知乎李大海對話阿里云賈揚(yáng)清：AI工程師該如何進(jìn)階？

8月26日消息，近日，知乎合伙人、CTO李大海與阿里巴巴副總裁、阿里云智能高級研究員賈揚(yáng)清亮相知乎直播，與網(wǎng)友分享了他們對AI時(shí)代下行業(yè)趨勢、技術(shù)應(yīng)用、個(gè)人成長等多個(gè)層面的洞察和思考。

賈揚(yáng)清在入職阿里巴巴前，曾在Facebook擔(dān)任研究主任，領(lǐng)導(dǎo)研究團(tuán)隊(duì)為所有Facebook的應(yīng)用程序構(gòu)建大型通用AI平臺。李大海則于2006~2010年在Google任職高級工程師。兩位嘉賓均在國內(nèi)外科技公司任職多年。

當(dāng)被問及“在AI研發(fā)和應(yīng)用方面，國內(nèi)科技企業(yè)和硅谷公司有哪些差別？”這一問題時(shí)，賈揚(yáng)清、李大海觀點(diǎn)一致：國內(nèi)科技公司和硅谷同行們的相近之處在于從業(yè)者都很用功，對前沿技術(shù)突破都有追求。差異點(diǎn)在于，國內(nèi)公司較關(guān)注把方法和業(yè)務(wù)結(jié)合起來，更為看重技術(shù)落地；而硅谷公司為員工純粹的技術(shù)好奇心提供了更大試錯(cuò)空間，“不經(jīng)意灑下的種子”往往創(chuàng)造出意想不到的產(chǎn)業(yè)機(jī)會(huì)。

但對于“AI行業(yè)目前發(fā)展到哪一階段，是否看好”，吃瓜群眾們一直眾說紛紜，甚至就連一線從業(yè)者也有不同觀點(diǎn)。有人認(rèn)為目前行業(yè)概念先行，充滿泡沫。也有人認(rèn)為AI已有長足進(jìn)步，未來3-5年發(fā)展可期。

對于這一話題，李大海表示，如果要判斷AI的發(fā)展階段，那么首先需要了解發(fā)展的全景是什么，而現(xiàn)在還很難預(yù)測人工智能最終能發(fā)展到什么程度。對人工智能是否能達(dá)到“強(qiáng)人工智能”（即完全通過圖靈測試，有意識、能進(jìn)行情感層面的表達(dá)）他本人也持悲觀態(tài)度。但他更看好AI作為生產(chǎn)工具的應(yīng)用空間，“大家所認(rèn)為的泡沫其實(shí)是AI企業(yè)在探索商業(yè)模式過程中困境，但AI作為生產(chǎn)工具越來越強(qiáng)大，這是毋庸置疑的”。

賈揚(yáng)清認(rèn)為，AI發(fā)展最開始試圖繞過“感知”層面直接解決“決策”層面的問題，但事實(shí)上這條路走不通。隨后，AI行業(yè)開始專攻“感知”領(lǐng)域，發(fā)展到現(xiàn)在已經(jīng)較為成熟，比如，AI的圖像識別能力已經(jīng)遠(yuǎn)超人類；眼下，如何解決“決策”層面的問題，再次成為攻克的方向。“比如說，自動(dòng)駕駛領(lǐng)域已經(jīng)進(jìn)化到可感知到周圍的人與車，但難點(diǎn)則在于，怎么在不同條件下做出決策，規(guī)避感知到的障礙，這些問題更有挑戰(zhàn)性”。

在直播中，AI行業(yè)的職業(yè)成長問題也成為網(wǎng)友關(guān)注焦點(diǎn)。李大海表示，隨著技術(shù)迭代，未來AI的從業(yè)能力門檻會(huì)越來越低，相比“選A或者選B”這樣的算法積累，工程師的基礎(chǔ)能力和學(xué)習(xí)能力更加重要。工程師需要具備“T字形思維”，一橫代表處于平均水平線之上的動(dòng)手能力，一豎則代表快速學(xué)習(xí)能力，能根據(jù)業(yè)務(wù)需求進(jìn)行針對性的技能提升，才是工程師的立身和進(jìn)階之本。

賈揚(yáng)清則借此提出一個(gè)大膽的觀點(diǎn)。他認(rèn)為行業(yè)不存在算法工程師的角色。換言之，未來行業(yè)只有兩個(gè)角色，一個(gè)是算法研究人員，一個(gè)是應(yīng)用工程師。而只會(huì)做簡單適配的“調(diào)參俠”是沒有市場的。

針對“AI工程師如何進(jìn)階，如何能夠脫穎而出”的問題，賈揚(yáng)清表示，當(dāng)下的算法已經(jīng)像工具一樣普惠化，AI在算法層面的創(chuàng)新正在變緩。因此實(shí)現(xiàn)AI的突破，需要算法、系統(tǒng)、應(yīng)用并行。如何找到實(shí)際應(yīng)用場景，往往最能體現(xiàn)個(gè)人價(jià)值。

李大海則認(rèn)為，在實(shí)際工作過程中AI是一個(gè)系統(tǒng)工程，“往往工程師90%的工作都跟算法無關(guān)”。當(dāng)下，業(yè)界較為成功的人或者團(tuán)隊(duì)都在“業(yè)務(wù)化”，相比單純鉆研算法，更重要的是了解用戶需求，并解決實(shí)際問題。

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