（楊立昆：“卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)之父”，原Meta首席人工智能科學(xué)家和紐約大學(xué)教授，圖靈獎(jiǎng)（Turing Award）得主。）

楊立昆給有志投身人工智能領(lǐng)域青年學(xué)子的建議

楊立昆深耕基礎(chǔ)知識(shí)，遠(yuǎn)比追逐 “當(dāng)下的熱門(mén)新潮技術(shù)” 更有價(jià)值。

人工智能時(shí)代背景下，科技與人工智能領(lǐng)域的領(lǐng)軍人物，仍在圍繞計(jì)算機(jī)科學(xué)專(zhuān)業(yè)課程的未來(lái)發(fā)展方向展開(kāi)熱議。

楊立昆直言，倘若計(jì)算機(jī)專(zhuān)業(yè)學(xué)生不能善用時(shí)間，到頭來(lái)可能會(huì)發(fā)現(xiàn)，自己的學(xué)位根本不值一提。

“如果你是一名計(jì)算機(jī)科學(xué)專(zhuān)業(yè)的學(xué)生，并且只修讀了典型計(jì)算機(jī)科學(xué)課程所需的最低數(shù)學(xué)課程，你可能會(huì)發(fā)現(xiàn)自己無(wú)法適應(yīng)重大的技術(shù)變革，”LeCun 在給 Business Insider 的電子郵件中寫(xiě)道。

在紐約大學(xué)教授計(jì)算機(jī)科學(xué)的LeCun在最近的一次播客節(jié)目中表示，他經(jīng)常開(kāi)玩笑說(shuō)自己是“一個(gè)反對(duì)學(xué)習(xí)計(jì)算機(jī)科學(xué)的計(jì)算機(jī)科學(xué)教授”，因?yàn)樗恢痹谕苿?dòng)學(xué)生將時(shí)間投入到其他領(lǐng)域。

“我的建議不是不要選擇計(jì)算機(jī)科學(xué)作為專(zhuān)業(yè)，而是盡可能多地學(xué)習(xí)基礎(chǔ)課程（例如數(shù)學(xué)、物理或電子工程課程），而不是學(xué)習(xí)當(dāng)下流行的技術(shù)課程，”他告訴《商業(yè)內(nèi)幕》。

Meta公司前首席人工智能科學(xué)家表示，他的建議是學(xué)生“學(xué)習(xí)那些能夠長(zhǎng)期受益的知識(shí)”。但根據(jù)計(jì)算機(jī)科學(xué)專(zhuān)業(yè)的不同，并非所有這些技能都能通過(guò)學(xué)位課程獲得。

“我們應(yīng)該學(xué)習(xí)一些數(shù)學(xué)基礎(chǔ)知識(shí)，比如建模，以及能夠與現(xiàn)實(shí)聯(lián)系起來(lái)的數(shù)學(xué)，”LeCun在“信息瓶頸”播客節(jié)目中說(shuō)道?！澳阃鶗?huì)在一些工程院校學(xué)習(xí)這類(lèi)知識(shí)，它們與計(jì)算機(jī)科學(xué)相關(guān)，或者與電氣工程、機(jī)械工程等相關(guān)?！?/p>

大學(xué)和計(jì)算機(jī)科學(xué)專(zhuān)業(yè)的學(xué)生仍在努力探索如何調(diào)整課程設(shè)置，以適應(yīng)生成式人工智能和日益智能化的人工智能時(shí)代。今年早些時(shí)候，加州大學(xué)伯克利分校教授哈尼·法里德（Hany Farid）描述了學(xué)生在求職方面面臨的困境，與以往畢業(yè)生“求職無(wú)憂”的局面形成了鮮明對(duì)比。

包括OpenAI的布雷特·泰勒在內(nèi)的該領(lǐng)域領(lǐng)軍人物強(qiáng)調(diào)，計(jì)算機(jī)科學(xué)遠(yuǎn)不止學(xué)習(xí)編程那么簡(jiǎn)單。而包括諾貝爾獎(jiǎng)得主杰弗里·辛頓在內(nèi)的其他學(xué)者則強(qiáng)調(diào)，培養(yǎng)批判性思維才是跟上人工智能發(fā)展步伐的關(guān)鍵。

“有些技能永遠(yuǎn)都很有價(jià)值，比如懂一些數(shù)學(xué)、統(tǒng)計(jì)學(xué)和概率論，懂一些線性代數(shù)之類(lèi)的知識(shí)，這些知識(shí)永遠(yuǎn)不會(huì)消失，”辛頓最近告訴《商業(yè)內(nèi)幕》。

LeCun開(kāi)玩笑地指出，他最初并沒(méi)有學(xué)習(xí)計(jì)算機(jī)科學(xué)。他先是在巴黎高等電子與電氣工程學(xué)院（ESIEE）學(xué)習(xí)電氣工程，之后于1987年在著名的索邦大學(xué)獲得計(jì)算機(jī)科學(xué)博士學(xué)位。 LeCun 說(shuō)，一些計(jì)算機(jī)科學(xué)院校與工程專(zhuān)業(yè)有關(guān)聯(lián)，而工程專(zhuān)業(yè)往往需要更高等的數(shù)學(xué)知識(shí)。

“你知道，在美國(guó)，工程類(lèi)學(xué)科要學(xué)微積分1、2、3，這能給你打下良好的基礎(chǔ)，對(duì)吧？”他說(shuō)道?！暗谟?jì)算機(jī)科學(xué)里，你只要學(xué)過(guò)微積分1就夠了。但這遠(yuǎn)遠(yuǎn)不夠，對(duì)吧？”

工程學(xué)還能讓學(xué)生接觸到控制理論和信號(hào)處理等概念，LeCun 表示這些概念“對(duì)人工智能等領(lǐng)域非常有用”。

LeCun表示，這一切并不是說(shuō)應(yīng)該拋棄基礎(chǔ)編程。即興編程固然不錯(cuò)，但它不能替代基礎(chǔ)知識(shí)。

“顯然，你需要學(xué)習(xí)足夠的計(jì)算機(jī)科學(xué)知識(shí)才能進(jìn)行編程和使用計(jì)算機(jī)，”他說(shuō)。“盡管人工智能可以幫助你更高效地進(jìn)行編程，但你仍然需要知道如何去做?！?/p>

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