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未来十年，不懂机器学习的程序猿还有盼头吗？

美帝也是需要鸡汤的！

Quora上有个问题「Is there any place for software engineers that do not learn AI or Machine Learning in the next 10 years or does everyone have to learn it?」，算上提问者本来一共也就两个Followers，我是第三个。。。但让人没有一点点防备的是，这个问题居然受到了大神Peter Norvig的垂青，给了个回答[1]。

机器学习将会是（或者已经是）软件工程中非常重要的一部分，每个人都不得不对它有所了解，明白它适合什么。但就像，比如说，数据库管理或者用户界面设计，这并不意味着所有的工程师都必须是机器学习领域的专家 —— 和其他是专家的人一起工作也是没有问题的。但是对于机器学习你知道的越多，就越有利于你去构建一个解决方案。

另外，我认为机器学习专家与软件工程师一起寻求开发机器学习系统的最佳实践，这也是非常重要的。目前，我们进行单元测试的方式大部分还仅限于调用assertTrue或assertEquals这样的方法。接下来我们必将需要一套全新的测试体系，它应该能够很好的覆盖诸如，进行各种实验，对比分析新老结果的变动，以及确定这种变动是随机变化还是数据原因造成的，等等环节。这是一个非常有价值的领域，值得软件工程师与机器学习从业者们共同付诸努力。

我相信国内的程序猿们一定也有同样的疑惑，甚至有些先知先觉的产品狗也开始思考这个问题了[2]。要问我的意见，回答就一个字：just do it。大神Peter Norvig的这段简要回答足够提纲挈领，相信能让大家下定决心了。

最近几年机器学习、人工智能领域的火热发展，实实在在地给我们的工作带来了冲击。而且不光程序猿，其他领域一样也少不了受到人工智能的冲击，给大家看一段Google的人工智能写出来的科幻小说[3]，

there is no one else in the world.

there is no one else in sight.

they were the only ones who mattered.

they were the only ones left.

he had to be with me.

she had to be with him.

i had to do this.

i wanted to kill him.

i started to cry.

i turned to him.

整段内容是Google Brain基于头尾两句粗体自动填充上的。看得我起了一身一身的鸡皮疙瘩。。。

最后我们进行一个有趣的思考。不瞒大家，Peter Norvig的这段翻译我是在Google Translate的基础之上改的。「翻译」被认为是将会在5~10年内被彻底解决的问题，届时，无需任何的人工参与，机器就可以实时给出准确且流畅的翻译结果。今天翻雅虎研究院科学家 @洪亮劼的微博，看到他转了一条有意思的内容，

@ 孙明明_SmarterChina：今后的人类写作，应当考虑以降低机器阅读困难的方式进行。比如，减少长途依赖，尽量使用标点符号来标示出复杂的从句等。问题不可能被解决，只可能被绕过。解决nlp困境的唯一方法，就是改造人类自身，使我们适应机器。

这个角度非常有趣。大家可以看看Google Translate针对Peter Norvig那段英文给出的中文翻译结果去感受一下，绝对算是翻译还原度比较高的了。大家猜猜，Norvig做了这么多年的机器翻译工作，机器对他的写作习惯有没有影响？

未来十年，不懂机器学习的程序猿还有盼头吗？

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[1] https://www.quora.com/Is-there-any-place-for-software-engineers-that-do-not-learn-AI-or-Machine-Learning-in-the-next-10-years-or-does-everyone-have-to-learn-it

[2] https://www.zhihu.com/question/40752973

[3] http://www.businessinsider.com/google-brain-writing-ai-short-stories-2016-5

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原文 http://mp.weixin.qq.com/s?__biz=MzA4OTk5OTQzMg==&mid=2449231084&idx=1&sn=12349d8302857d8afb2fb5cbb2a514ad

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