ph.d 翻譯為哲學(xué)家猾警，指在某個(gè)領(lǐng)域可以建立新的世界體系的人。 一般意義上說(shuō)應(yīng)該是發(fā)明家隆敢，cs ph.d 不同于一般的面向CV開(kāi)發(fā)工程師发皿，其面相的領(lǐng)域需要開(kāi)辟，探索拂蝎，發(fā)現(xiàn)穴墅。
主要研究方向
計(jì)算機(jī)方向總體上分三類(lèi)：
Fundamental Theory Of Computer Science，以我的了解和數(shù)學(xué)關(guān)系比較大 温自，建立新的世界架構(gòu)玄货，比如圖靈機(jī)。
Computer Engineering：在當(dāng)前計(jì)算機(jī)體系前建立的軟硬件系統(tǒng)悼泌，操作系統(tǒng)松捉，計(jì)算機(jī)語(yǔ)言，編譯器等券躁。
Applications：如何利用計(jì)算機(jī)完成實(shí)現(xiàn)交叉工作惩坑，比如AI，各種領(lǐng)域軟件開(kāi)發(fā)也拜。
內(nèi)容廣泛以舒，不僅僅包含數(shù)學(xué)，還會(huì)涉及材料慢哈，物理學(xué)蔓钟，化學(xué)等等，而且和不同領(lǐng)域都存在交叉卵贱。
1. Fundamental Theory Of Computer Science（硬核）
1.1 System
Systems的內(nèi)容十分廣泛滥沫，包括OS, Architecture, Network等等，比如特定場(chǎng)景操作系統(tǒng)键俱，并行高性能計(jì)算機(jī)兰绣，分布式系統(tǒng)，存儲(chǔ)系統(tǒng)和編程系統(tǒng)编振，文件系統(tǒng)缀辩、云系統(tǒng)，高性能系統(tǒng)計(jì)算、系統(tǒng)的可靠性臀玄、安全性瓢阴，測(cè)量與性能分析。
頂會(huì)：SOSP健无，OSDI荣恐，這兩個(gè)是OS最好的會(huì)議，每?jī)赡觊_(kāi)一次累贤，輪流開(kāi)叠穆，比如今年是OSDI，那么明年就是SOSP畦浓。由于這兩個(gè)會(huì)議方向很廣痹束，因此影響很大检疫。
1.2 Computer Architecture
美國(guó)斯坦福大學(xué)最近在一份報(bào)告中分析了過(guò)去 20 年間出現(xiàn)的幾乎所有的處理器讶请，發(fā)現(xiàn)處理器性能提高了約 1 萬(wàn)倍。該報(bào)告進(jìn)一步指出屎媳，在 1 萬(wàn)倍的性能提升中夺溢，半導(dǎo)體工藝貢獻(xiàn)了 100 多倍，計(jì)算機(jī)體系結(jié)構(gòu)貢獻(xiàn)了 80 多倍烛谊，可見(jiàn)計(jì)算機(jī)結(jié)構(gòu)對(duì)提升計(jì)算機(jī)性能的重要性风响。
計(jì)算機(jī)系統(tǒng)結(jié)構(gòu)是計(jì)算機(jī)的機(jī)器語(yǔ)言程序員或編譯程序編寫(xiě)者所看到的外特性。所謂外特性丹禀，就是計(jì)算機(jī)的概念性結(jié)構(gòu)和功能特性状勤，主要研究計(jì)算機(jī)系統(tǒng)的基本工作原理，以及在硬件双泪、軟件界面劃分的權(quán)衡策略持搜，建立完整的、系統(tǒng)的計(jì)算機(jī)軟硬件整體概念焙矛。
說(shuō)人話(huà)就是研究計(jì)算機(jī)硬件體系的葫盼。
未來(lái)計(jì)算機(jī)模型
現(xiàn)代計(jì)算機(jī)自問(wèn)世以來(lái)已歷經(jīng)50余年的歷史，但計(jì)算機(jī)所遵循的基本結(jié)構(gòu)形式始終是馮·諾依曼機(jī)結(jié)構(gòu)村斟。它的基本結(jié)構(gòu)特征是“共享數(shù)據(jù)和串行執(zhí)行”的計(jì)算機(jī)模型贫导。 按照這種結(jié)構(gòu)，程序和數(shù)據(jù)放在共享存儲(chǔ)器內(nèi)蟆盹，CPU取出指令和數(shù)據(jù)進(jìn)行相應(yīng)的計(jì)算孩灯，因此CPU與共享存儲(chǔ)器間的信息通路成為影響系統(tǒng)性能的“瓶頸”，芯片性能提升速度遠(yuǎn)高于存儲(chǔ)性能的提升速度逾滥。多年來(lái)在并行計(jì)算機(jī)結(jié)構(gòu)及處理的研究已經(jīng)取得了很多成果峰档，如陣列機(jī)、流水機(jī)、向量機(jī)等面哥，使計(jì)算速度有了很大提高哎壳，但就本質(zhì)上仍無(wú)法克服馮·諾依曼機(jī)結(jié)構(gòu)上的缺陷。
1.目前 CPU 的處理速度和內(nèi)存容量的成長(zhǎng)速率要遠(yuǎn)大于兩者之間的流量尚卫，將大量數(shù)值從內(nèi)存搬入搬出的操作 占用了 CPU 大部分的執(zhí)行時(shí)間归榕，也造成了總線(xiàn)的瓶頸。
2.程序指令的執(zhí)行是串行的吱涉，由程序計(jì)數(shù)器控制刹泄，這樣使得即使有關(guān)數(shù)據(jù)已經(jīng)準(zhǔn)備好，也必須遵循逐條執(zhí)行指令序列怎爵，影響了系統(tǒng)運(yùn)行的速度特石；
3.存儲(chǔ)器是線(xiàn)性編址，按順序排列的地址訪問(wèn)鳖链，這是有利于存儲(chǔ)和執(zhí)行機(jī)器語(yǔ)言姆蘸，適用于數(shù)值計(jì)算。但高級(jí)語(yǔ)言的存儲(chǔ)采用的是一組有名字的變量芙委，是按名字調(diào)用變量而非按地址訪問(wèn)逞敷，且高級(jí)語(yǔ)言中的每個(gè)操作對(duì)于任何數(shù)據(jù)類(lèi)型都是通用的，不管采用何種數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)灌侣，多維數(shù)組推捐、二叉樹(shù)還是圖，最終在存儲(chǔ)器上都必須轉(zhuǎn)換成一維的線(xiàn)性存儲(chǔ)模型進(jìn)行存儲(chǔ)侧啼。這些因素都導(dǎo)致了機(jī)器語(yǔ)言和高級(jí)語(yǔ)言之間存在很大的語(yǔ)義差距牛柒，這些語(yǔ)義差距之間的映射大部分都要由編譯程序來(lái)完成，在很大程度上增加了編譯程序的工作量痊乾。
4.馮·諾依曼體系結(jié)構(gòu)計(jì)算機(jī)是為邏輯和數(shù)值運(yùn)算而誕生的皮壁，它以 CPU 為中心，I/O 設(shè)備與存儲(chǔ)器間的數(shù)據(jù)傳送都要經(jīng)過(guò)運(yùn)算器符喝，在數(shù)值處理方面已經(jīng)達(dá)到很高的速度和精度闪彼，但對(duì)非數(shù)值數(shù)據(jù)的處理效率比較低，需要在體系結(jié)構(gòu)方面有革命性突破协饲。
在非馮領(lǐng)域畏腕，包括近年來(lái)的出現(xiàn)的量子計(jì)算機(jī)，光子計(jì)算機(jī)茉稠，神經(jīng)計(jì)算機(jī)（Neural computer）等描馅，其中量子芯片已經(jīng)面世，中國(guó)科大潘建偉團(tuán)隊(duì)構(gòu)建起76個(gè)光量子的量子計(jì)算原型機(jī)“九章”而线，處理高斯玻色取樣的速度比目前最快的超級(jí)計(jì)算機(jī)快一百萬(wàn)億倍铭污。如果量子計(jì)算機(jī)可以普及恋日，計(jì)算機(jī)系統(tǒng)、計(jì)算機(jī)語(yǔ)言嘹狞、軟件體系岂膳，從業(yè)人員培養(yǎng)體系都會(huì)被推翻重來(lái)。
特定場(chǎng)景芯片
比如在人工智能芯片方面磅网，谷歌開(kāi)發(fā)了用于AI計(jì)算高性能硬件TPU谈截，Intel推出了針對(duì)深度學(xué)習(xí)市場(chǎng)的眾核CPUKnights Mill，英偉達(dá)推出了GPGPU涧偷，而且還有了DGX-1這樣的產(chǎn)品簸喂；在互聯(lián)網(wǎng)大規(guī)模核心推薦算法場(chǎng)景，百度推出的“百度昆侖1”已在百度搜索引擎燎潮、小度等業(yè)務(wù)中部署超過(guò)2萬(wàn)片喻鳄；自動(dòng)駕駛領(lǐng)域，特斯拉發(fā)布了用于自動(dòng)駕駛深度學(xué)習(xí)和解決帶寬瓶頸的D1芯片确封。
針對(duì)高并發(fā)除呵、高性能和高效需求，阿里平頭哥發(fā)布了為云而生倚天710隅肥，CIPU竿奏，阿里云飛天+CIPU體系的推出袄简，針對(duì)性地解決了云資源的多個(gè)痛點(diǎn)腥放。首先，該體系通過(guò)全硬件虛擬化和轉(zhuǎn)發(fā)加速绿语，將存儲(chǔ)時(shí)延降至最低30us（PLX）秃症，IOPS高達(dá)300萬(wàn)，存儲(chǔ)帶寬可達(dá)200 Gbps吕粹，全面超越市面上所有云產(chǎn)品种柑；同時(shí)，該體系還將數(shù)據(jù)中心內(nèi)的基礎(chǔ)帶寬從100G升級(jí)至200G匹耕，VPC的PPS轉(zhuǎn)發(fā)性能從2000萬(wàn)提升至4000萬(wàn)聚请，網(wǎng)絡(luò)時(shí)延從22us降低至16us，RDMA協(xié)議下更可低至5.5us稳其。在計(jì)算能力方面驶赏，新體系實(shí)現(xiàn)了單容器虛擬化消耗減少50%，虛擬化容器啟動(dòng)速度快350%既鞠。主流通用計(jì)算場(chǎng)景下煤傍，Nginx性能提升了89%，Redis性能提升了68%嘱蛋、MySQL提升了60%蚯姆。
該領(lǐng)域的四大國(guó)際頂級(jí)會(huì)議: ISCA(偏芯片領(lǐng)域), HPCA, MICRO, ASPLOS五续。
ps: 對(duì)于體系結(jié)構(gòu)領(lǐng)域的應(yīng)屆畢業(yè)生來(lái)說(shuō)，市場(chǎng)上有大致上三種工作可以選龄恋，一種是去做金融疙驾，高頻交易之類(lèi)，薪水很高郭毕；另一種是去做機(jī)器學(xué)習(xí)荆萤，利用體系結(jié)構(gòu)領(lǐng)域的知識(shí)和技能去做機(jī)器學(xué)習(xí)應(yīng)用的調(diào)優(yōu)，也是薪水很高铣卡；比較符合體系結(jié)構(gòu)傳統(tǒng)的工作链韭，例如去傳統(tǒng)的芯片設(shè)計(jì)公司做芯片。
在半導(dǎo)體集成電路領(lǐng)域煮落，按照中國(guó)當(dāng)前的國(guó)情敞峭，這個(gè)產(chǎn)業(yè)將迎來(lái)爆發(fā)階段。據(jù)報(bào)道蝉仇，在過(guò)去的四個(gè)季度旋讹，全球20個(gè)增速最快芯片公司，19個(gè)來(lái)自中國(guó)轿衔。
比如前一段時(shí)間看到一直關(guān)注的頻道老石談芯的博主石侃(倫敦帝國(guó)理工學(xué)院電子工程系博士沉迹、高級(jí) FPGA 研發(fā)工程師)宣布加入國(guó)內(nèi)某芯片大廠。相信隨著更多尖端人才的回流害驹，國(guó)家戰(zhàn)略?xún)A斜鞭呕，中國(guó)的計(jì)算機(jī)技術(shù)會(huì)越來(lái)越強(qiáng)大。
1.3 嵌入式實(shí)時(shí)計(jì)算機(jī)
主要研究嵌入式的宛官，希望未來(lái)的一天計(jì)算機(jī)可以植入人的大腦葫松，微型計(jì)算機(jī)像手機(jī)一樣進(jìn)去大眾生活中，就像科幻片里底洗，召之即來(lái)?yè)]之即去腋么。
1.4 Computer Networks
Networking甚至包括Telecommunication。這個(gè)范圍可以說(shuō)是非常的大亥揖。網(wǎng)絡(luò)應(yīng)用珊擂、網(wǎng)絡(luò)協(xié)議、網(wǎng)絡(luò)通信、網(wǎng)絡(luò)理論、網(wǎng)絡(luò)安全颅和、加密解密、路由算法扳剿、甚至編解碼都是需要學(xué)習(xí)的學(xué)科。
1.5 Mobile computing
移動(dòng)計(jì)算是隨著移動(dòng)通信昼激、互聯(lián)網(wǎng)庇绽、數(shù)據(jù)庫(kù)锡搜、分布式計(jì)算等技術(shù)的發(fā)展而興起的新技術(shù)。移動(dòng)計(jì)算技術(shù)將使計(jì)算機(jī)或其它信息智能終端設(shè)備在無(wú)線(xiàn)環(huán)境下實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)傳輸及資源共享瞧掺。它的作用是將有用耕餐、準(zhǔn)確、及時(shí)的信息提供給任何時(shí)間辟狈、任何地點(diǎn)的任何客戶(hù)肠缔。這將極大地改變?nèi)藗兊纳罘绞胶凸ぷ鞣绞健?/p>
1.6 計(jì)算機(jī)理論
計(jì)算機(jī)理論涵蓋的領(lǐng)域十分廣泛，包括算法和數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)哼转、計(jì)算復(fù)雜性明未、密碼學(xué)、計(jì)算幾何壹蔓、組合學(xué)趟妥、隨機(jī)與去隨機(jī)化、算法博弈論和量子計(jì)算等佣蓉。
計(jì)算機(jī)理論科學(xué)是完全偏向理論的學(xué)科披摄，研究的不只是算法，更加重要的是算法的有效性和可行性勇凭。
理論計(jì)算機(jī)科學(xué)領(lǐng)域有兩大頂會(huì)疚膊，一個(gè)是ACM（美國(guó)計(jì)算機(jī)學(xué)會(huì)）的STOC，另外一個(gè)是IEEE（國(guó)際電氣和電子工程師協(xié)會(huì)）的FOCS虾标。
1.6.1 Algorithms & complexity
計(jì)算機(jī)領(lǐng)域的算法的創(chuàng)新改進(jìn)寓盗，比如華為的俄羅斯小伙，對(duì)數(shù)學(xué)問(wèn)題的突破夺巩，使得華為基站大幅度領(lǐng)先贞让。 最近看了一篇文章，某個(gè)團(tuán)隊(duì)在最大流問(wèn)題利用這個(gè)問(wèn)題柳譬，算法獲突破性進(jìn)展。
1.6.2 Cryptography
密碼學(xué)是研究編制密碼和破譯密碼的技術(shù)科學(xué)续镇。研究密碼變化的客觀規(guī)律美澳，應(yīng)用于編制密碼以保守通信秘密的，稱(chēng)為編碼學(xué)摸航；應(yīng)用于破譯密碼以獲取通信情報(bào)的制跟，稱(chēng)為破譯學(xué)，總稱(chēng)密碼學(xué)酱虎。
舉個(gè)：md5加密相信大家都聽(tīng)過(guò)雨膨，用過(guò)。發(fā)明者是Ronald Rivest教授(耶魯大學(xué)數(shù)學(xué)專(zhuān)業(yè)读串，斯坦福大學(xué)計(jì)算機(jī)科學(xué)ph.d)聊记，他有多項(xiàng)發(fā)明撒妈，比如md6，RSA 排监，此外還著有書(shū)籍《Introduction to Algorithms》狰右，2002年因RSA加密方案，獲得年度圖靈獎(jiǎng)舆床。
2. Computer Engineering
軟件工程/系統(tǒng)軟件/程序設(shè)計(jì)語(yǔ)言棋蚌。 研究用工程化方法構(gòu)建和維護(hù)有效的、實(shí)用的和高質(zhì)量的軟件的學(xué)科挨队。它涉及程序 設(shè)計(jì)語(yǔ)言谷暮、數(shù)據(jù)庫(kù)、軟件開(kāi)發(fā)工具盛垦、系統(tǒng)平臺(tái)坷备、標(biāo)準(zhǔn)、設(shè)計(jì)模式等方面情臭。
典型的軟件有電子郵件省撑、嵌入式系統(tǒng)、人機(jī)界面俯在、辦公套件竟秫、操作系統(tǒng)、編譯器跷乐、數(shù)據(jù)庫(kù)等肥败。這個(gè)專(zhuān)業(yè)比較靈活，可以說(shuō)是為程序員服務(wù)的程序員愕提，是個(gè)人比較感興趣的方向馒稍。
3.Applications
3.1 AI
AI解放生產(chǎn)力
隨著計(jì)算機(jī)硬件性能的巨大提升，曾經(jīng)沉寂一時(shí)的AI卷土重來(lái)浅侨。Ai大幅度提高生產(chǎn)力纽谒，取代人類(lèi)工作，如果你的工作符合以下特征如输，你的工作被機(jī)器人取代的概率非常大：大量的重復(fù)性勞動(dòng)鼓黔，每天上班無(wú)需過(guò)腦，經(jīng)由訓(xùn)練即可掌握的技能不见，工作空間狹小澳化，坐在格子間里，不聞天下事稳吮。拜人工智能所賜缎谷，未來(lái)肯定會(huì)有人類(lèi)從事的工作會(huì)被消滅。
AI細(xì)分為機(jī)器學(xué)習(xí)和數(shù)據(jù)挖掘灶似，人工智能列林，計(jì)算機(jī)視覺(jué)(感知)瑞你，自然語(yǔ)言處理，網(wǎng)絡(luò)信息收集席纽。
Ai涉及到的具體場(chǎng)景包括捏悬，智能機(jī)器人，戰(zhàn)爭(zhēng)AI润梯，智慧醫(yī)療过牙，自動(dòng)駕駛，語(yǔ)音識(shí)別纺铭。在物流行業(yè)中寇钉，無(wú)人貨倉(cāng)，智能分揀系統(tǒng)舶赔，客服系統(tǒng)也都已經(jīng)充滿(mǎn)了AI的身影扫倡。
AI的缺陷
1.復(fù)雜性問(wèn)題 很遺憾，截至目前竟纳，人工智能(AI)基本沒(méi)有帶來(lái)顛覆性的產(chǎn)業(yè)價(jià)值撵溃。原因也很簡(jiǎn)單，AI目前不具備處理世界“復(fù)雜性”的能力锥累。如何判斷AI+是否可以為一個(gè)產(chǎn)業(yè)帶來(lái)顛覆性影響與價(jià)值缘挑，關(guān)鍵在于AI能否處理這個(gè)產(chǎn)業(yè)所在供給需求的復(fù)雜性。
復(fù)雜性是系統(tǒng)科學(xué)發(fā)展到當(dāng)前階段桶略，人類(lèi)對(duì)系統(tǒng)屬性的本質(zhì)認(rèn)識(shí)语淘。從對(duì)自然現(xiàn)象的解釋?zhuān)綄?duì)生物進(jìn)化的理解，再到對(duì)社會(huì)領(lǐng)域人造工程系統(tǒng)的構(gòu)建际歼，以及對(duì)經(jīng)濟(jì)發(fā)展的管理惶翻，人們開(kāi)始意識(shí)到再這些探索活動(dòng)背后都面臨著相同的敵人，那就是“復(fù)雜性”鹅心。 現(xiàn)在全球?qū)?fù)雜性沒(méi)有一致的定義吕粗，但對(duì)其屬性倒是有基本統(tǒng)一的認(rèn)知：非線(xiàn)性、混沌巴帮、涌現(xiàn)性溯泣、自組織、自適應(yīng)性榕茧。
除此以外，復(fù)雜性還有3個(gè)層次：自組織客给、自適應(yīng)和決策博弈用押。第一層次是自組織，指無(wú)機(jī)系統(tǒng)演化遵從自然規(guī)則靶剑，第二層次是指生物系統(tǒng)演化遵循目的導(dǎo)向的自適應(yīng)性蜻拨，而最高層次是人類(lèi)處理事情時(shí)的決策博弈過(guò)程池充。因此所謂復(fù)雜性，可以理解成無(wú)機(jī)世界的自組織缎讼、有機(jī)世界的自適應(yīng)以及人類(lèi)的心理決策博弈收夸。
每一個(gè)產(chǎn)業(yè)都有其自身的自組織、自適應(yīng)和決策博弈血崭，AI+必須直面這個(gè)復(fù)雜性卧惜，才能創(chuàng)造增量?jī)r(jià)值。以腫瘤治療為例夹纫，AI可以幫助人類(lèi)克服腫瘤嗎咽瓷？那么AI首先就要直面腫瘤的復(fù)雜性，舰讹！AI必須理解生命是如何在內(nèi)在機(jī)制的驅(qū)動(dòng)下茅姜，如何自行從簡(jiǎn)單向復(fù)雜、從粗糙向細(xì)致方向發(fā)展月匣。她必須理解生命系統(tǒng)如何對(duì)外界環(huán)境干擾或內(nèi)部變化做出自我適應(yīng)钻洒。她必須考慮腫瘤自身與人免疫系統(tǒng)的博弈，理解腫瘤和人免疫系統(tǒng)的相互博弈锄开。
以上述標(biāo)準(zhǔn)看素标，在多個(gè)行業(yè)，AI+僅僅解決了“點(diǎn)”的問(wèn)題院刁，而沒(méi)有觸及系統(tǒng)復(fù)雜性糯钙，更談不上解決復(fù)雜性問(wèn)題，自然無(wú)法創(chuàng)造增量?jī)r(jià)值退腥，顛覆傳統(tǒng)模式任岸。在未來(lái)，誰(shuí)先掌握解決復(fù)雜性的AI狡刘，誰(shuí)才能真正運(yùn)用AI享潜，為產(chǎn)業(yè)賦能。 2.算力問(wèn)題 傳統(tǒng)計(jì)算機(jī)架構(gòu)導(dǎo)致的性能問(wèn)題嗅蔬，無(wú)法滿(mǎn)足當(dāng)前算力的需要剑按。 雖然近些年基礎(chǔ)算力、智能算力和超算算力都有很大程度的增長(zhǎng)澜术，未來(lái)5年全球的增速甚至超過(guò)50%艺蝴，但與日益復(fù)雜的算法模型和快速增長(zhǎng)的現(xiàn)實(shí)需求而言，仍然存在較大的缺口鸟废。同時(shí)猜敢，存算一體架構(gòu)、量子計(jì)算、光子計(jì)算和類(lèi)腦計(jì)算芯片尚處于實(shí)驗(yàn)室的研發(fā)階段缩擂，離大規(guī)模商業(yè)化還有較長(zhǎng)的時(shí)間鼠冕，無(wú)法以技術(shù)革命的方式實(shí)現(xiàn)跨越式發(fā)展。雖然胯盯，諸如商湯科技懈费、華為等頭部公司采取了建立人工智能計(jì)算中心（AIDC）的方式，來(lái)滿(mǎn)足未來(lái)智能計(jì)算需求的快速增長(zhǎng)博脑；我國(guó)神威憎乙、天河、曙光三臺(tái)E級(jí)超算系統(tǒng)的研制工作也在逐步推進(jìn)趋厉，很多國(guó)內(nèi)的硬件公司著手計(jì)算機(jī)硬件的國(guó)產(chǎn)化替代寨闹。但從短期來(lái)看，算力將會(huì)是一個(gè)制約人工智能技術(shù)發(fā)展的現(xiàn)實(shí)困難君账。
比如無(wú)人駕駛至今無(wú)法真正投入使用繁堡，很大大神從工業(yè)界重返學(xué)術(shù)界的現(xiàn)象很大，比如離開(kāi)谷歌的李飛飛乡数。AI浪潮已經(jīng)來(lái)襲了3次椭蹄，海水退去，不知道能否游上岸净赴，未來(lái)AI能走多遠(yuǎn)绳矩，仍是未知數(shù)。
頂會(huì)：AI頂會(huì)最為熟知的人工智能領(lǐng)域最核心的四大頂會(huì)AAAI玖翅、IJCAI翼馆、ICML和NIPS，以及作為計(jì)算機(jī)視覺(jué)和自然語(yǔ)言為代表的CVPR和ACL這兩大學(xué)術(shù)會(huì)議金度，也涌現(xiàn)了許多“后起之秀”应媚，比如僅創(chuàng)立六年卻有深度學(xué)習(xí)頂會(huì)“無(wú)冕之王”之稱(chēng)的ICLR，還有創(chuàng)辦于1996年的大有趕超ACL之勢(shì)的自然語(yǔ)言處理領(lǐng)域頂會(huì)EMNLP猜极，這些“新星會(huì)議”的崛起中姜，使得AI領(lǐng)域的會(huì)議呈現(xiàn)出亮點(diǎn)紛呈、多面開(kāi)花的局面跟伏。
3.2 生物醫(yī)療
比如計(jì)算機(jī)在醫(yī)療中的應(yīng)用丢胚，Ai診病，通過(guò)提取病人特征受扳，快速診斷携龟，縮短醫(yī)生診療時(shí)間。提前預(yù)測(cè)病人病情勘高，指定醫(yī)療方案骨宠，AI篩選藥物浮定，制藥相满，醫(yī)療報(bào)告生成层亿。使用人機(jī)接口，通過(guò)腦電波控制機(jī)械驅(qū)體等立美。
目前AI在醫(yī)療領(lǐng)域得到廣泛的應(yīng)用：例如Abundy的癌癥診療系統(tǒng)匿又，在2分鐘可以檢測(cè)完130張癌癥片子，而一個(gè)經(jīng)驗(yàn)豐富的醫(yī)生2分鐘只能看一個(gè)建蹄。
廣州祈福醫(yī)院有一個(gè)“沃森診室”碌更，機(jī)器人沃森可以只用10秒就能閱讀3469本醫(yī)學(xué)專(zhuān)著和10余萬(wàn)份臨床報(bào)告。醫(yī)生只需在機(jī)器上錄入患者相關(guān)信息洞慎，短短幾十秒內(nèi)一份70頁(yè)至100頁(yè)的治療報(bào)告就會(huì)生成痛单。雖然目前AI只能充當(dāng)醫(yī)生的助手，兩者相結(jié)合劲腿，給患者提供最大的保障旭绒，然而人工智能機(jī)器人將會(huì)逐步取代那些普通醫(yī)生。
3.3 robot
機(jī)器人研究方面比較廣焦人，目前美國(guó)是該領(lǐng)域的領(lǐng)跑者挥吵，比如戰(zhàn)斗機(jī)器人，包括無(wú)人機(jī)花椭，比較常見(jiàn)的任務(wù)包括偵察忽匈，排雷等，如美國(guó)波士頓公司的BigDog和阿特拉斯矿辽，部分型號(hào)的機(jī)器人裝備了機(jī)槍等攻擊性武器丹允。Big Dog還可以幫助美軍承擔(dān)大重量物品的長(zhǎng)途搬運(yùn)工作，能夠克服各種路面的異常情況袋倔，可以說(shuō)是現(xiàn)代版的"木牛流馬"雕蔽，可能是諸葛亮提供的思路??。
工業(yè)機(jī)器人奕污，比如汽車(chē)生產(chǎn)組裝流水線(xiàn)萎羔，無(wú)需人工干預(yù)，各種機(jī)器人在指令下碳默，協(xié)同完成汽車(chē)各個(gè)部位的組裝贾陷。甚至無(wú)人工廠，比如小米手機(jī)工廠嘱根，其在世界智能大會(huì)中展示的宣傳片顯示髓废，未來(lái)該工廠將24小時(shí)熄燈生產(chǎn)，無(wú)人干預(yù)该抒，甚至一秒鐘就能生產(chǎn)一部手機(jī)慌洪。
家庭護(hù)理機(jī)器人，就像保姆一樣，完成餐桌碗碟的擺放冈爹，自動(dòng)挑選放入洗碗機(jī)涌攻，感覺(jué)這個(gè)可以入手一臺(tái)啊。
有些機(jī)器人可以代替人工的高危作業(yè)频伤，比如焊接機(jī)器人恳谎，海底探險(xiǎn)機(jī)器人，維修機(jī)器人憋肖，等等因痛。
機(jī)器人在未來(lái)會(huì)取代很多職業(yè)，比如快遞小哥岸更，阿里分揀機(jī)器人“小黃人"三個(gè)小時(shí)的工作量相當(dāng)于100名工人一天的工作量鸵膏。
3.4 經(jīng)濟(jì)和計(jì)算
投資相關(guān)，比如利用計(jì)算機(jī)預(yù)測(cè)股市怎炊，制定投資計(jì)劃谭企，數(shù)據(jù)分析等。
一旦看好一家公司结胀，優(yōu)秀的金融分析師會(huì)提前分析邁入赞咙，幫助機(jī)構(gòu)調(diào)整投資并賺取巨額的收益。隨著大數(shù)據(jù)時(shí)代的來(lái)臨糟港，近年來(lái)攀操，一種觀點(diǎn)十分流行：量化分析師即將完全取代主觀分析師，機(jī)器即將完全取代人秸抚。這是因?yàn)槿祟?lèi)金融分析師無(wú)法跟AI抗衡了速和，人工智能可以深度學(xué)習(xí)，讀取歷史數(shù)據(jù)剥汤，預(yù)測(cè)未來(lái)市場(chǎng)的走向颠放。曾有論文指出，未來(lái)20年吭敢，美國(guó)47%的工作崗位將由于自動(dòng)化技術(shù)而處于“高度危險(xiǎn)”之中碰凶，其中54%的工作崗位來(lái)自金融行業(yè)。這并不奇怪鹿驼，畢竟銀行和金融行業(yè)的基礎(chǔ)就是信息處理欲低。擁有超強(qiáng)速算速度的人工智能，可以更加高效幫助企業(yè)進(jìn)行投資畜晰，比起傳統(tǒng)的金融分析師更有效率砾莱。
3.5 Human-computer interaction
這是一門(mén)交叉學(xué)科，涵蓋藝術(shù)凄鼻，設(shè)計(jì)腊瑟，計(jì)算機(jī)聚假，心理學(xué)，社會(huì)學(xué)等等學(xué)科闰非。主要是通過(guò)過(guò)計(jì)算機(jī)輸入膘格、輸出設(shè)備，以有效的方式實(shí)現(xiàn)人與計(jì)算機(jī)交流河胎。
人機(jī)交互這個(gè)專(zhuān)業(yè)作為產(chǎn)品和用戶(hù)之間的橋梁闯袒，已成為行業(yè)發(fā)展不可或缺的重要一環(huán)。無(wú)論是手機(jī)UI游岳，汽車(chē)操作界面設(shè)計(jì)，用戶(hù)體驗(yàn)其徙，游戲設(shè)計(jì)又或是VR產(chǎn)業(yè)都需要這個(gè)專(zhuān)業(yè)的人才胚迫。
3.6 Computer graphics
計(jì)算機(jī)圖形學(xué)(Computer Graphics，簡(jiǎn)稱(chēng)CG)是一種使用數(shù)學(xué)算法將二維或三維圖形轉(zhuǎn)化為計(jì)算機(jī)顯示器的柵格形式的科學(xué)唾那。
簡(jiǎn)單地說(shuō)访锻，計(jì)算機(jī)圖形學(xué)的主要研究?jī)?nèi)容就是研究如何在計(jì)算機(jī)中表示圖形、以及利用計(jì)算機(jī)進(jìn)行圖形的計(jì)算闹获、處理和顯示的相關(guān)原理與算法期犬。
比如元宇宙概念，AR眼鏡已經(jīng)可以逼真的在你眼前投射大屏避诽，聲臨其境的感受3d環(huán)境龟虎，這種在科幻電影中才能出現(xiàn)的場(chǎng)景已經(jīng)成為現(xiàn)實(shí)。
ps: 以上只是幾個(gè)大類(lèi)分類(lèi)沙庐，計(jì)算機(jī)的蓬勃發(fā)展鲤妥，對(duì)人類(lèi)社會(huì)產(chǎn)生巨大沖擊，計(jì)算機(jī)未來(lái)一百年會(huì)發(fā)展成什么樣拱雏，應(yīng)該是一件很有趣的事棉安。
Engineer VS cs phd
學(xué)術(shù)界VS工業(yè)界
phd基本上工作流程是做研究，找方向铸抑，做實(shí)驗(yàn)贡耽，發(fā)paper，不需要你每天沒(méi)月都有產(chǎn)出鹊汛，因?yàn)榭蒲惺且粋€(gè)long term的工作蒲赂，自由度很高。
一般程序員日常操作是需要寫(xiě)各種report柒昏，周報(bào)凳宙、月報(bào)、日?qǐng)?bào)职祷∈仙基本工作是發(fā)現(xiàn)問(wèn)題届囚，百度一下，復(fù)制是尖，整合意系，模仿，技術(shù)解決方案基本是面向API開(kāi)發(fā)?饺汹。
是不是有時(shí)候突然會(huì)感覺(jué)自己做的事很無(wú)聊（沒(méi)錯(cuò)說(shuō)的就是我!!?? )蛔添，復(fù)制粘貼本身就很無(wú)聊；應(yīng)用層的這種工作對(duì)一些人來(lái)說(shuō)無(wú)法產(chǎn)生有效刺激兜辞，而且更可怕的是迎瞧，長(zhǎng)期在這種模式下工作，生產(chǎn)力會(huì)一直停留在某個(gè)層次逸吵，無(wú)法提高凶硅，準(zhǔn)確來(lái)說(shuō)，應(yīng)該是 3-6 個(gè)年后扫皱，他們的生產(chǎn)力集體達(dá)到了一個(gè)“平臺(tái)期”足绅，再也無(wú)法增長(zhǎng)。
無(wú)聊的另一個(gè)來(lái)源是韩脑，總覺(jué)得自己的工作很死板總是一個(gè)老套路氢妈，沒(méi)有什么挑戰(zhàn)性，沒(méi)有那種intellectual challenge在里面段多。公司工作首量，有時(shí)候會(huì)碰到一些挑戰(zhàn)，比如說(shuō)原來(lái)一個(gè)星期寫(xiě)完的代碼衩匣，要讓你兩天寫(xiě)完蕾总，但是這樣的挑戰(zhàn)并不是intellectual challenge。
轉(zhuǎn)換思維
工業(yè)界里琅捏，我們應(yīng)該更多突破固定思維生百，少一些follow up，多一些new idea柄延，一些問(wèn)題除了現(xiàn)有的解決方案蚀浆，能不能想出別的方法呢，即使不是更好的解法搜吧，具體問(wèn)題要敢于質(zhì)疑權(quán)威市俊，走出自己的路。
一個(gè)任務(wù)完成后滤奈，我們的認(rèn)知摆昧、工程化能力、知識(shí)圈層蜒程，有沒(méi)有向外圍擴(kuò)展绅你。宇宙之大伺帘，知識(shí)世界之遼闊，窮極一生也不可能全部學(xué)完忌锯。與其被動(dòng)接受伪嫁，不如換種學(xué)習(xí)方式，去創(chuàng)造偶垮，融會(huì)貫通张咳，培養(yǎng)自己的創(chuàng)新能力。
工程師是一個(gè)非常需要?jiǎng)?chuàng)造力的工作崗位??似舵。如果只局限在自己的崗位設(shè)定而沒(méi)有更多思考脚猾，機(jī)械式完成任務(wù)的結(jié)果就是只能自嘲為“新生代的代碼農(nóng)民工”。只有把創(chuàng)造力啄枕、架構(gòu)能力和學(xué)習(xí)能力都融入開(kāi)發(fā)過(guò)程婚陪，才能感覺(jué)到自己的工作發(fā)揮出了工程師的真正價(jià)值，從而體驗(yàn)到研發(fā)的樂(lè)趣频祝。
Figure Out Your Life
大多數(shù)人都讀不了碩士博士，沒(méi)有機(jī)會(huì)做學(xué)術(shù)脆淹，但是這種作業(yè)方式特別值得我們學(xué)習(xí)常空。技術(shù)就是創(chuàng)新，不是學(xué)習(xí)API和各種知識(shí)盖溺，大多數(shù)人都不是搞技術(shù)的昙沦，而是軟件操作技工舰始、技術(shù)搬運(yùn)工，這是一個(gè)痛苦又不得不接受的現(xiàn)實(shí)。 很多人入行的時(shí)候希望搞技術(shù)俏让，去改變一些東西，最后確成了一個(gè)一年經(jīng)驗(yàn)用N年吼旧，面向API開(kāi)發(fā)郎嫁，停留在倦怠期，迷失在自我循環(huán)世界的老油條哮内。
選擇學(xué)術(shù)界還是工業(yè)界盗棵，取決你的性格，如果你天生不喜歡被約束北发，喜歡搞自己的事情纹因，那么科研可能更適合你。
有可能我們不知道自己做什么琳拨，慢慢找到自己想做的事瞭恰，figure out what you want。 只要你有興趣想學(xué)總歸是好的狱庇。我只想說(shuō)人生可能都會(huì)走點(diǎn)彎路惊畏，都是在不斷尋找正確的路恶耽。
對(duì)于讀博士的一些誤解
1.“讀博和科研只適合絕頂聰明或成績(jī)非常好的人∩陆兀”
這個(gè)看法是完全錯(cuò)誤的驳棱，如同“演員只有非常有表演天賦的人才能當(dāng)”一樣是個(gè)偽命題。你如果認(rèn)為大家心目中的學(xué)術(shù)大牛都是絕頂聰明的人农曲，就好比說(shuō)經(jīng)常出現(xiàn)在新浪首頁(yè)或者微博熱搜的那幾位明星的演技都非常好一樣社搅。
在博士群體，做出頂級(jí)科研的并不都是同輩中超級(jí)聰明的人乳规，也不一定是平均成績(jī)點(diǎn)數(shù)(Grade Point Average, GPA)最高的人形葬，更不一定是參加ACM編程競(jìng)賽的高手們，而恰恰是那些有耐心有毅力堅(jiān)持去鉆研的人暮的。
很多博士生只要選好導(dǎo)師笙以，選好研究方向，肯花費(fèi)時(shí)間冻辩，都能做出頂尖的研究猖腕。有很多在海外學(xué)術(shù)圈頗有建樹(shù)的學(xué)者當(dāng)年的學(xué)習(xí)成績(jī)并不好。
2.“科研窮三代恨闪，讀博毀一生倘感。”
這句話(huà)在其他領(lǐng)域或許是對(duì)的咙咽，但在計(jì)算機(jī)領(lǐng)域就是錯(cuò)的老玛。在計(jì)算機(jī)領(lǐng)域，通過(guò)讀博掙錢(qián)的大有人在钧敞！計(jì)算機(jī)學(xué)科的特性就是科研與產(chǎn)業(yè)結(jié)合得非常緊密蜡豹。尤其是最前沿的科研，對(duì)產(chǎn)業(yè)有很大的推動(dòng)作用溉苛，并產(chǎn)生經(jīng)濟(jì)利益镜廉。
一個(gè)典型的例子就是谷歌的創(chuàng)始人佩奇和布林都是博士生，也出自博士家庭炊昆。雖然他們沒(méi)讀完博士就去創(chuàng)業(yè)了（布林自稱(chēng)現(xiàn)在在職讀博士）桨吊，但是如果他們沒(méi)有讀博，那將很難開(kāi)創(chuàng)出谷歌的核心技術(shù)凤巨。
目前業(yè)界大數(shù)據(jù)系統(tǒng)的寵兒Spark视乐，就是由加州大學(xué)伯克利分校的教授和博士們開(kāi)發(fā)的。首席開(kāi)發(fā)者馬泰扎·哈里亞(MateiZaharia)即使有掙大錢(qián)的機(jī)會(huì)敢茁，也沒(méi)有完全放棄麻省理工學(xué)院的教職佑淀。
在網(wǎng)絡(luò)技術(shù)領(lǐng)域，目前業(yè)界關(guān)注的核心“軟件定義網(wǎng)絡(luò)”也是教授和博士們?cè)诖髮W(xué)里開(kāi)發(fā)出來(lái)的彰檬。谷歌伸刃、威睿(VMware)谎砾、 Databricks (Spark)、Nicira (OpenFlow)以及無(wú)數(shù)頂尖技術(shù)公司雇傭了數(shù)以千計(jì)的計(jì)算機(jī)專(zhuān)業(yè)畢業(yè)的博士捧颅，因?yàn)椴┦客ǔ１绕渌蛦T更接近核心技術(shù)景图。
如果你想實(shí)現(xiàn)自己的技術(shù)夢(mèng)想并掙大錢(qián)，讀博士是一個(gè)很好的選擇碉哑≈勘遥“讀博就得走清貧的人生道路”是沒(méi)有任何道理的。
3.“科研做的東西大部分都是廢紙扣典，對(duì)實(shí)際一點(diǎn)幫助都沒(méi)有妆毕。”
這種觀點(diǎn)在計(jì)算機(jī)領(lǐng)域也是不正確的贮尖。計(jì)算機(jī)科學(xué)并不是屠龍之技笛粘。今天幾十億人都離不開(kāi)的計(jì)算機(jī)網(wǎng)絡(luò)的原型就是從加州大學(xué)洛杉磯分校發(fā)展起來(lái)的，萊昂納多·克萊洛克(LeonardKleinrock)教授在阿帕網(wǎng)(ARPANET)項(xiàng)目中開(kāi)發(fā)了互聯(lián)網(wǎng)的雛形湿硝，并在1969年發(fā)送了互聯(lián)網(wǎng)的第一個(gè)數(shù)據(jù)包薪前。
20世紀(jì)70年代，美國(guó)工程院院士林善成(Simon Lam)教授在他的博士論文中分析了解決鏈路層沖突的方法关斜，最后被以太網(wǎng)采用序六，融入到我們的生活中。
林教授在90年代開(kāi)發(fā)了安全套接層(SSL)的第一個(gè)實(shí)現(xiàn)系統(tǒng)蚤吹，如今安全套接層被運(yùn)用到每臺(tái)電腦和手機(jī)的瀏覽器中。不僅是計(jì)算機(jī)網(wǎng)絡(luò)随抠，幾乎每個(gè)計(jì)算機(jī)領(lǐng)域的技術(shù)都被科研引領(lǐng)著裁着。
按照加州大學(xué)伯克利分校博士后研究員錢(qián)學(xué)海博士發(fā)表在《中國(guó)計(jì)算機(jī)學(xué)會(huì)通訊》(CCCF)上的文章1所說(shuō)，計(jì)算機(jī)體系結(jié)構(gòu)這些年的發(fā)展拱她，都與該領(lǐng)域四大學(xué)術(shù)會(huì)議上的論文密不可分二驰。
另一方面，雖然很多論文在現(xiàn)實(shí)世界不一定能體現(xiàn)直接價(jià)值秉沼，但是在寫(xiě)文章的過(guò)程中桶雀，你能學(xué)到很多東西，比如提出問(wèn)題唬复、解決問(wèn)題矗积、語(yǔ)言表達(dá)的能力，這些都讓人受益無(wú)窮敞咧。
當(dāng)然讀博士不是一件輕松的事棘捣，需要超越常人的耐力，韌性和心理素質(zhì)休建，需要你真心的熱愛(ài)你的專(zhuān)業(yè)乍恐，需要踏實(shí)的學(xué)習(xí)方式评疗，不投機(jī)，不取巧茵烈，能扛住壓力百匆，不被周?chē)h(huán)境影響，堅(jiān)守自己的節(jié)奏孤獨(dú)前行呜投，板凳一坐十年冷加匈，暗香始自苦寒來(lái)。
我為什么鼓勵(lì)你讀計(jì)算機(jī)專(zhuān)業(yè)博士
讀博宙彪，你真的想好了嗎矩动？
4年計(jì)算機(jī)博士讀下來(lái)的一些感觸
一中國(guó)研究生被美國(guó)教授開(kāi)除，教授坦言：我就不該錄取你释漆！
計(jì)算機(jī)基礎(chǔ)問(wèn)題悲没，最大流問(wèn)題獲突破性進(jìn)展：新算法「快得離譜」
US sanctions helped China supercharge its chipmaking industry
The Map of Computer Science 中國(guó)計(jì)算機(jī)學(xué)會(huì)推薦國(guó)際學(xué)術(shù)會(huì)議和期刊目錄
馮?諾依曼計(jì)算機(jī)將漸行漸遠(yuǎn)?
