工程师培训 郭一璞李根发自2022量子位报道|大过年忍不了

郭一璞 李根 发自 2022

量子位 报道 | 公众号

大过年的，但这事儿忍不了。

#

苏珊娜·伊利奇( Ili?)，一位来自的小姐姐，东京机器学习负责人，博士毕业于因斯布鲁克大学——相当于奥地利清华，不过因斯布鲁克国际排名200开外。

#

刚刚在推特上发起了一场真理标准大讨论。

因为苏珊娜在跟一位AI从业者聊天中获知，对方对非学院派出身的AI从业者偏见颇深，明确表示不会雇用通过在线教育完成机器学习培训的人，也就是那些. #

苏珊娜并没有指名道姓，但补充信息说，这是一位毕业于斯坦福大学的计算机博士。 #

这是一场搞AI还得学院派和英雄不问出处的争论。 #

没道理！英雄就该不问出处

发出这个讨论的苏珊娜小姐姐自己就非常不认同这种说法。 #

她说，因为自己就是一名从事机器学习的非STEM专业的博士，博士生涯给自己留下的最重要的能力是自主思考、合作、实验和学习能力，因此只要能力达到，非科班出身的人也可以承当相应岗位的工作。

#

并且，世界变化快，要是每次新的技术革命出现大家都要去先读个博士，那一辈子得读多少博士啊？

Keras之父Fran?ois 也反对这种“非科班出身不要”的观点。

他觉得，这是一种精英主义的陈旧观点工程师培训，事实上，最优秀的AI从业者中超过90%都是自学成才的，无论他们是不是斯坦福毕业的，CS学位现在越来越不重要了。 #

另一位网友 的观点则和出奇的一致，他认为我们现在处在知识民主化的时代，把书本和资料锁在图书馆里的精英主义时代已经一去不复返了。

只有在没有互联网的时代，这种唯刻板出身不要的观点才是可取的。 #

总裁&fast.ai创始人 也以身说法。

#

原来，自己也没有接受过正规的技术教育，即使是读书期间，他也认为课堂上讲的东西没用，几乎不会去听课。

当然，fast.ai本身就是一个在线教育平台，的说法其实也是利益相关。 #

另一个在线学习平台 的创始人 甚至将这种观点称为“最愚蠢的事情”，闻所未闻。

他自己的平台上就曾经在一个星期内有五位0基础学员拿到年薪13万美金的offer。

#

Brain东京的研究科学家也说，自己学过深度学习的在线教育课程，比如吴恩达的机器学习MOOC，斯坦福课程系列，还有的神经网络MOOC……甚至，他的AI启蒙老师是一部PPT。

这也炸出来了一群吴恩达的学生，这些无论有没有在学校学过CS专业的学生们，纷纷表示从吴恩达的课程中获益良多。

#

还有人对所谓“科班出身”的学生充满了吐槽：我从各种在线平台上学到的东西比我在计算机专业里花4年学得东西更多，学校里那些不太会写代码的学生完全就是混毕业证的。

算了吧！培训班出身

虽然大部分人都觉得靠MOOC学AI的学生没什么不好，不过也有人坚持认为科班出身的学生更优秀。

曾经在斯坦福AI实验室工作、现在是在因特尔工作的研究员表示坚决不会雇佣只受过在线教育的人。

他觉得传统的本科学历，无论学得是计算机还是其他专业，不能被在线教育替代，因为在线教育缺少直接的沟通协作。 #

机器学习工程师Sijun He认为，MOOC课程没有正规的学校教育那么严谨。

他也在上自学了吴恩达的机器学习课程，但是感觉到这门课程为了适应大众的需求，删掉了很多数学的部分。 #

不过，在找工作面试的时候，相比面试表现，学历无关紧要。 #

Lyft自动驾驶公司的工程师 则认为，无论所受的教育是学校教育还是在线教育，找工作的时候关键得看教育提供的背书。 #

好实验室出身无疑是很好的背书，比赛的好成绩也一样。但是要是你只学过一个在线课程……那估计没人相信你的能力。

也有网友觉得，无论如何手里有本计算机专业的毕业证在找工作的时候是个优势，尤其是在找科研相关工作的时候。 #

不过，如果事先说明了工作细节，那无论手里有没有毕业证，任何人都能干。

#

傲慢与偏见

“学院派”还是“英雄不问出处”，自然不止AI领域。

比如在编程领域，比“最好的程序语言”更容易造成撕裂的，是如何看待“培训班出身的程序员”。 #

那些原本零基础、低学历的高中生甚至初中生，经过12个月就能“速成”编程，然后再被输送到西二旗等地，成为月薪N万的码农一员。 #

但偏见和争论也就随之而来。 #

支持培训班的人会认为，比起学院派甚至名校程序员，培训班出身的人往往姿态更低、更勤恳，脏活累活也毫无怨言，只要出活，就应该英雄不问出处。 #

但不待见的人也会强调，培训班出身通常缺乏系统性训练和长期训练，而且速成之下、求利而来，作假、技术不精的风险也会大得多，如果要降低招聘风险，还是“学院派”更有保障。 #

总之，这个话题争论无休工程师培训，没有定论，谁也说服不了谁。

#

但需要注意的是，之所以AI领域才掀起这样的讨论，也跟历史进程大有关联。

#

编程培训市场现在已经很成熟，但AI相关的教育和训练，在历史起落中，还没有成熟的、系统的方案，体系性的教育仍然在学校，而且搞AI的仍然很少没有个“PhD”。

即便是这次发起讨论、反对“非学院派不可”的苏珊娜小姐姐，实际也是NLP方向的博士。

也就是说，她是以既得利益者的身份反对既得利益机制，而不是现身说法的案例。 #

然而既然讨论已经开始，不妨让更多人参与进来，万一一不小心推动了潮水流向呢？

所以，在你看来：搞AI，非学院派不可吗？

— 完 — #

量子位 · #

?'?' ? 追踪AI技术和产品新动态