從明天起，讓咱們作一名調包俠

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從明天起，作一個幸福的人，餵馬、劈柴，周遊世界，而後作一名合格的調包俠。再也不基礎設施上糾結不已，而是在前人的基礎上，進行地春暖花開。若是你是一名攝影師，你不用再考究各個光學元件的組成，不用再爲光線的昏暗而煩惱，而是迎接PS的新世界，將全部的精力放於更富創造性的構圖上。

 

繪畫的藝術，是最先的優秀工程實踐。以草圖爲基礎的技術方法論，是一切工程的基礎。素描老師教授的第一課，即是先着眼於總體性框架的勾勒，而不要在細節上精雕細琢。等到大物件的位置、構圖都相對肯定的時候，再一步步深刻細節，讓畫面豐滿起來。這種經典的從宏觀到微觀的工程技術，是控制複雜度的基石。

 

那麼，對於AI，machine learning這樣的新技術，極爲容易被複雜的數學原理和漫長的公式推導所迷惑。這樣的複雜度，既使人生畏，也讓人着迷。由於一旦造成成熟的解決方案，彷佛便沒有了任何門檻與屏障，一切顯得來平淡無奇。因而，爲了保住本身的光環，便會更加沉迷於基礎設施的複雜性，而忘記了更爲重要的宏觀運用。這就比如是作素描時，沉醉於各類紋路的勾勒，而對於草圖的直線、切面顯得不屑一顧。由於這些切面和直線是那樣的簡單，甚至讓人羞於一提。

 

然而，這裏就不知不覺進入了另外一個陷阱之中。像那流傳的故事，「剪去一根導線只會耗費1美圓，知道在哪裏剪須要99美圓。」所謂的沒有技術含量的直線與切面，會由於其恰到好處的落筆點，而價值千金。一樣的，學習AI、machine learning的目的並非爲了複雜而複雜，其根本性的使命在於解放生產力、發展生產力。若是咱們只顧沉醉於這些新技術的基礎建設，而對應用層面的組合不屑一顧，就無異於本末倒置。

 

事實上，從人的客觀認識規律來說，你應該先成爲一名調包俠。它有助於你拋開細節的枷鎖，清晰地爲一個現實目標搭建框架。你能夠騰出更多的精力集中於解決方案的設計，而不是在基建設施上停滯不前。這些現成的程序包，可以爲你快速地搭建起能夠提供反饋的實驗模型，讓你經過實踐來啓發更多的思路。

 

從明天起，讓咱們作一名出色的調包俠。請更加細心地觀察工做生活中的痛點，而後開闊思路，運用現成的程序包來作一些嘗試與改進。以此來發揮出machine learning真正的威力。你應該由於成功地解決了現實問題而欣喜，而不是由於將細枝末節搞得來更加晦澀而興奮不已。

 

每一個階段有每一個階段的使命。若是是一門新生學科，你不得不作很是多的基礎性工做來爲將來的幾十年作準備。這個時候對細枝末節的高度關注並非毫無心義，由於這是這一階段沒法逃避的必作性工做。而若是過渡到下一個階段，在開源社區的精心呵護下，已有的基礎設施已經基本齊備。這個時候再重複去構築基建設施，將會付出高昂的機會成本。這一階段的使命與任務，已經變成了如何巧妙地運用現有平臺來真正解決本身的問題。

 

不要過分關注僞問題，把元問題當作護身符而拒絕接觸現實，拒絕瞭解生活。而是要反過來，認清楚、辨別出生活中真正須要解決的痛點，而後考慮應該運用哪些工具去解決。不要拿着錘子去找釘子，而是要先認清楚了這是否是釘子，再決定是否要用錘子。

 

 

 

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