上周，BBY偶然在某书上刷到一则实验室招生帖。定睛一看，豁！原来是上交的 AI 学院。2k+点赞收藏量，上交人工智能是真火真牛啊！
图源来自 小红书
想来官号宣传推文把“导师队伍年轻，亦师亦友，活力十足”放在“选择上海交大人工智能学院的十个理由”中的第一个是有原因的～
谁家好导师亲自在xhs上招生啊😂
不过话又说回来，人工智能专业自2018年被正式纳入本科专业目录以来，5年多的时间里全国已有500余所高校开设了相关专业课程。
在这之中，清华和上交是被谈论最多的高校，从两个学校人工智能学院创办宗旨就能很明显看出两者培养人才方向侧重点的不同：清华致力于人工智能前沿创新研究及顶尖人才培养；交大致力于与企业深度合作解决关键核心技术问题，产出具有前瞻性、颠覆性的原始科技成果。
简单来说就是，清华筑基，交大应用。
照这发展形势，至少对接下来两三届大学生而言，人工智能都会是热门专业。那要抓住 AI 风口选择 AI 专业吗？什么样的人能在 AI 这条路上发展的很好？
01
什么样的人能
在AI这条路上能走得更好？
我们或许可以从走理论研究道路和走应用实践道路这两个维度上去讨论这个问题。
如果是走理论路线的话，像人工智能这种科研节奏非常快的学科，它的发展就像是大鱼通吃，小鱼饿死，你得跑的非常快才能在这个领域生存下来。
所以对于学科发展的前瞻性认识、你捕捉学科前沿的意识和能力就显得尤为重要；还有就是你得胆子非常大，因为很有可能同时出现了 N 多个方向，得在很短的时间里选择一个方向继续做下去，还要承担被别人抢先做或者压根做不出来成果的风险，这就很考验学科知识是不是扎实和心态是不是稳定强健了。
但对于像交大偏向于培养的应用型的学生来说，最重要的能力其实是看你能不能够捕捉到生活当中或者人的痛点需求。这也可以部分解释为什么在AIGC领域热投岗位第一的是产品经理， 他们需要做的就是理解用户需求，然后思考如何运用人工智能去更好地解决这些问题。
脉脉 -《AIGC人才趋势洞察》报告
就业市场也给出了同样的答案，猎聘发布的《2023AIGC人才趋势洞察》报告里有这样一句话：AIGC的时代属于跨界复合型人才，那种既懂业务，又懂应用，也能跨界，还有品位和创造力的人。怎样突破性的把AI技术与你本身所学专业相结合，是比单纯学习AI更有价值的创新。
例如近两年迅猛发展的 NLP 技术的分支大语言模型（LLM），就对只拥有更强专业知识的技术型人才进行了降维打击。因为一方面，大语言模型让用户不需要懂得软件运行的逻辑和命令，只需要用人类语言和 AI 交流即可；另一方面，输出结果的好坏更多依赖于“软技能”，比如，提示能力、对话能力、提问能力、想象力等等。
在这种情况下，同样的图像生成任务，一个精通软件运行的所有逻辑，能闭着眼睛操作Photoshop的各种指令的软件工程师，也可能会输给一个不懂编程，也不会用Photoshop，但能熟练使用 midjourney 的资深画师。因为画师可以通过输入更精准的提示词（Promt）来生成更好的作品，甚至进行二次创作，这是软件开发者所缺乏的一种“软技能”。
02
想要“文转理”，
人工智能是个好选择吗？
交大的文科学生在大一时也是需要去学数理基础课程的，虽然学起来超级痛苦，但其实是学校提供的一次“内测”机会，测试自己到底适不适合、热不热爱理工科专业。数学是理解算法和模型的基础，而编程则是实现这些模型的工具，学习这些基础课程是通往更深入学习的重要一步。
交大也有丰富的学科资源，通识教育体系下，学生可以通过选修多样化的课程，接触不同的学术领域和思维方式，打好跨学科基础；同时，交大对学科交叉融合的开放包容，也给了同学们跨学科发展、实现学术理想的多种可能，“零门槛”转专业申请制，多次开放的转专业机会，为同学们探索适合自己的专业方向提供了很大的自由度。
但需要注意的是，虽然转出“零门槛”，转入还是有一定的门槛的，更何况是在交大。面对转专业申请的地狱级难度，同学们在专注于本专业，稳住GPA的同时，还是要抽出时间打好自己的数理基础，尽早接触到计算机相关的专业知识，让自己在转专业申请中展现出更强的竞争力和适应性。（BBY特别提醒：线性代数，离散数学，概率论与数理统计，复变函数与积分变换等数理知识一定要学，超重要的！）
此外，搞研究一定要对现象有深入的认识，文科专业同学在这方面反而会有一定优势。以自然语言处理（NLP）方向为例，文科专业的学生往往对语言学、哲学和历史有深厚的理解，这使得他们在 NLP 领域可以发挥他们对语言细微差别的敏感度、对文化背景的深刻理解以及对历史脉络的把握等优势，这些能力对于理解语言的复杂性和多样性至关重要，有助于在 NLP 任务中更好地处理语言的语义和语境问题。
03
读AI一定要卷学历吗？
交大2023年的本科毕业生中，有高达70%的学生选择了继续深造，攻读硕士学位已成为许多毕业生的普遍选择，打卡人类最高学位博士的同学也不在少数。
而关于人工智能专业，流行着这样一种观点——本科选 AI 的话，就一定得读到研究生。所以，选择人工智能专业就意味着需要一直深造吗？
如果单从就业市场发展的角度来回答这个问题，那么答案是肯定的。根据脉脉发布的《AIGC人才趋势报告》显示，在学历与工作年限上，AIGC相关岗位显示出“双高”的趋势，硕士及以上教育程度要求占比近半数，卷学历已然成为主流趋势。
面对这种高知人才扎堆的就业现状，继续深造确实能带来更多的机会。
脉脉 -《AIGC人才趋势报告》
事实上，在任何专业领域，深造都是提升个人能力和竞争力的重要途径，对于 AI 这样一个快速发展且充满挑战的领域来说，更是如此。
攻读硕士能提供扎实的技术基础或产品化能力，而读博则更适合那些想深入理论研究或加入顶尖技术团队的人。此外，读人工智能的博士，除了技术知识，还需要对伦理和哲学有一定的理解，因为这个领域一定会涉及到复杂的伦理问题，你需要有自己清晰的认知，不然读地越深，搞不好会“走火入魔”。
如果你有打算读到博士，还有一点必须要认真考虑：读博是一件苦差事，想顺利毕业也特别不容易，如果没有足够的动力，支持你去面对读博生涯中各种挑战，是很难读下去的。
来看一个 BBY 身边的例子，有一位学员 Frank，大学时他对人工智能产生了浓厚的兴趣，尤其是对神经网络的工作原理感到着迷，所以在专业分流时选择了计算机专业；在一次关于三维点云项目的暑期实践中，他开始隐隐约约被图像生成吸引，这段实验室经历在 Frank 心里埋下了日后研究计算机视觉方向的种子；硕士期间，在UIUC的自动驾驶项目中，Frank通过实际操作将计算机视觉与其他领域如控制和路径规划的知识整合起来，形成了一个完整的知识体系；而在意识到计算机视觉在就业市场的局限性后，他决定继续攻读博士学位，继续深耕三维重建和图像生成领域。
Frank 始终保持着感性自我和学术兴趣，同时结合自身能力阈值和客观业界情况，主动洞察，适时调整。没有无谓卷，也没有盲随大流，更没有权衡后丢弃初衷，而是动态平衡地走到了博士。
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所以，如果仅仅因为 AI 目前是一个热门趋势而盲目跟风，而忽略了个人的兴趣和爱好，那么在热潮退去后，你可能会发现自己缺乏持续前进的动力。真正的热情和长期的积累，才是支撑你在这一领域不断进步的关键。
04
美国顶尖
人工智能项目介绍
读到最后，BBY 送给大家一个小彩蛋⬇️
美国大学 AI 项目推荐&最顶尖美校 AI 领域研究方向介绍
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