## 问答：人工智能专业的大学生该怎样把握机会？

> 读者 晚秋：我的孩子去年刚上大学，专业就是人工智能，……对于刚刚从事人工智能学习的孩子，他需要在什么方面提高自己呢？

> 万维钢回复——

我非常羡慕您的儿子，能在这样的年纪赶上了这波AI大潮。AI研究主要是年轻人的业务。前段时间有人列出OpenAI公司的研发团队名单，将近一百人中，40岁以上的只有六七个人，其余都是二三十岁的年轻人。OpenAI的四个巨头——

* CEO 山姆·奥特曼（Sam Altman）出生于1985年，37岁，斯坦福大学退学生；

* CTO 米拉·穆拉蒂（Mira Murati）出生于1988年，34岁，父母是阿尔巴尼亚移民；

* 总裁雷格·布罗克曼（Greg Brockman）出生年份不详，但是他2008年上的哈佛大学，现在大约32岁左右，他从哈佛和麻省理工分别退学，没有学位；

* 首席科学家伊利亚·苏茨科弗（Ilya Sutskever）出生于1980年，43岁，俄罗斯移民。

![图片](https://piccdn2.umiwi.com/uploader/image/ddarticle/2023040121/1804267638088622988/040121.png)

这里面没有什么院士、什么学科带头人，甚至没有什么教授头衔——那些所谓的业界大佬已经被GPT浪潮无情抛弃，现在正在联名发要求停训GTP的公开信刷存在感……

我们正处在一个AI急剧发展的时刻，现在大学教育面临的一个问题就是你教的很可能都是过时的。标准的AI学科一定包括「自然语言处理（NLP）」这样的课程，而我们之前刚刚说过，那些知识根本用不上。以前有多少经验套路，现在都被神经网络碾压了。有些人是把AI当事业做，有些人是把AI当学科做，后者更在意自己评职称的问题。如果你按照寻常路线本科、硕士、博士一路读下来，你恐怕刚出炉就是落伍的。

而这也意味着年轻人没必要按部就班地学习。如果我现在重返二十岁，正在国内一所大学的AI专业学习，我根本就不在乎学校教什么，我会用最低的努力把考试对付过去。与此同时 ——

我会下载几个开源模型——斯坦福大学就有，个人电脑就能训练——在自己的电脑上运行，掌握第一手经验；

我会从最简单的做起，着手开发几个自己的AI项目，比如说用于视觉和语音识别的小神经网络；

我会积极参加学校里的科研项目，比如如果我听说物理系需要用AI搞科研，我愿意帮他们做个模型；

我会利用ChatGPT和OpenAI的API迅速开发几个对普通用户有用的小工具，比如浏览器插件或者手机APP；

我会把我做的项目都放在Github上，让更多人看见和使用，积累声望；

我会每天都看看论文预印本服务器，随时了解新出的AI相关论文——事实上很多AI领域论文都非常容易读——掌握其中的思维模式和行动方法；

我会在Twitter关注各路业内人士，了解有关AI的闲言碎语；

我会尽快前往事情正在发生的地方，参与进去。

绝大多数人在绝大多数时候都只是老老实实过日子而已，只有极少数人能赶上浪潮——赶上了，就千万别错过。

> 读者 一葱一叶、小蜗牛-谭桂芬：万老师，现在AI已经编程了，小朋友们还有必要通过学编程来拥抱智能时代吗？今后的教育该让孩子们多学哪些知识和技能呢？不是创造创新这一类回答，而是例如基础学科数学物理这种答案。

> 万维钢回复——

就算没有这波AI大潮，我们的教育也应该改改，AI只是让问题变得更显眼而已。就拿编程来说，从大学教育到民间课外辅导班，最突出的问题不是该不该学编程，而是你那是在学编程——还是在学“编程课”。

大多数老师和学生都把编程当做了一门课程，弄出若干“知识点”，死记硬背一大堆，最后你让它写个程序它只会最平庸的东西。

学编程必须从课程思维转向「项目思维」。不要问你学的是哪门语言、你掌握多少知识点、你考试考多少分，要问你会做什么，你做过哪几个项目。

不管你是用冷酷无情的C++也好，用轻松有爱的Python也好，还是直接让ChatGPT替你写代码也好，只要你做成过几个有意思的项目，你就会有强大的成就感和掌控感。这才是对人的塑造，这才是成长。你跟机器的关系会和老百姓跟机器的关系截然不同。你不会畏惧AI。

要不要“学”编程，那不重要，花钱报课外班是一个办法，自己在家学也是一个办法，也许是更好的办法；要不要编程，那才是重要的——自然语言编程也是编程，而只要是编程都会塑造性格。

其他学科也是这样。如果你把学问当成一门“课”，那都是下乘；把学问当成本领才是真功夫。有积极主动性的人根本不会问这该不该学那该不该学——他们总是在别人还在犹豫的时候已经学完了。

不要问你学没学过什么东西，要问你“做没做出来过”什么东西。哪怕用乐高积木成功搭建过模型，也是做出东西来了，也比纸上谈兵强。

世界上哪有“不该学”的东西？只要你喜欢一个领域又觉得自己在这个领域很愚笨，又想在其中做事，你就得学。GPT只会帮你学得更快更好，而不是让你不学。

> 读者 太阳之子：对于可预测的驯化问题，想必现阶段AI应是驾轻就熟；但对于难以预测的野生问题，AI的表现会是怎样？

> 万维钢回复——

AI眼中没有野生问题，都是驯化问题。一个问题之所以是野生问题，是因为你必须亲身参与其中，你自身的命运被它改变，而你不知道你会不会喜欢改变之后的生活。AI没有“自身命运”，它不参与生活。

对AI来说，一切都是统计意义上的。你问GPT去上海生活会怎样，它能给你的最好答案是像你这样的背景、你这样的性格，到了今日的上海，最后可能会是一个什么情况。如果世界上有50个跟你背景和性格相似的人，GPT说的是这50个人去了上海之后的「平均值」或者「最可能值」——其中一定会有人跟那个值有较大的偏差，甚至一开始就说错了，因为AI不可能真的了解你。

这就如同你问我要不要学编程、要不要考研，对你那是野生问题，对我那也是驯化问题。我只能根据我所知的给一个尽可能好的答案，但是我终究不是你。

这就是为什么「躬身入局」如此可贵。你站在场边评论，总是说啥都行，你可以有各种各样的理论和道理，其中总有些是正确的。但是一旦你身处其中，那才是「如人饮水，冷暖自知」。

我猜，如果某一天AI有了意识，它会非常想要“附身”到某个人身上，亲身体验一下人间的生活——它会有很多绝对没想到的感受。

所以很多智者都说人生的意义不是在于证明对错，而是在于体验。喜怒哀乐也好，恐惧忧患也好，我们不是站着说话不腰疼，我们在这里亲身体验，我们承担一切后果，我们玩的是真的。

> 读者 山甫：万老师，我有一个未经深思的突发奇想，如果问题太过外行还请您原谅： 在上一季精英日课关于量子领域的课程中，您说物理学大厦的天空中飘着两朵乌云。结合前几天的ChatGPT，是不是可以用物理学的最新知识喂养ChatGPT，然后让它自己去“碰撞”，从而找到可以破解物理学领域“两朵乌云”的视角呢？

——这是个好问题！我先给你看个截图，看看GPT的创造性——

![图片](https://piccdn2.umiwi.com/uploader/image/ddarticle/2023040121/1804267694996877660/040121.jpeg)

有人（Twitter：@js_horne）让GPT发明一个新词，描写“不小心打开了正在运行的洗碗机”这种感觉，GPT真的返回了一个新英文单词：Dishruptance。这个词的妙处是它把“碗（dish）”和“打断、妨碍（disruptance）”两个词结合在了一起，形式上完美嵌入，意思上也特别恰当。

我受到这个启发，就让GPT发明一个成语，描写“想问AI语言模型一个好问题，又想不出好问题”的这种心情——

![图片](https://piccdn2.umiwi.com/uploader/image/ddarticle/2023040121/1804267726135452556/040121.png)

它果然发明了一个成语，叫「思问茫然」。不能说特别精彩，但是也算完成了任务。

所以你看，GPT的确有创造能力。我们专栏多次说，所谓创造就是想法的连接——GPT知道这个世界上几乎所有的想法，它当然很擅长做想法的连接。

以前人们认为“AI没有创造力”，那是错误的认识——AI不但有创造力，而且可以有更好的创造力。它今天可以吟诗作对写报告，明天还可以证明新的数学定理。毕竟所有理论无非都是语言的排列组合而已！

但是请注意，AI的创造力是有限制的。作为语言模型，AI所能施展的一切，都必须是在语言的世界之中。它可以把语料重新排列组合，发明新的说法、新的理论、新的定理，但是它跳不出语料的空间。

新物理学，恰恰是语言空间之外，客观世界送给我们的礼物。物理学家不是坐在办公室里聊天聊出来的新物理学，而是用望远镜观测、用粒子对撞机做实验发现的新物理学。你必须跟真实世界打交道才能知道那些东西。所以AI必须需要观测实验的新输入，才有可能发明新物理理论。

但是，再次请注意，AI虽然不能*知道*新物理学，但是它完全可以*猜测*新物理学。也许它编造一些理论，你拿出去用实验一验证，发现居然是对的。

我听说前段时间有人做实验，让一些真正的科学家和GPT共同起草了若干份研究经费申请书，又邀请了一批真正的专家对这些申请书做评价。结果专家们发现，AI起草的申请书，想法新颖度，明显高于人类科学家。

所以如果我还在搞科研，我会把我们领域近期的论文喂给GPT，让它帮我建议几个研究选题。但是我绝不会认为AI可以自行搞科研。

![图片](https://piccdn2.umiwi.com/uploader/image/ddarticle/2023040121/1804267752978936156/040121.jpeg)
