作者吴恩达，全球人工智能教育及研究领导者、DeepLearning.AI创始人，本文转自吴恩达知乎专栏

 

亲爱的朋友们：

人工智能遇上了一个“Instagram”问题。就像在Instagram上展现的完美身材让很多人觉得自己“不合格”一样，AI展示的令人兴奋的项目让很多人觉得自己的项目也不够格。正如社交媒体上人们完美生活的照片不具有代表性一样，人工智能开发者发布的惊人项目也不具有代表性。

我想说的是：请根据你自己的标准来判断你的项目，不要让那些闪闪发光的东西让你怀疑自己工作的价值!

这些年来，我偶尔也会有这种感觉，并怀疑自己是否在朝着一个能结出硕果的方向努力。几年前，当强化学习(RL)在雅达利游戏上取得进展，Alpha Go成为头条新闻，使用OpenAI Gym的RL视频在社交媒体上流传时，我仍然专注于监督学习。我的确有点怀疑自己是不是错过了什么，这一想法在朋友们不断跟我聊起他们在新闻上看到的关于RL的超酷进展时更加清晰。但幸运的是，我没有被“另一边的草可能更绿”所吸引，而是坚持做让我自己有兴趣的事情。

人工智能的发展如此之快，以至于一波又一波的新想法不断涌现：量子人工智能、自监督学习、transformer、扩散模型、大型语言模型等等。有些技术，比如量子人工智能，到目前为止基本上没有对应用产生影响，而其他一些技术已经激起了巨大浪花。由于这个领域在不断发展，所以不断学习和驾驭变化的浪潮至关重要。需要强调的是，我认为像ChatGPT这样的大型语言模型（LLMs）（以及以生成图像闻名的、影响很大但规模较小的扩散模型）将对人工智能产生变革性的影响，但它们远不是唯一重要的东西。

别人的健美身材不会影响你的美丽。一项热门新技术的出现也并不意味着你当前所做的研究没有价值，前提是它在技术上是合理的，有合理的影响预期，并且没有被新技术淘汰（这种情况鲜有发生）。各种形式和规模的项目都可以很出彩，今天的大热门只是在未来会被证明有价值的众多内容之一。

我并非建议你忽略新的消息。关注人工智能的新发展不仅可以帮助你保持在该领域的领先地位，还能起到激励作用。从Instagram上获得灵感很好，但因为FOMO（fear of missing out，错失恐惧症）而改变你的生活并不会带来更好的结果。

因此，如果你正在做的事情对你来说有意义，就请坚持你的信念，继续前进！也许你正在结构化数据集上训练XGBoost，并怀疑是否错过了ChatGPT的热潮。但即使XGBoost没有成为大热门，你也可能从中发现一些有价值的东西。

毕竟，想想几年前人们都围着RL转时，LLM研究人员是何感受。

     请不断学习
吴恩达

 

 

 

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