掘金 人工智能 05月06日 07:38
第5章 寻找与你职业目标互补的项目(项目章节)
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本文旨在指导读者如何在人工智能领域选择与自身职业目标互补的项目。文章强调从小项目起步,逐步积累经验和技能。同时,建议通过加入现有项目、持续学习交流、专注于特定应用领域以及开发副业等方式来寻找项目灵感。文章还提供了一份需要考虑的因素清单,帮助读者评估项目的技术成长潜力、团队合作情况以及是否能成为职业发展的垫脚石。最后,文章提出了“准备、开火、瞄准”的策略,鼓励读者快速行动,并在实践中不断调整和优化。

💡**从小项目起步,逐步积累经验**:职业生涯应包含多个项目,范围、复杂性和影响力随时间增长。初期项目用于学习,技能增长后过渡到更大项目。

📚**多渠道寻找项目灵感**:加入现有项目、持续阅读交流、专注于特定应用领域、开发副业等方式,激发创造力,加强与合作伙伴的联系。

✅**评估项目的重要因素**:考虑项目是否能促进技术成长、是否拥有优秀的团队、是否能成为职业发展的垫脚石,避免分析瘫痪,快速行动。

🎯**“准备、开火、瞄准”策略**:快速投入开发,快速发现问题并调整。当执行成本低廉时,多次尝试是合理的。

⚠️**谨慎决策的场景**:当确定方向意味着昂贵的投资或进入单行道时,值得提前花费更多时间来确保这是一个好主意。

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第五章 寻找与你职业目标互补的项目(项目章节)

毋庸置疑,我们应该只从事那些负责任、合乎道德且对人类有益的项目。但这些限制也使得选择的范围变得非常广泛。在上一章中,我写了如何识别和界定人工智能项目。本章和下一章的重点略有不同:着眼于职业发展来挑选和执行项目。

一份成功的职业生涯应该包含许多项目,这些项目的范围、复杂性和影响力有望随着时间的推移而不断增长。因此,从小项目做起是可以的。 利用早期的项目进行学习,随着技能的增长,逐步过渡到更大的项目。

刚起步时,不要指望别人会把好主意或资源唾手可得。许多人都是从业余时间做一些小项目开始的。随着最初的成功——即使是小项目——积累的经验,你不断增长的技能会增强你提出更好想法的能力,也更容易说服别人帮助你承担更大的项目。

如果你没有任何项目想法怎么办?

以下是一些产生想法的方法:

加入现有项目。 如果你发现其他人有想法,可以申请加入他们。

继续阅读并与他人交流。 每当我花大量时间阅读、参加课程或与领域专家交流时,我都会产生新的想法。我相信你也会的。

专注于一个应用领域。 许多研究人员正在尝试推进基础人工智能技术——例如,发明下一代 Transformer 或进一步扩展语言模型——因此,虽然这是一个令人兴奋的方向,但也非常困难。但是,机器学习尚未应用的应用种类繁多!我很幸运能够将神经网络应用于从自主直升机飞行到在线广告等各个领域,部分原因是我在从事这些应用的人相对较少的时候就加入了。如果你的公司或学校对某个特定应用感兴趣,请探索机器学习的可能性。这可以让你初步了解一个潜在的创意应用——一个可以让你完成独特工作的应用——一个尚未有人做过的应用。

开发副业。 即使你有一份全职工作,一个有趣的项目(无论是否发展成更大的项目)都能激发你的创造力,并加强与合作伙伴的联系。当我还是一名全职教授时,从事在线教育工作并不是我的“工作”(我的工作是做研究和授课)。那是一个有趣的爱好,我经常出于对教育的热情而从事这项活动。我早期在家录制视频的经历,帮助我后来更深入地从事在线教育工作。硅谷有很多以业余项目起步的创业故事。只要不与你的雇主产生冲突,这些项目可以成为你迈向伟大事业的垫脚石。

给你几个项目想法,你应该选择哪一个?

以下是一份需要考虑的因素清单:

该项目能否帮助你在技术上成长? 理想情况下,它应该具有足够的挑战性,能够拓展你的技能,但又不会过于困难,以至于你几乎没有成功的机会。这将帮助你走上掌握越来越复杂的技术的道路。

你有优秀的队友吗? 如果没有,是否有人可以与你讨论事情?我们从周围的人身上学到很多东西,优秀的合作者会对你的成长产生巨大的影响。

它能否成为你的垫脚石? 如果项目成功了,它的技术复杂性和/或业务影响是否会使其成为进入更大项目的有意义的垫脚石?如果这个项目比你之前参与过的项目规模更大,那么它很有可能成为这样的垫脚石。

最后,避免分析瘫痪。花一个月的时间来决定是否参与一个一周就能完成的项目是没有意义的。在你的职业生涯中,你将参与多个项目,因此你将有充足的机会完善你对哪些项目有价值的思考。鉴于潜在的人工智能项目数量巨大,与其采用传统的“准备、瞄准、开火”方法,不如采用“准备、开火、瞄准”的策略来加速你的进度。

准备、开火、瞄准

开展项目需要做出艰难的选择,决定构建什么以及如何进行。以下是两种截然不同的风格:

✓ 准备、瞄准、开火:周密计划并进行仔细的验证。只有对某个方向有高度信心时,才承诺并执行。

✓ 准备、开火、瞄准:立即投入开发并开始执行。这能让你快速发现问题,并在必要时进行调整。

假设你为零售商开发了一个客服聊天机器人,并且你认为它也能帮助餐厅。你应该在开始开发之前花时间研究餐厅市场,缓慢推进,但要降低浪费时间和资源的风险?还是立即投入,快速行动,并承担更高的转型或失败风险?

这两种方法都有其拥护者,最佳选择取决于具体情况。

当执行成本高昂且研究能够揭示一个项目的实用性或价值时,“准备、瞄准、开火”的策略往往更为有效。例如,如果您可以集思广益,提出一些其他用例(餐厅、航空公司、电信公司等等),并评估这些用例以确定最有前景的用例,那么在确定方向之前,可能值得多花些时间。

如果您能够以低成本执行,并在此过程中确定该方向是否可行,并发现使其可行的调整方法,那么“准备、瞄准、开火”的策略往往更为有效。例如,如果您可以快速构建原型来确定用户是否需要该产品,并且如果在完成少量工作后取消或调整是可以接受的,那么考虑快速投入是合理的。当尝试一次成本低廉时,多次尝试也是合理的。在这种情况下,整个流程实际上是“准备、开火、瞄准、开火、瞄准、开火、瞄准、开火”。

在确定项目方向后,当谈到构建产品中的机器学习模型时,我倾向于“准备、开火、瞄准”的原则。构建模型是一个迭代的过程。对于许多应用而言,训练和进行误差分析的成本并不高昂。此外,开展一项能够阐明合适的模型、数据和超参数的研究非常困难。因此,快速构建一个端到端的系统并不断修改直到其运行良好是合理的。

但是,当确定一个方向意味着进行昂贵的投资或进入一扇单行道(意味着一个难以逆转的决定)时,通常值得提前花费更多时间来确保它确实是一个好主意。

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