來源：新智元

編輯：LRS、小勻

首先，問你一個(gè)問題，你覺得自己是「調(diào)包俠」或者「調(diào)參俠」嗎？

 

我想不是每個(gè)人都有勇氣回答，但這種焦慮確實(shí)存在每個(gè)從業(yè)人員心中。

 

各大公司都在研發(fā)機(jī)器學(xué)習(xí)平臺(tái)，想要把搭模塊當(dāng)做積木一樣。前兩年火爆的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)架構(gòu)搜索（NAS）相關(guān)研究的目的也是「搭積木做模型」。

 

近日，Reddit上一個(gè)小哥「大方地」承認(rèn)了自己的調(diào)參行為，并感覺自己是來公司騙工資的。他連連后悔，當(dāng)初就該做一個(gè)軟件開發(fā)工程師（去做調(diào)包俠？）。

 

這位仁兄，本科是計(jì)算機(jī)，碩士研究生物信息，主要研究領(lǐng)域?yàn)闄C(jī)器學(xué)習(xí)，統(tǒng)計(jì)和概率。平時(shí)工作用的語言是R和Python。

 

我的工作有什么意義？

「工業(yè)革命」帶給人們最多的就是工作，減少田間勞作的人口數(shù)量。在滿足最低層次欲望之后，我們開始思考工作的意義。

 

下面是這個(gè)小哥的Reddit譯文：

 

X說我每天的工作就是清洗數(shù)據(jù)、寫腳本、數(shù)據(jù)可視化、基礎(chǔ)的機(jī)器學(xué)習(xí)算法（如tSNE降維，k-means聚類等），只是運(yùn)用前人提出的經(jīng)典算法。

 

沒有人來review代碼！我也不用上傳代碼到GitHub，僅團(tuán)隊(duì)內(nèi)部人員可見，我也不需要做單元測(cè)試。

 

我也不會(huì)用到Hive，Spark，Kafka，CI/CD，Hadoop，AWS，GCP，Docker等和用戶接觸的工具。

 

我不知道自己在做什么，無論做什么都都覺得沒有意義。

 

有一次采訪，他們問我，你們是否使用Git或單元測(cè)試？誰來review代碼？如何交付代碼和持續(xù)集成？我知道這些問題我都回答不了。

 

我很焦慮，或許我的同事們都在泡沫里工作吧！他們不想學(xué)習(xí)新的技術(shù)，甚至討厭我的進(jìn)取心。

 

我已經(jīng)工作4年了，但我覺得我比剛畢業(yè)的時(shí)候更沮喪。

 

后來我開始找工作，然后面試。面試官問我KNN的原理，我才發(fā)現(xiàn)我根本不知道公式！是的，我學(xué)過，但是我忘了！現(xiàn)在我只需要 sklear.neighbors 就可以了。

 

我感覺很難過，我覺得我的能力沒有進(jìn)步。每年都會(huì)有撥款，畢竟這是科學(xué)，而且我們也會(huì)寫論文，但我沒有在作者列表里，因?yàn)樽髡邔?shí)在是太多了。

 

任何一個(gè)人都是機(jī)器學(xué)習(xí)領(lǐng)域的天才，在jupyter上寫寫代碼，僅此而已，也就算是個(gè)初級(jí)數(shù)據(jù)分析師。

 

我都覺得我自己失憶了，本科時(shí)候我最擅長的C++/Java，如今已經(jīng)忘得一干二凈了。我想知道如果我當(dāng)初選擇做軟件開發(fā)，是否會(huì)好一些？

 

可能我命中注定是失敗者吧！我身邊也都是充滿了自我感覺良好的人，我覺得10年后，們的工作內(nèi)容也還是這些。

 

理想和現(xiàn)實(shí)的差距在哪里？

看了這段話，大家可能多多少少都有所感同身受吧，高學(xué)歷，卻換來更大的失落；工作內(nèi)容重復(fù)，沒有看的見的快樂。

 

 

沒入行之前，你眼中的AI是改變?nèi)祟愇磥怼?/span>

 

入行之后，你眼中的AI變成了一個(gè)個(gè)黑盒的模型，我要更多更干凈的數(shù)據(jù)，更龐大的模型！

 

「有多少人工，就有多少智能」，即使在深度學(xué)習(xí)時(shí)代也是如此，各大AI公司首先招聘的就是標(biāo)注員?？蒲袡C(jī)構(gòu)發(fā)布新數(shù)據(jù)集的論文也會(huì)公布自己用了多少標(biāo)注人員，時(shí)薪多少美元等。

 

 

AI入行難嗎？

說入行難的，和說計(jì)算機(jī)專業(yè)難的，應(yīng)該是同一波「勸退黨」。

 

計(jì)算機(jī)專業(yè)難：計(jì)算機(jī)既要學(xué)習(xí)編譯原理、體系結(jié)構(gòu)、計(jì)算機(jī)網(wǎng)絡(luò)，還得徒手做網(wǎng)線（美好的回憶，第一次做成就感滿滿），再去看軟件工程。

簡單：各種七天速成，還有無處不在的「Python學(xué)習(xí)班」廣告。

AI行業(yè)入門難：各種數(shù)學(xué)原理你不得學(xué)啊？周志華和李航老師的著作沒刷三十遍叫入門嗎？

AI行業(yè)入門簡單：GitHub一搜，你啥干不了?。?br>

 

有人本科就可以發(fā)多篇頂會(huì)，有人博士畢業(yè)也依然難發(fā)，這之間的差異也許因人而異吧！所以難易不可一概而論。

 

 

網(wǎng)友對(duì)此也眾說紛紜：

 

 

 

 

你支持哪方呢？

 

不過，「我有一言，請(qǐng)諸位靜聽」，如果數(shù)據(jù)和特征很重要，那深度學(xué)習(xí)的優(yōu)點(diǎn)豈不又少了一個(gè)？

參考資料：

https://www.reddit.com/r/MachineLearning/comments/m1kss2/d_i_feel_like_an_impostor_who_just_pushes_buttons/

原文鏈接：https://mp.weixin.qq.com/s/6euzImmKDzG6MfyvbRUw6w

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