现在的AI专业（如机器学习）已经沦为调包专业了吗？

现在的AI专业（比如机器学习）已经沦为调包专业了吗？听听大神怎么说？

高赞回复一

作者：霍华德
链接：https://www.zhihu.com/question/327494084/answer/721135096
来源：知乎

我想你可能做了虚假的AI，虚假的AI有以下特点：

从不自己收集、处理、清洗、标注数据，而是找一个现有的数据集，疯狂过拟合数据集。
科研idea主要来自于各种模块的花式排列组合，包含但不限于：各种CNN，各种RNN，各种attention，各种transformer，各种dropout，各种batchNorm，各种激活函数，各种loss function
而不是从实际问题和自然语言的现有挑战出发来思考idea
总是指望靠一个算法、一个模型可以解决所有问题

想做好真实AI，必须：

不断反馈，分析，改进。据说谷歌的搜索质量负责人Amit Singhal博士每天要看20个以上的不好搜索结果，然后持续不断的迭代改进。
面对真实环境中获取数据难，数据标注成本高，数据脏难清洗等问题
从实际问题和自然语言的现有挑战出发，设计针对问题最适合合理有效的模型
从不指望一个算法和问题可以解决所有问题，所有遇到的问题会做出合理的分析和拆解，针对各个难点设计最优解决算法，各个击破。

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作者：万盛中路摇滚乐队

来源：知乎

调参是 ML 这一领域不可避免的，但 ML 并不只是调参。学习 ML 这一方向，最重要的，个人认为是搞懂基本数学原理。尤其是在当前各种包极大丰富的情况下。就比如线性回归，你需要搞懂，数学公式当中，哪些部分是学习出来的，哪些部分是固定的，每一部分的“物理意义”是什么，一个公式里面，绝不会有无缘无故多出来的东西，每个东西都有其存在的意义。然后才是尝试去写代码，比如要实现一个线性回归，你会怎么实现（这个可以看现有包的源代码）。进而可以推广到其他的模型方法。你是做 NLP 的，那你应该至少会看 ACL / EMNLP / NAACL / COLING 的文章吧。找到自己感兴趣的文章，反复阅读。看文章的重点在于，

搞清楚文章要解决什么问题。
当前这个问题存在的现状是什么样的，为什么会存在，现有的解决方法是什么。
现有解决方法的不足是什么。
作者提出的解决方法是基于什么思想，这一步非常重要。
作者的模型是怎么做的。

从我的学习经历来看，这其中，5可能是最不重要的。而搞清楚 4 直接可以推出各种不同的5。我之前有实验室的哥们，分析了某一篇文章的4，然后在那篇文章的5上加了不到20行代码，效果提升了20%。

如果你对机器学习还是很有热情的，那你可以多专心思考一下机器学习当中一些脱离了编码的本质问题。多看论文，多写代码，写一些脱离了现有包的代码。这有助于你培养很好的问题分析 insight。

如果你对机器学习感到绝望，请像我一样，转方向吧。之所以感到绝望，是因为穷，买不起显卡。

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作者：Xenophon Tony
来源：知乎

计算机科学需要抽象需要站在巨人的肩膀上发展，这都不是无脑灌水的理由，灌水是讨巧的做法，是一种套利搬砖，很快当这个领域的迭代速度越来越快信息变得越来越有效，甚至出现真正成熟易用的automl的时候，这样的套利机会会消失，也就不存在所谓的调参搬砖了。我不是说调参不好，只是指出了一个大趋势，而这个大趋势适用于所有领域。只有当人们从繁复的体力劳动中解放出来，才能静下心来研究机器学习中更有趣的话题。如果你见过机器学习中更壮丽的风景，就一定会认同我说的话。

你的感觉没错，这个领域的平均技术门槛就是很低，而且在走生化环材的老路，听说某大佬因为idea太多没时间写代码，他导师给他专门招了一个RA帮他写代码，像不像伪化生实验室里的lab assistant？总有一天这些灌水的paper干不过搜出来的网络，这波人也就自动消失了。计算机的气就是经历了时间检验的系统，算法和理论。我们应不应该花大量的时间读那些最新的研究？应该，但更多地时候，它们不配。

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作者：纳米酱
来源：知乎

这问题暗含着调侃，无奈，以及心酸。

按道理来说，在计算机领域，调包是非常值得鼓励的行为，一来增加了代码复用率，减少重复造轮子，降低开发成本，使得人们能够快速使用第三方工具产生生产力，本质是技术的进步。

很可惜，重复造轮子的难度，以及成本都特别低的时候，达到人人都觉得自己能够造轮子的时候，该行为会变成恶俗。

当然，有些地方啃技术硬骨头，人家才不会开源呢，你想调包都调不了。

总结

调包是必须掌握的，但基础知识更重要，两者缺一不可。

不管今后AUTOML怎么发展，做个既懂基础，又会调包的人，这才是人才。

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