从0到AI的几个阶段

Q2有些感想，但忙于事物未曾落笔，今日补上，雅俗共赏。

懵逼阶段

这个时候，你对AI仅仅只是知道，看过一些新闻，不知博客里讲的东西是对是错，最终觉得人工智能是无所不能的。

科研入门阶段

几乎所有研究生在其硕士阶段（有的本科生也会有），都会接触到AI相关的课题，有工程实现和科学研究两种偏向的；

在这个阶段，最初当你拿到课题之后觉得这完全就是不可能的事情，完全不知道该怎么搭模型来解释人类是如何轻易就完成一项智能任务的。然后在导师等指引下，你开始看论文了。。。。

接着，你对AI任务的DEMO有了个初步了解，会自己搭建一个AI项目，发出感慨，“这特么就是AI咯？！”。

小有成就

当你在AI任务中发现，机器并不能像人类那样“完美地”完成一项智能任务，甚至大多数时候都没那么轻松做一件事；于是你开始debug这个人工弱智，就像debug你的女朋友一样充满了热爱。最终你成功地将效果提高到更好，80%、85%、90%、91%、95%->97%。

此时，你有一种错觉，感觉到自己无所不能；甚至还对有些事嗤之以鼻，充满了年轻气盛与无限的AI热情。但实际上，就是个调参侠！！！几乎很多刚杀入这个领域的人会有一段时间停留于此。

怀疑

当你做了多个AI任务/项目后，你发现，并不是，自己所认为的那样，真的就解决了AI。你会怀疑技术，怀疑自我；前方就好像瞎了一样乌漆墨黑。

在这个阶段，有的人会停留一段比较长的时间，甚至转型。

 

进阶

至此，你开始逐渐明白，AI不是无所不能，甚至有时候还有些肮脏，让自己对其充满了嫌弃；你发现她甚至不如你的女朋友，哄一下或者干点什么就完事了；你会发现AI充满了问题需要去debug。

这个时候，在这个领域，分出了了很多方向，产生逐步完善的toolchain，有的在做数据，有的在研究如何更好的调参（automl）、有的在做AI硬件（以寻求算力的突破，或能够更好适配软件架构），有的在研究更好的网络架构（Google），有的在研究神经科学、人类学等。

你能够逐渐地在算力、数据、网络之间寻找某种平衡，如入无人之境。

 

大成

至此，你逐渐明白，好像也知道了这个世界很多事物的构成，对新的网络并没有那么盲目崇拜，拿到论文到一眼就知道其可行性，或者有多少水分。甚至还有点对AI失望，但未知的世界仍然在眼前。