擇自己的申請方向？

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前言：

在過去的一兩年中，谷歌的人工智慧機器人阿爾法狗和排名世界第一的世界圍棋冠軍柯潔的對戰，吸引了無數全球目光。人工智慧、機器學習、深度學習等一個接一個炫目的字眼進入了大眾視野。中國互聯網企業的代表BAT（百度、阿里、騰訊），紛紛布局AI戰場；2018年3月，特斯拉CEO馬斯克宣稱，無人駕駛將在未來18個月內被廣泛應用；2018年4月，中國建設銀行的「無人銀行」正式落地，成為全國首家無人銀行。

一條接一條層出不窮的新聞不斷刺激著公眾神經，關於AI的討論正在形成一個又一個熱點。而身處在時代變革中的我們，正在變得越來越迷茫。AI時代什麼時候到來？AI會不會替代你我的工作？我要不要轉專業到AI？

時代前行中的迷霧，沒有人能夠真正看清。但是，多聽一下行業從業者的觀點和看法，或許能夠給我們一些他山之石的啟示，讓我們多一些看待問題的角度，恢復理性的思考。

我們採訪了十位海外CS在讀或已經就業的學生，他們中的大多數都對目前AI火熱的發展形勢持積極的態度：

來自哥大的 A 同學認為：

「美國AI方向確實很火，在實習分組的時候最難進的就是人工智慧和機器學習，競爭壓力最大，大部分是博士生進去。Master主要還是做前端、後端、網頁等。如果從我的判斷，我認為人工智未來發展潛力最大，像自動駕駛、智能晶元，都是很有機會實際應用的東西。」

來自南加州大學的B同學認為AI在實踐領域的廣泛應用，會進一步刺激AI的火熱：

「AI,機器學習肯定會火，一是應用領域很廣，未來AI會滲透進各行各業像自動駕駛等；二是很多大公司也在招人，包括國內招機器學習背景的公司也很多。」

來自美國伍斯特理工學院的C同學認為AI和大數據發展潛力都很大，而且薪資豐厚：

「這些方向非常火，而且發展潛力很大。加州很多做AI的公司已經把官網域名從傳統的.com改成.ai。此外，人工智慧、大數據落地的項目很多，比如我面試過的有做發票審核的有做預測模型自動化的做企業級服務的。國內發展也不錯，我身邊回國的朋友有去順豐做大數據的，沒有任何實習經驗，年薪30W+。」

與此同時，也有部分學生表達了自己對目前趨勢謹慎的態度：

來自美國Purdue 大學的D同學認可了機器學習的火熱趨勢，同時也認為應該依照興趣來選擇自己的學習方向：

「機器學習確實非常火，但是自己目前還是沒有主動往這個方向去靠。來到Purdue，就感覺所有的人都在做機器學習，包括那種不是在做機器學習的人也在往這個方向去靠。比如，一個人是做安全的，他會去做一些安全跟機器學習交叉的領域，比如研究機器學習在安全領域的應用或者研究機器學習裡面的安全。感覺上，機器學習的就業會很好，工業界對類似的職位有著大量的需求。學術界也是，我知道的一篇頂會，收了8000多篇機器學習相關的論文，都不知道能不能審過來。

我自己，沒有特意往這個方向靠。因為我的老闆沒有這個想法。我現在在做的這個領域，越做我越感興趣，所以也並沒有特別想去換方向。目前感覺AI相關的這些領域沒有明顯的熱度下降的趨勢，但是具體會火多久，我也沒法判斷。我個人的看法是，應該按照自己的興趣進行選擇。因為PhD要讀五六年的時間，如果不感興趣，讀的會很痛苦。而且，你現在選擇了一個熱門的領域，等到你畢業的時候，又會是一個什麼樣的情況，很難說。」

來自美國范德堡大學的E同學同樣表達了對於AI熱度退去的擔憂：

「我覺得選擇一個非常熱門的方向，也不好。因為，任何一個東西的熱度都會有退去的一天，還是應該根據自己的興趣來。我覺得物極必反，到達一定的巔峰，肯定就會滑落。其他熱門的領域，還有區塊鏈等。當然，另一方面，學習這個專業，也必須要學習這些熱門方向的知識，因為不學可能不好找工作。」

來自美國南加州大學的F同學，則從AI領域所需要的知識和能力的角度給出了自己的觀點：

「CS的每個方向我都稍微了解一些，最後可能還是會選軟體方向，因為比較好找工作。AI和數據方向，我自己也會了解一些，但是找工作沒有那麼容易，很多需要PhD學位。我建議對AI、大數據感興趣的人，先自己從網上找一些課程先自學一下。因為這兩個方向本質上都還是數學問題，沒有那麼容易學，難度還是很大的。這兩個方向研究的東西基本是用代碼把數學內容構建出來，對數學基礎要求非常高。數學不好，學起來會比較吃力。

很多人往機器學習方向上去靠，因為這個方向比較熱，容易拿到funding。雖然現在很多人覺得未來肯定是AI的天下，但是我覺得還是自己之前學過AI或者data，真正對他感興趣會比較好。這個方向跟寫代碼還是有些不一樣，寫代碼可能跟經驗關係比較大，寫著寫著就會了，但是這個方向還是要求很強的數學能力。

這些方向基本都需要PhD學位，如果只有碩士學位，無論是去國內還是國外的大公司可能都比較困難。而且有些人並不是真的感興趣，讀一個不感興趣的領域很多年可能也會比較難熬。讀完出來行業發展會是一個什麼樣的形勢，也很難說。

我覺得機器學習的發展還是應該穩健一些。幾十年前，機器學習的概念炒得非常熱，後來泡沫就破裂了。現在機器學習的發展，我覺得不會再重蹈覆轍，但是，這種比較熱門的東西肯定會有一定的泡沫在裡面。」

和創觀點：

雖然前路迷霧重重，但是現在無論是學界還是業界的大部分人都認可,AI會是未來的發展方向。AI在各個實踐領域有著巨大的應用潛力，工業界對AI相關的人才有著大量的缺口，這也進一步刺激了AI等相關方向在學界的繁榮。從事AI領域相關的研究或工作，基本都需要PhD學位。

至於個人要不要選擇AI方向，需要考慮自己究竟感不感興趣，如果不感興趣，五六年讀下來會很痛苦；需要考慮自己的數學能力，AI等相關領域對數學能力要求較高，如果沒有很好的數學基礎，有可能讀起來會比較吃力；需要意識到，現在AI領域的發展可能存在的泡沫及未來五六年之後可能存在的風險。

建議對AI相關方向感興趣的同學，先從網上找一些相關的課程或者參加一些實踐的項目，親身體驗一下，看是不是自己想要的；建議已經在美國的同學，即使沒有選擇這個方向，也應該修一些相關的課程，利於就業。

在雜亂且真假難辨的信息爆炸的時代，我們很容易在輿論和媒體的引導下，走入一場群體非理性的「狂歡」。這樣的「狂歡」會消解我們嚴肅的思考，讓我們在無休無止的爭議中忘記問題的本質。此時，我們不妨冷靜下來，讓理性透一點光進來......

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