自然語(yǔ)言處理為何一直都有科研經(jīng)費(fèi)?因?yàn)橐恢倍茧y以商用,誤差太大,所以需要一直研究。研究一旦成熟,剩下的就是工程師的活,跟研究人員沒啥關(guān)系了。
現(xiàn)在很火的強(qiáng)化學(xué)習(xí),有著簡(jiǎn)單易用的python包可以調(diào)用,比如pyTorch之類的。要知道2009年我學(xué)習(xí)這方面的時(shí)候,那時(shí)候還是叫作Approximate Dynamic Programming,那都是全部要自己寫的,甚至還要用C++寫,沒有任何包可以用。簡(jiǎn)單的一個(gè)俄羅斯方塊,都要斯坦福博士、麻省理工助理教授才能解決,現(xiàn)在估計(jì)普通本科生都可以解決了。
所以說,量化交易這活,現(xiàn)在工具多了,高中生都能干,為何要博士生呢?
我承認(rèn)高中生、初中生、小學(xué)生甚至幼兒園學(xué)生也可以跑線性回歸,都是代公式計(jì)算,有現(xiàn)成的計(jì)算機(jī)軟件,輸入Excel也能跑。但如果是Garbage In、Garbage Out,其實(shí)也沒啥用。哪怕堆了一個(gè)操場(chǎng)的GPU,最后還是越跌越買。
有時(shí)候招博士,他們的技能可能并不會(huì)比碩士強(qiáng)多少,但研究嚴(yán)謹(jǐn)性或許強(qiáng)不少。博士好歹讀了很多論文,這些論wen都是有同行評(píng)議的,總體上還是比較嚴(yán)謹(jǐn)?shù)?。另外自己可能也有發(fā)表論文的經(jīng)歷,也會(huì)跟審稿人扯皮,這些也是能力的一部分。一般碩士生可能沒這么多這些系統(tǒng)性的訓(xùn)練。
文藝復(fù)興甚至喜歡招大學(xué)教授,因?yàn)檫@些人經(jīng)歷過嚴(yán)謹(jǐn)?shù)目蒲杏?xùn)練,哪怕是純數(shù)學(xué)的教授,自己沒有數(shù)據(jù)分析、編程的經(jīng)驗(yàn),但這些技能都可以慢慢學(xué),只是嚴(yán)謹(jǐn)?shù)目蒲心芰]法短期內(nèi)學(xué)會(huì)?;蛟S這是一種critical thinking的能力吧。
現(xiàn)在的人們喜歡問什么模型有用,深度學(xué)習(xí)有沒有用,強(qiáng)化學(xué)習(xí)有沒有用,說實(shí)話,這些問題,層次太低。這些本質(zhì)上都是工具,關(guān)鍵并不在于工具有沒有用,而在于使用工具的是什么人。像David Donoho這種,學(xué)術(shù)界研究調(diào)和分析、小波分析、壓縮感知的,他也說過“理論上的東西可以很漂亮,但現(xiàn)實(shí)世界是骯臟的”。因此,等他自己到了文藝復(fù)興工作的時(shí)候,也需要入鄉(xiāng)隨俗,未必完全套用之前自己熟悉的工具,而是要根據(jù)具體的問題具體分析,或許真正有用的只是普通的線性回歸。