爱好变职业有多难?

我曾经在不久前的文章中写到,未来将会普及的一个职业叫做“机器学习工程师”。当时在这里几乎没有人认可这种观点。有的同学还怀疑说,人工智能现在很火,但我的生活并没有改变多少呀,你每天瞎YY个啥……

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遇到这种反应其实很正常。爱因斯坦提出相对论的时候,还没有任何实际用途,仅仅是从理论上解释了许多现象。在相对论提出几十年之后,人们开始说:如果爱因斯坦没有提出相对论,人类绝对不可能实现过去几十年这样的进步。从原子弹到GPS,无数应用从根本上改变了我们的生活。

问题是,机器学习跟相对论有可比性吗?其实是有的。

有的同学认为,机器学习领域的进步是计算力提高的结果,功劳要归给GPU。这就如同说【原子弹的发明是铀浓缩技术提高的结果】,说明这些同学并不了解机器学习。早在GPU还没有得到大规模应用的年代,各国就已经拥有了自己的高性能计算机,所以这和计算力没什么关系。

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机器学习领域的进步,可以说完全是基础理论的进步。基础理论的进步有几个特点:

  1. 因为基础理论发生了变化,所以除斯坦福、UC等名校之外,学校一般不会教,大多数学校仍然在教老的、过时的理论。
  2. 由于涉及理论,所以几乎无法用常识进行概括理解,必须认真听课。在爱因斯坦的年代,一般人是不可能用常识理解E=mc^2的。
  3. 由于产生了能够高效解决许多问题的方式,对所有相关领域都产生了冲击,造就一批新职业,消灭一批旧职业。

而这也就是为什么任何新理论、新方法从提出到实用再到广泛接受需要非常长的时间。现代社会通讯技术高度发达,信息壁垒、语言隔阂比爱因斯坦年代要低得多,但深度学习相关的理论进展,却花了20年才从实验室进入课堂,根本原因不是信息闭塞、体制落后,而是人固有的思维惯性。

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(图:四足机器人自己学会走路)

那么让我们回到这篇文章的标题:爱好变职业有多难?刘虎在他的许多文章中论述过科技爱好转变为职业的种种可能性和必然性,唯独缺少足够的样本分析。这里我以我学习机器学习相关理论的经验,补充一些观点。

首先作为一项爱好,机器学习其实是很好玩的,因为有了新的理论之后突然你就能解决以前解决不了的一大堆问题了,而且通过灵活地利用这些理论你能找到许多困难问题的多种可能解决方式。很多人觉得机器学习就是语音识别、图像处理,数据决定一切,这都是非常肤浅的看法。机器学习相关的理论,让我们可以在有限时间内解决各种非常复杂的优化问题,也就是那些以往只有人才能做到随机应变的问题。

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(图:战胜中国队的唯一希望)

比如富士康曾经想用机械手给iPhone拧螺丝,总是一不小心就拧花了,还不如流水线工人的手灵巧。但在使用机器学习的一个分支——增强学习方法,对机器人的【手脑并用】进行训练之后,现在机器人也能像人手一样,学会逐步对准、逐步发力,效果跟人手一样好。这种困难优化问题,以前大家都认为是没有好的办法可以解决的。

正是因为如此管用,这项爱好在短短几年内造就了大量职业。无数拥有编程特长、数学特长的各个专业的学生纷纷投入了机器学习事业,并创造了大量财富(我认识至少5个转机器学习的人)。这就有点像互联网刚进入中国的时候,无数程序员投入了web开发事业,并成功翻身一样。但此时我如果跟普通人说,说机器学习是一项很好玩而且很有意义的爱好,几乎没有人会同意我的说法;正如15年前马云跟大家说电子商务是the big thing,大家却觉得他是疯子一样。

因此我提出一个观点:要把一项爱好变成职业,必须满足以下前提。

  1. 这项爱好能够带来生产力的极大差距
  2. 这个社会的绝大多数人都不认可这项爱好

上面两个前提,就把社会上绝大多数人给筛掉了。纵观历史,生产力的极大差距都源自科学技术相关理论进展,而任何时代的理论进展,在那个时代只可能被极少数人理解,更别说获得社会的认可了。这方面刘虎在文中曾经举过几个例子,分别是探空火箭和无线电,这两个爱好在发展的最早期都是符合上述前提的。有趣的是,如果一项工作能获得社会的广泛赞美,那么这项工作往往是大家都不太愿意做的工作,比如清洁工人。

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换一个角度讲:如果社会上的绝大多数人都爱好某项活动,那么这项活动只可能是烧钱,而不可能是赚钱的。音乐、电影、文学都是非常普遍的爱好,所以这些爱好都很费钱;而想要通过音乐、电影、文学赚钱,则几乎都需要很长时间、很昂贵的专业训练。可以说,越是普遍的爱好,就越不可能靠爱好解决工作。

再以机器学习为例,这个领域的三驾马车分别是杨乐坤(Yann LeCun)、由刷崩久(Yoshua Bengio)、杰辛腾(Geoff Hinton),他们的身影经常出现在各种研讨会、培训课程中。虽然他们的工作已经帮助这个世界创造了数以百亿计的财富,但绝大多数普通人并不认识他们。

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机器学习乃至人工智能领域发展最迅猛的时期,正是整个社会都搞不懂它是怎么回事的时候。

我最近把Geoff的视频教程看完了,也发现一个有趣的现象:

这是第一课:

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这是最后一课:

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这已经是我在互联网上能找到的最完整、最正宗、最注重内涵的机器学习课程了,然而最终能撑到最后一课的,只有600人。要知道各种机器学习工具每天的下载量都不止这个数的100倍。

把爱好变成职业,其实就是这么难。

最后,文章开头提到的“机器学习工程师”,或者叫“数据科学家”,这个职业已经存在有一段时间了。不过,未来的“机器学习工程师”并不需要学习理论或者写程序。由于机器人都配备了学习算法,我们只需要让一位人类师傅,手把手教机器人如何做好一件事就可以了,就跟师傅带徒弟一样。

比如下面这个教机器人翻大饼的例子。

先由人类示范:

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然后让算法自己练习:

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https://www.youtube.com/watch?v=W_gxLKSsSIE

这是6年前的视频。未来会有大量的工作,以这种师傅教徒弟的方式,由人类传授给机器人。而这种工作,将会和以前的每一次技术革命一样,从个人爱好者开始,到下一个BAT结束。

[修改于 3 年前 - 2016-12-13 03:46:43]

来自 科学技术学
2016-12-13 12:24:41
1楼
楼主,你家长喊你回去上班

说了这么多废话,还不是得在家啃老?不拿出点成绩,就想把自己吹得多牛逼,坛友可是看得一清二楚。

别的不说,爱好者有几个在家啃老的?人家能靠爱好自食其力,自己工作养家乐在其中,不知高到哪里去了

这里是内部版,作为朋友善意提醒楼主,你已经掉进自己挖的坑了。我希望楼主好好想下自己的所作所为。别人的事业你是喷不倒的,只会把自己给废了。

[修改于 3 年前 - 2016-12-13 12:41:35]

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2楼
覃永良同志说的东西看起来很有道理,跟马前卒的风格很像,文字功底也不错。不过貌似与爱好是两码事,从论据选取到结论(或者中间论点)都有一些问题。
任何人要达到职业的程度都不是一件简单事,与天赋,努力,机缘,兴趣都有关系。如果要做到职业巅峰就更困难。
如果论述从爱好到职业的难度,应该同时论述诸如“从大学生到职业有多难”,“从不感兴趣变职业有多难”才有参照系。如果要论述一类科技进步从爱好者的探索发展到成为职业的过程,就应调整文章结构和事例选择。

[修改于 3 年前 - 2016-12-13 15:25:56]

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novakon(作者)
3楼
回虎哥:
本文主旨非常简单:爱好即职业的玩法,只适合爱好者中极少数、极个别情况,并不是普遍适用的,并给出了前提条件。可以说如果能凑齐一大帮人玩一样东西,那这样东西就几乎不可能代替职业了。

可以说目前来看,爱好作为影响职业的正面因素,其权重远不如高等教育。如求严谨,确实应该论述其他途径变为职业的难度。不过从历史统计来看,其他途径变为职业都比爱好要简单得多,但是人工智能可能会成为转折点。将来很可能制造智能机器人的只是少数人,大多数人的工作则是想办法把自己熟悉的技能传授给机器人,并藉此产生收入,而这会显著降低爱好变职业的门槛(因为生产力加倍了,生产力的质量就显得不那么重要了),这也是提及人工智能的原因,以及号召大家关注机器学习的目的。

[修改于 3 年前 - 2016-12-13 18:55:05]

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4楼
楼主的回帖里面,再次把爱好与高等教育对立,似乎爱好者都不用读大学似的,与顶楼也不一致。这种随便圈定范围,树个稻草人就开打,关公战秦琼的故事,对解决问题没有太大帮助。
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5楼
把职业变成爱好更现实
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novakon(作者)
6楼

楼主的回帖里面,再次把爱好与高等教育对立,似乎爱好者都不用读大学似的,与顶楼也不一致。这种随便圈定范围,树个稻草人就开打,关公战秦琼的故事,对解决问题没有太大帮助。

你这样回复我,我都不知道说什么好。

这个帖子就作为最后一次总结吧。以后我不聊这个话题了。

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把上面这张图分为四个区域,每个区域内有一定的人数,用1-4标识。

如果4:2 >> 3:1,即【接受高等教育的人中,有更大比例的人将爱好作为职业】,我们即可以认为【高等教育】与【爱好即职业】具有强相关性。

换言之就是:如果一个人接受过高等教育,那么他会有更高的可能性把爱好作为职业。反过来也成立:如果一个人把爱好作为他的职业,那么他有更高可能性接受过高等教育。

但是统计上的这种相关性,并不能说明因果关系,因为我们统计的是结果,而不是过程。爱好即职业到底是接受高等教育的前提,还是接受高等教育的后果呢?或者说,互相转化的概率是多少?

不考虑因果关系的话,爱好即职业这个口号是有煽动性的,因为爱好是每个人欣然向往的事情。比如说,一个没有接受过高等教育的人,可能被这个口号所煽动,选择更多地参与爱好活动,反而降低了他把爱好变成职业的概率。

所以这个口号的后来版本经过了很多修改,比如爱好者应该且最好接受高等教育,并进行了一些探索,比如“高中科技爱好者应该玩什么”。

但这都仅仅是外围修补,没有解决根本问题:我们能不能统计过程,而不仅仅是统计结果?这也就是本文为什么要提【爱好变职业很难】:人天性是懒惰的,如果面前有两个选择,一个简单一个困难,那么正常人很大概率会选择简单的那个。

因此即便不做统计,根据热力学定律,【接受高等教育】是【把爱好当职业】的前提的概率是非常大的,因为接受高等教育是一个高能低熵的态,而玩爱好则不一定,前者转变成后者的概率要远高于后者转变成前者。这是默认的,除非有统计上显著的结果与此相矛盾。

如果以机器学习领域为例(因为我有那么一点经验),这个差距就更显著。只有各行各业的聪明人转机器学习,而从没见过通过搞机器学习把自己变成聪明人的。

所以【爱好即职业】的口号,严谨来讲应该改为【接受过高等教育的人可以相对轻松地找到符合自己兴趣和爱好的职业】,同时后面加上【否则几乎不可能】。

上面的推理过程并不复杂,有问题就指出,我戴帽子已经戴够了,没必要照顾大家的理解能力。

[修改于 3 年前 - 2016-12-13 20:21:47]

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7楼
我在4楼的回复是对楼主在3楼回复的浓缩。

楼主在6楼的回复必须有一个前提,就是爱好与高等教育是互斥的,即必须证明尚未接受高等教育的适龄人员(特指中小学生),如果获得某种科技爱好,其随后接受高等教育的比例显著低于对照。事实上,没有这种证据。

我们跟踪研究是没有对照的,只能说明高中科技爱好者在其后十年中得到的最高学历并不高于同时代的非科技爱好者,可能偏低。但这些人如果没有科技爱好可能学历更低也说不一定。并且,这些人全部接受了高等教育(本科,专科),不同仅在于博士硕士。

顺便问个题外话,如何处理因为爱好超前教育太多或迫不及待职业化而不屑于继续读书的异类(比如那几个著名的辍学生)?

对于非适龄人口,比如本来就不打算继续深造的人,缺少资料。这种情况在论坛上的样本不多,也不具有代表性,但少量例子所见,比同学历的同龄人混得好,职业化从事爱好活动的大有人在,主观感觉是正影响。

爱好即职业作为口号的时候,本来就是对爱好者的鼓励,而科创的文化中已经包含了系统学习,读到博士也不嫌多的部分。同时我们尊重在社会实践中学习,碎片化学习等多种学习方式。只要虚心学习,科创就欢迎,不问出身,也不问方法。这个口号有效,大家都能受益,这就够了。这又不是强制性的,不喜欢走人便是。至于作为趋势预判的爱好即职业,其中职业并不等于“生计”,其余已有帖子探讨,不再赘言。

楼主在本帖中还有许多荒谬论述,看起来很有道理,但逻辑是错的,精力有限恕不一一反驳。

至于楼主说的帽子,以上各帖至少我没有兜售帽子,反而是楼主表现得似乎全世界都欠他一样。如果要送点帽子给楼主的话,我想指出,楼主长期以来以歪理邪说攻击科创的理论基础已成瘾,一个星期不喷就会出现戒断症状。这倒是楼主自己的文章所预见的。

[修改于 3 年前 - 2016-12-14 00:01:29]

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2016-12-14 08:41:45
8楼
楼主像是科技界的“段子手”……
人们看到一个段子,似乎能从里面吸取什么,但是实际上什么都得不到

这篇文章实际是想说:以后大脑可以复制
如果真的到了这一步,人类社会的基石可能就不复存在了。看病?把现在各科名医前100名复制一下,剩下的几千万甚至几亿都不需要了。烙饼?把各地的几十个烙饼世家复制一下,全国人民都能享受到了。
……
去掉新面纱,感觉还是小时候热衷看的科幻文那种情节。
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9楼
吹得那么高大上,一遇社会现原形
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只要一位爱好者靠着兴趣和努力,为自己争取到了工作,并且能靠工作收入养自己,那么他就是成功的把爱好变成了职业,他就是一个出类拔萃的爱好者。

也许他做的事情看起来很low,也许他的实验室很山寨。他用自己的技能赚到钱了,这就说明社会认可了他的职业能力。

不管楼主如何长篇大论,论坛上许多的爱好者,如今事业都小有所成,有了自己的团队和工作室。或是靠爱好年入百万,或是活得逍遥自在。

这样的帖子也就只能吓一吓不懂事的学生,顺带给他们洗洗脑,灌输点私货。那些大佬看了,不过是笑一笑,或是回到工作室忙得不亦乐乎,或是搂起妹子回家数钱。

[修改于 3 年前 - 2016-12-14 16:37:30]

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10楼
爱好想深入研究就必须要有理论知识支撑,而爱好则可以促进研究的深入,相辅相成,仁者见仁,智者见智。
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11楼
那么职业变成爱好有多难?爱好是可以引导的,职业也有难易。
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12楼
引用 warmonkey:
吹得那么高大上,一遇社会现原形
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只要一位爱好者靠着兴趣和努力,为自己争取到了工作,并且能靠工作收入养自……
图赞。
爱好,大部分,做到以贩养吸都不错了。
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novakon(作者)
13楼
大家都特别喜欢举例子,就是不喜欢搞统计。就像川粉和希粉对侃,说自家的好,谁也不服谁,因为谁也是按照自己的主观感受去说,容不得别人的数据跟自己不一样。

本以为KC应该不至于,结果全都是例证党。人的发展是一个高度非线性的复杂过程,不存在确定的因果关系,只能做概率统计。不看统计只看个例,并不能把个例的问题解决好。

至于看了我的文章觉得浪费时间的各位哥,很不好意思,浪费你们时间了。
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14楼



QQ图片20161214183530.jpg

[修改于 3 年前 - 2016-12-14 18:37:54]

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15楼
哦         .
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16楼
“姓资还是姓社,你们搞得清楚吗?反正我是搞不清楚。不要争论了,不管黑猫白猫,逮得到耗子就是好猫。”

明明没有标准答案的事情,非要拿出来弄个你死我活。斯大林枪毙一半人,科技就搞上去了?

[修改于 3 年前 - 2016-12-14 19:44:14]

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17楼
好久沒來了kc還是這么有趣 :)

"因此即便不做统计,根据热力学定律,【接受高等教育】是【把爱好当职业】的前提的概率是非常大的,因为接受高等教育是一个高能低熵的态,而玩爱好则不一定,前者转变成后者的概率要远高于后者转变成前者。这是默认的,除非有统计上显著的结果与此相矛盾。"此處自己創建了一個"確定的因果關系"作論點

"本以为KC应该不至于,结果全都是例证党。人的发展是一个高度非线性的复杂过程,不存在确定的因果关系,只能做概率统计。不看统计只看个例,并不能把个例的问题解决好。"此處自己指不存在"確定的因果關系"

:)
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novakon(作者)
18楼
引用 y2k:
好久沒來了kc還是這么有趣 :)

"因此即便不做统计,根据热力学定律,【接受高等教育】是【把爱好当职业】的前提的概率是非常大的,因为接受高等教育是一个高能低熵的态,而玩爱好则不一定,前者转变成后者的……
我上文说【前者转变为后者的概率大于后者转变为前者的概率】就是说前者是后者的因的可能性更大,但只是说可能性很大,不能说100%确定。所以后面才说【没有确定的因果关系】。但是从物理的角度讲,可能性很大就足以说明问题了,除非有更加强的证据推翻。

[修改于 3 年前 - 2016-12-14 22:07:27]

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2016-12-17 17:55:43
2016-12-17 17:55:43
20楼
。              。

[修改于 3 年前 - 2016-12-17 18:00:39]

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