(注:本文为小报童精选文章。已订阅小报童或加入知识星球「玉树芝兰」用户请勿重复付费)
焦虑
在《AI 研究已摘得诺奖桂冠,普通科研工作者将何去何从?》一文中我谈过自己对目前 AI 技术浪潮对大众影响的体会——未来已来,只是分布不均。
很多人在还没有意识到 AI 带来的变革潜能时,觉得与自己无关,日子该怎么过怎么过,倒也轻松。而一旦突然意识到 AI 的重要性,就会变得焦虑万分。
这种焦虑,就是挣扎与思考在外部技术环境发生巨变的时候,如何保住甚至是提升自己的竞争优势。
这不是开玩笑的事儿,不信你问问身边的翻译和插画师们。不用抬杠,我知道他们中有些人依然过得很好,甚至比原先境遇更好。但是让我们摒弃「幸存者偏差」,查看更多样本的情况,才比较妥当和实际。
现在这个「受影响岗位名单」已经变长了,而且还会越来越长。一夜之间,你或许就发现自己多年培养建立起来,原本引以为傲的技能,对满足用户需求不再必须。那种感受显然不大妙。
可「保持竞争优势」,谈何容易呢?谁都知道,冰冻三尺非一日之寒啊。
方案
于是有人就干脆盯住了关键因素 —— 既然变革是 AI 引起的,那我就去学好 AI 技术,不就好了?
于是,他们搜集资料,定制了自己的学习计划:
线性代数
C 语言
数据结构
统计学
机器学习
深度神经网络
……
别问我为啥这里是 C 语言,而不是人工智能友好的 Python / Javascript ,我也不知道。确实有人给大伙儿这么推荐,可能推荐者本人是教 C 语言的吧。
我这里没有半点揶揄的意思,因为我自己也教过 C 语言,反响还不错呢。只是,你让我给初学者入门 AI 推荐 C 语言,不好意思,我着实做不到。
上面的列表学完,就算完了吗?
当然没有,之后还有各种 AI 应用的学习,从最简单的对话应用+提示词工程,直到本地化部署如 Stable Diffusion, ComfyUI, Dify/Coze, OpenAI Swarm 打造智能体工作流,甚至是自定义微调模型……
按照这个列表来学,如果你学得足够扎实的话,那么等你好不容易学到应用层,兴许就会发现所有的工具列表名称全都得换掉了 —— 因为下一波应用的浪潮又到了。
对于非理工科专业的小伙伴来说,我实在无法想象你能仅仅通过自学就把前面那些东西都掌握。如果能成功,那我对你的自学能力和意志力钦佩不已。
推荐
所以,在知识星球「玉树芝兰」里,星友让我推荐「更好地理解 AI 的核心原理和规律」的书籍时,我推荐的是这几本: