担心就业？做一个ML工程师吧
——从一个软件工程师的角度，看机器学习

科创联 创新工程局 覃永良

今天，我们拥有全世界最大的码农群体，凡是通过编制计算机程序，就能按步骤解决的问题（可计算问题），已经不是太大的问题了。要做个动态网页？有框架，有模板，有开源代码，有无穷无尽的教程；要做个原生APP？要建个订单数据库？要写个HTML5聊天室？要统计公司10年的流水账？要在浏览器里显示3dsmax模型？我们每天都面对无数的IT需求，但其中99.9%都不过是把前人做过的事情，重做一遍罢了，或者叫“搬砖”。看来我们的码农质量并不高；正如这个美丽的国家的所有其他方面一样，我们从来都是以量取胜的。随着搬砖时代的到来，程序员不再像以前一样是创新的主力，只有越来越少的人会自己写点代码解决什么新问题，而大部分情况下都是在重复利用已有的代码。

年轻人，你为什么要搬砖？10年后，程序员这个职业将继续存在，但是正如中国的制造业一样，在低成本劳动力和肆意挥霍的资本消耗殆尽后、在大规模的泡沫和成灾的泛滥之后，等待着搬砖行业的，将是一蹶不振的萎靡，和可怕的恶性竞争。BAT裁员只是个开始，接下来我们将看到更加大量的劣质产能被逐步淘汰。想到黄埔师范的同学们还在看着朱军画质的视频在啃安卓和iOS，我感到了深深的忧伤，我们为什么培养了一堆搬得一手好砖但却毫无计科素养的学生？

然而，在搬砖业式微的同时，我们又产生了很多新的需求，这些需求存在于IT领域，需要的数据存在于计算机上，但却无法用冯诺依曼机在有限时间内解决。这些问题成了程序员的克星，无数码农绞尽脑汁想不出半句，而巨头如BAT者，则动辄上千工程师上百万代码，无数次GitHub checkout只为求个结果。这就有点像身为世界工厂的某国，造精密机械时却离不开海峡对岸的一个省。

无法用传统意义上的算法解决的问题有很多，举几个例子：
1. 输入一张名人合影，请标注图中所有名人的名字，已知所有名人的生活照。
2. 输入一个用户的历史淘宝购物记录，预测下个月将购买的货物清单，已知所有用户的历史购物记录。
3. 预测广州明天天气，已知地球上所有城市20年来每个小时的天气变化情况。

这些问题都是当下最需要解决的。而之所以难解决，是因为我们习惯了这样的一种程序设计方式：首先探究某个问题的规律，然后用数学描述这规律，然后将其转化成算法，然后用代码来实现该算法……而上面这些问题，难就难在它们所隐含的内在规律是如此的复杂，以至于无法用个人的有限智慧去探究，因而自然也就无法用数学描述。我们常说的某个程序员是大牛，多半是说这个程序员数学好、算法精，然而在这些无法用数学公式描述的问题面前，他们无能为力。这似乎是码农的极限。

上面这三个问题，其实人类都可以用大脑进行部分解决，比如天气的预测，最早就是由一群天气预报员投票决定；又比如你妈看一眼你上个月的账单，就知道你下个月会买什么了。这说明我们的大脑具有学习和思考能力，但我们无法把学习和思考的过程用程序描述，因为人的思考是一个连续的过程，不像一个函数有开头有结尾；人在思考中又能学习，不像一段代码是固定不变的；人有时还能根据重要性进行记忆和遗忘，不像一个数组永远等待着被操作。

但是人的大脑使用成本很高。比如所谓的鉴黄师，实际上就是在用大脑执行图像内容识别，不仅成本高，而且效率低。于是人类中最天才的一群科学家突发奇想：我们如果让机器获得学习和思考的能力，代替人来做这些事情，不就万事大吉了？

科学家们不再追究那三个问题的内在规律——这些内在规律是隐含的，只有人能用神经细胞和神经连接去“理解”和“学习”，所以科学家们就用计算机程序来模拟人的神经细胞及其连接，称为人工神经网络。我们每个人从小到大经历了一系列的学习，所以我们获得了复杂的认知能力；科学家们也让神经网络经历一系列的数据输入，对神经网络进行一系列的训练，最后神经网络成功地完成了许多原来只有人能完成的任务。于是科学家们继续深入研究，到今天，神经网络已经可以读懂人的表情，可以识别黑板上的字母，可以听懂英语广播并翻译成中文。这些任务都无法用传统意义上的算法解决。

是的，机器学习（Machine Learning）如今已经深入到了生活中的每一个角落。
所有网站都在向您投放可能感兴趣的广告，这并非通过什么统计算法实现——从一个人的网络行为中收集到的数据实在是太纷繁复杂，以至于不可能为每一组数据编制算法，或者为每一个数据指定权重。如今流行的做法是，根据用户行为数据的某些共性，设计一个或者一系列神经网络，将行为数据作为样本训练神经网络，然后让神经网络来根据用户当前及过去的行为，预测用户以后的行为和兴趣点。根据兴趣点，再挑选合适的广告呈现给用户。至于神经网络里面究竟长得怎样，无关紧要；只要输出的结果符合要求就行了。

所有的验证码都变得越来越难看懂——因为凡是人能轻易看懂的字母，如今通过机器学习，都能轻易识别了。这不禁让人感到背后发凉：如今的机器，是不是真的能取代人了？

从劳动人民的角度看，这是挺可怕的一件事情。早些年我们承认机器人将会取代我们的体力劳动，但如今情况急转直下，机器学习已经可以取代我们的脑力劳动了。经过良好训练的神经网络，可以准确地判断一篇文章是否讽刺了国家领导人，可以准确判断一部电影是否存在需要删减的镜头，可以准确判断一通电话是否涉及恐怖袭击，这些以往都是靠人脑完成的工作，如今只需要部署超级计算机就可以了。

在一切都太迟之前，赶快转行，做一个ML工程师吧！让机器为你思考，将使你获得超过所有人类的思考能力。也许，这是地球上最后一个职业。



附
ML工程师的主要职责：收集数据，将数据格式化，找到适合的神经网络，用正确的方法训练，将训练好的成果封装成产品，自用或等待其他码农来调用。