第一百零三章缺人啊
公司內(nèi)。
蕭天看著手下的技術(shù)人員將一段代碼難題提交上來(lái)，陷入了沉思之中。
一開(kāi)始只是說(shuō)了個(gè)大概的人工智能大方向，所以覺(jué)得很難，但是真的進(jìn)入了之后，發(fā)現(xiàn)難度也是相對(duì)的。
起碼不是想象中的那么艱苦了，因?yàn)橛幸恍┦莿e人已經(jīng)攻克了的難關(guān)。
早些年，在模式識(shí)別領(lǐng)域（例如人臉識(shí)別、語(yǔ)音識(shí)別等），大家都發(fā)力在數(shù)學(xué)算法的時(shí)候，算法工程師雖然努力多年，精度卻一直上不去，幾乎沒(méi)有實(shí)用價(jià)值。
但是，突然有一天，在NIST競(jìng)賽中，有一個(gè)廠家突然爆發(fā)，一騎絕塵，直接把競(jìng)爭(zhēng)對(duì)手甩下幾個(gè)身位，也直接把很多識(shí)別技術(shù)（例如人臉識(shí)別）推到了實(shí)用的地步。
這個(gè)事情對(duì)業(yè)界的震驚很大，不久后，大家了解到競(jìng)爭(zhēng)對(duì)方之所以能取得這么大的進(jìn)步，正是因?yàn)橐肓艘浴吧疃葘W(xué)習(xí)”為基礎(chǔ)的AI技術(shù)后，整個(gè)業(yè)界的研發(fā)重點(diǎn)就迅速切換到了AI的跑道上。
在隨后的時(shí)間里，大家都如饑似渴的閱讀各種paper，接觸與AI相關(guān)的各種技術(shù)，包括神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、深度學(xué)習(xí)等等。
之后，各家廠商的人工智能平臺(tái)就搭建了起來(lái)，各種模式識(shí)別技術(shù)（例如人臉、語(yǔ)音）放棄了傳統(tǒng)的數(shù)學(xué)算法研究，直接切換到深度學(xué)習(xí)平臺(tái)上。
而經(jīng)過(guò)深度學(xué)習(xí)的訓(xùn)練，在兩年后的NIST競(jìng)賽中，各家公司的算法精度上雖然沒(méi)有趕上原來(lái)的第一名，但已經(jīng)開(kāi)始接近了。
這也說(shuō)明了，兩年的時(shí)間，模式識(shí)別領(lǐng)域，在算法上，大家都統(tǒng)一切換到了以深度學(xué)習(xí)為基礎(chǔ)的人工智能上。
同時(shí)說(shuō)明了，從技術(shù)上來(lái)說(shuō)，“深度學(xué)習(xí)”并不是一個(gè)特別高深，特別新穎的技術(shù)，而更多是“舊瓶裝新酒”，是對(duì)大家觀念的扭轉(zhuǎn)。
因?yàn)樵诖酥?，?jì)算資源缺失，數(shù)據(jù)缺失，所以才使得嚴(yán)重依賴于此的深度學(xué)習(xí)技術(shù)難以實(shí)用化。
而經(jīng)過(guò)互聯(lián)網(wǎng)多年的積累，計(jì)算和數(shù)據(jù)都到位的時(shí)候，“塵封”多年的深度學(xué)習(xí)技術(shù)則突然“枯木逢春”。
因?yàn)椴恢挂粋€(gè)算法科學(xué)家嘴里說(shuō)過(guò)，從對(duì)腦力的挑戰(zhàn)來(lái)說(shuō)，深度學(xué)習(xí)的精巧度遠(yuǎn)不如傳統(tǒng)的數(shù)學(xué)算法。
甚至，相對(duì)于早前的數(shù)學(xué)研究，大家都覺(jué)得“深度學(xué)習(xí)好“傻”，好“暴力”，一種常見(jiàn)的套路是：設(shè)置框架，喂數(shù)據(jù)，調(diào)參數(shù)，喂數(shù)據(jù)，調(diào)參數(shù)…，循環(huán)往復(fù)。
而且，就這兩年來(lái)說(shuō)，好多普通的軟件工程師，都慢慢開(kāi)始對(duì)算法研究缺乏敬畏了，因?yàn)樵S多人最多的對(duì)話就如下面——
“你們算法實(shí)驗(yàn)室，能不能盡快把質(zhì)量檢測(cè)精度再提高下。”
“當(dāng)然能，不是正在準(zhǔn)備數(shù)據(jù)，正在訓(xùn)練嘛！”
所以，算法的提高，在很大程度上賴于數(shù)據(jù)，而不僅是算法工程師的腦力。
這直接導(dǎo)致了一個(gè)后果：以深度學(xué)習(xí)為基礎(chǔ)的人工智能技術(shù)，在使計(jì)算機(jī)變得“聰明”的同時(shí)，卻使算法工程師變得更“傻”。
這種傻有兩個(gè)緯度，一個(gè)是從人的角度看，算法工程師的工作難度在降低，從陽(yáng)春白雪變?yōu)榱恕俺兄畬W(xué)”。
另一個(gè)角度是，雖然機(jī)器變得越來(lái)越聰明，但卻不知道它為什么變得聰明，它到底學(xué)會(huì)了什么？
因?yàn)?，算法科學(xué)家通過(guò)數(shù)學(xué)精確的控制著機(jī)器的行為，是機(jī)器的“管家”，而現(xiàn)在，算法科學(xué)家在某種程度上淪為了機(jī)器的“保姆”。
因此，在技術(shù)上，深度學(xué)習(xí)不僅沒(méi)有推高算法工程師的重要性。相反，正在降低他的重要性。
所以原來(lái)搞算法研究，博士是主流，而這兩年越來(lái)越多的碩士正涌入這個(gè)行業(yè)。
而且，不僅在技術(shù)上，在商業(yè)上，算法工程師的稀缺程度也不如以前。
就拿人臉識(shí)別來(lái)說(shuō)，原來(lái)大家的算法精度都比較低的時(shí)候，為了促進(jìn)算法的實(shí)用性，大家都瘋狂的招兵買馬，以提高算法的精度。
而經(jīng)過(guò)這些年的發(fā)展，各個(gè)廠家的精度都有了大幅的進(jìn)步，都越過(guò)了實(shí)用的門檻。因此，在算法上繼續(xù)大幅投入下去，再取得的回報(bào)是非常有限的，甚至連錦上添花都算不上。
這個(gè)時(shí)候，大家急需要做的就是盡快的用好的產(chǎn)品占領(lǐng)市場(chǎng)，以獲取經(jīng)濟(jì)回報(bào)。
而這，無(wú)論對(duì)資本來(lái)，還是對(duì)社會(huì)，才是一門技術(shù)健康發(fā)展的應(yīng)有之義。
當(dāng)然，在接下來(lái)的幾年，人工智能行業(yè)肯定會(huì)繼續(xù)繁榮下去。
但這種繁榮之下，很可能不是技術(shù)的繁榮，而是產(chǎn)品和市場(chǎng)的繁榮。
所以，這對(duì)將要入行的技術(shù)新人來(lái)說(shuō)，還需冷靜的觀察和思考后，再做決定。
蕭天想要完成人工智能的手機(jī)管家，那也是一個(gè)極為巨大的挑戰(zhàn)，一年半載如果沒(méi)有技術(shù)的突破，那肯定還要繼續(xù)往后延后長(zhǎng)時(shí)間。
將這段代碼整理了一下，蕭天也是認(rèn)真的看了起來(lái)，公司目前沒(méi)有頂尖的技術(shù)人員那也是沒(méi)有辦法的事情，畢竟他沒(méi)有足夠的資金，又沒(méi)有足夠的人脈，所以要是一些難題出現(xiàn)，只能夠自己琢磨了。
他倒是也可以求助于阿里巴企鵝他們的技術(shù)人員，但是沒(méi)有必要，求助與他們等于把那部分技術(shù)也與他們分享了，得不償失。
所以蕭天也只能繼續(xù)的頭疼，可惜黑土平臺(tái)上面的厲害的程序員冒泡的機(jī)會(huì)很少，而且有不少是拒絕加好友的，這樣子一來(lái)，蕭天根本沒(méi)有辦法邀請(qǐng)到。
再加上那種頂尖的技術(shù)程序員，他也付不起足夠的工資啊，所以這件事情只能夠擱淺中。
要是蕭天想要降低一下人工智能手機(jī)管家的AI程度的話，那么無(wú)疑是簡(jiǎn)單的多，但是那樣子一來(lái)，降低了程度的手機(jī)管家，那還是人工智能嗎？
不說(shuō)市場(chǎng)上有不少人可以做的出來(lái)，所以那種根本沒(méi)有競(jìng)爭(zhēng)力，發(fā)展不起來(lái)的。
只有提高自己的核心競(jìng)爭(zhēng)力，創(chuàng)新是要的，技術(shù)也是需要的。
所以進(jìn)入了死循環(huán)，保持原本計(jì)劃缺少大量的技術(shù)人員，降低手機(jī)管家的要求，那么競(jìng)爭(zhēng)力太弱，還有可能直接死于上架平臺(tái)當(dāng)天。