[TOC=1,2] 作者按：Peter Norvig 任職于?[Google](http://www.liuhaihua.cn/archives/tag/google "View all posts in Google")，其職位是研究主管（Director of ?Research). Peter Norvig 是享譽世界的計算機科學家和人工[智能](http://www.liuhaihua.cn/archives/tag/%e6%99%ba%e8%83%bd "View all posts in 智能")專家。他是 AAAI ?和 ?ACM 的會員，是業界內經典書籍《Artificial Intelligence：A Modern?[App](http://www.liuhaihua.cn/archives/tag/app "View all posts in App")roach （人工智能：一種現代方法）》的作者之一。在加入 Google 之前，他曾經是 NASA 計算科學部門的主要負責人，并在南加州大學以及伯克利大學任教。本文前半部分是英國衛報的采訪，談到了人工智能、個人計算、地圖服務諸多領域。后半部分是他談自學編程的態度，抨擊了一堆想速成投機浮躁的人們。 　　**** （via：plus.google） 　　[谷歌](http://www.liuhaihua.cn/archives/tag/%e8%b0%b7%e6%ad%8c "View all posts in 谷歌")研究主管 Peter Norvig 在文中介紹了他對人工智能、個人計算和地圖服務諸多領域的看法。文中提供了 Peter 寫了大量 AI 筆記的個人[網站](http://www.liuhaihua.cn/archives/tag/%e7%bd%91%e7%ab%99 "View all posts in 網站")和公開課視頻地址。Peter Norvig 并不相信計算機能力的增強會把我們帶到奇點。他還認為，至少要花上 10 年或 10000 小時才可能學好編程。 　　首先給一些他的資料，個人網站很酷，里面有大量 AI 筆記，最有意思的是他曾經用 Python 寫了 21 行， 完成一個功能完備的拼寫檢查器。中文由 Eric Xu?[翻譯](http://www.liuhaihua.cn/archives/tag/tanslate "View all posts in 翻譯")版本 ? 　　他還曾經 TED 發表一個著名演說：容納十萬人的教室，講他創辦在線[教育](http://www.liuhaihua.cn/archives/tag/%e6%95%99%e8%82%b2 "View all posts in 教育")網站 Udacity 的故事 　　他在 Udacity 開了兩門[免費](http://www.liuhaihua.cn/archives/tag/%e5%85%8d%e8%b4%b9 "View all posts in 免費")公開課：Design of Computer Programs，Intro to Artificial Intelligence 　　**Part 1:?英國衛報的采訪** 　　Google 研究團隊匯聚了業界頂尖的[人才](http://www.liuhaihua.cn/archives/tag/%e4%ba%ba%e6%89%8d "View all posts in 人才")，不過它并一定適合所有人。如果你希望創辦自己的公司，或者希望在小公司工作，并不適合你。除了無人駕駛[汽車](http://www.liuhaihua.cn/archives/tag/%e6%b1%bd%e8%bd%a6 "View all posts in 汽車")之外，Google 也不會資助硬件上的研究。 　　“在內部我們仍然需要做出選擇。這里比初創公司更加自由一些：壞的決策不會立刻導致破產，但是你不能說，我要做些事情，給我 20 個工程師吧。”顯然，這涉及到優先級的問題，雖然有些優先級項目聽起來非常奇怪。 　　在 60 年代、70 年代的時候，許多重大[科技](http://www.liuhaihua.cn/archives/tag/tecnology "View all posts in 科技")成果來自貝爾實驗室、[IBM](http://www.liuhaihua.cn/archives/tag/ibm "View all posts in IBM")?沃森研究中心、施樂帕克研究中心（Xerox PARC），它們都研究與公司核心業務無關的技術，而許多發明都沒有獲得商業上的成功。對此，Peter Novig 非常了解，他提到了一本 1999 年的書：《探索未來：施樂如何創造、然后錯過了首個個人計算機》。 　　“書中說他們在探索未來，但他們以某種方式發明了未來”，他說，“我覺得他們租借了未來。有一天人們能夠買得起 PC，但是我們仍然沒有走到那一步，于是拿出 20 萬美元給研究員配備個人計算機，這樣可以看到未來會是什么樣子的。從某種程度上來說，我們在 Google 做的事情也是一樣的”。比如無人駕駛汽車、智能[眼鏡](http://www.liuhaihua.cn/archives/tag/%e7%9c%bc%e9%95%9c "View all posts in 眼鏡")，或者使用 1 萬多臺計算機檢查 1000 萬的[圖片](http://www.liuhaihua.cn/archives/tag/%e5%9b%be%e7%89%87 "View all posts in 圖片")去識別貓臉。 　　和上述那些研究中心不同，Google 的研究和公司的其它業務是緊密聯系的。“從某些方面看，我們做的事情很像英特爾，那里的研究團隊會設法開展新業務，如果他們做成了某種東西，但其他人從新業務中獲得更多[利潤](http://www.liuhaihua.cn/archives/tag/%e5%88%a9%e6%b6%a6 "View all posts in 利潤")，他們并不擔心，只要業界仍然買英特爾的芯片。我們也是一樣——如果我們發明了新東西，即使我們不擁有它，只要它能讓兩個人開始使用[互聯網](http://www.liuhaihua.cn/archives/tag/%e4%ba%92%e8%81%94%e7%bd%91 "View all posts in 互聯網")，就有可能有一個人會變成我們的用戶。因此，如果我們開創了一個新行業，對我們來說就是成功。” 　　無人駕駛汽車、智能眼鏡就是這樣的[產品](http://www.liuhaihua.cn/archives/tag/%e4%ba%a7%e5%93%81 "View all posts in 產品")。“我們把它們當做已有優勢的延伸——汽車是地圖能力的延伸，同樣，眼鏡是通訊和本地服務的延伸。” 　　Peter Norvig 的職業生涯中，人工智能是重要的一個方向，從 80 年代中期開始，他開始研究概率推理和不確定性。這涉及到貝葉斯的理論，當時在人工智能領域，對于這位 18 世紀數學家的想法仍然充滿懷疑。不過，隨著計算機的發展，他的理論已經獲得了廣泛應用。Peter Norvig 說，構建一個可用的系統是說服他人的最好方法。 　　他提到了 Google 翻譯，這個服務并不是由語言學家[開發](http://www.liuhaihua.cn/archives/tag/%e5%bc%80%e5%8f%91 "View all posts in 開發")的，而計算機學習語言的過程與人類完全不同，它利用的是廣闊的互聯網，從大量的翻譯文檔中學習將不同的語言配對。這和 Google 利用上萬臺計算機辨認貓一樣，屬于模式辨認。 　　Peter Norvig 并不相信計算機能力的增強會把我們帶到奇點，即人工智能趕上人類智能的時刻。他支持奇點研究院的原因是因為他認為一切都會加速變化，并且會改變社會，人們應該意識到這一點，不過，“我最大的擔心是，人們太關注特定日期了”。我們并沒有處于一個特殊的[時間](http://www.liuhaihua.cn/archives/tag/%e6%97%b6%e9%97%b4 "View all posts in 時間")點上，“我們在創造新東西，但是和過去比起來，今天做的并沒有什么不同。” 　　科技的進步并沒有改變人和機器的關系，“我是比較抗拒智能可以無限擴展自己的想法的。智能可以幫助你解決更難的問題，但是有些問題是抵抗智能的，你會到達這樣一個點，聰明不會對你有任何幫助，我認為我們的許多問題都是這樣的。就像政治——我們不會說，只要有一個更聰明的政治家就可以解決所有的問題”。 　　人們是否過分高估了智力的價值？對此，Peter Norvig 說，“ Kevin Kelly 與我討論過這個問題；他將此稱作‘Intelligentism’——認為智力是唯一重要特性的一種偏見。我們認為智力是重要的，并以此稱呼自己的種族，但是，如果我們是大象，或許我們會希望得到超級力量，或者如果我們是獵豹，會希望獲得超級速度。有些社會問題很難，是因為它們就是那個樣子，那不是我們足夠聰明之后就可以解決的”。 　　**Part 2: ?十年自學編程?** 　　隨意步入一家書店，滿目都是《7 天搞定 Java 編程》這種速成書目，相比于計算機技術書籍的如此“速成”，在其他領域的書籍里，你卻很難找到諸如：“三天學會貝多芬”，或者“五天搞定量子力學”，這種速成[教材](http://www.liuhaihua.cn/archives/tag/%e6%95%99%e6%9d%90 "View all posts in 教材")，甚至連《狗狗喂養手冊》這種寵物指南，都鮮有“幾天搞定”的說法。Felleisen et al. 在他們的著作《如何設計程序》一書中明確指出了這種“速成”的趨勢，并評論到：“垃圾的編程技術當然非常容易，傻子都能在 21 天之內學會，哪怕他天生就是個白癡。” 　　讓我們來仔細看看《3 天學會C++》這種速成教材實際上意味著什么： * **學會** 　　在 3 天時間里你幾乎沒有時間去寫任何有意義的程序，就更不要談什么從編程中獲得經驗和教訓這種事情了。你也不可能有時間和有經驗的[程序員](http://www.liuhaihua.cn/archives/tag/%e7%a8%8b%e5%ba%8f%e5%91%98 "View all posts in 程序員")一起工作和交流，也不會體驗到在真正的 C++ 環境下工作是什么感覺。長話短說吧，你就是沒時間，也學不到什么。所以這種書籍最多也就讓你有個粗淺的印象，但是絕對不可能有深入的理解。就像亞歷山大教皇說的那樣，“淺嘗輒止是很危險的”。 * **C++** 　　如果你有其他編程語言的基礎，那么 3 天之內你也許可以學到 C++ 的一些語法，但即使是這樣，你還是無法了解如何使用該語言編程。簡言之，如果你之前是一個 Basic 程序員，那么經過 3 天的學習，你會成為一個“能使用 C++ 語法編寫 Basic 風格程序的程序員”，不過這樣是沒法發揮出 C++ 語言本身的優勢的（說句不好聽的，你連怎么犯 C++ 的典型錯誤都不會）。 　　僅僅知道一點語法意味著什么呢？Allan Perlis 曾經說過：“**一個無法改變你思維方式的編程語言是不值得學習的。**”；另一種可能性是，你可以只學一點點 C++ 知識(類似的，或者一點點?[JavaScript](http://www.liuhaihua.cn/archives/tag/javascript "View all posts in JavaScript"),或者一點點 Flex Scr[ip](http://www.liuhaihua.cn/archives/tag/ip "View all posts in ip")t)，然后就可以利用現有的工具制作應用接口，完成特定的編程任務了。但是這樣的行為并不意味著你“會”編程了，你只是會使用這個工具完成任務而已。 * **3 天：很不幸，3 天是遠遠不夠的，往下看你就知道了。**  　　研究人員(Bloom (1985)、 Bryan & Harter (1899，見文后參考書目)、Hayes (1989)、Simmon & Chase (1973，見文后參考書目) 的一系列調查研究顯示，在各個領域內，要想獲得專業級別的水平，大約需要 10 年時間的努力。參與此項調查的領域包括：國際象棋，作曲，發報，繪畫，鋼琴演奏，游泳，網球等。科學家們從神經心理學和拓撲學的角度對這些領域進行研究，并得出結論。若要在某一領域內達到專家級的水平，其關鍵在于“審慎地重復”，也就是說，并非是機械地，一遍又一遍地練習，而是要不斷地挑戰自我，試圖超越自身當前的水平，通過不斷的嘗試挑戰，并在嘗試的過程中和嘗試之后對自身的表現進行分析和[總結](http://www.liuhaihua.cn/archives/tag/%e6%80%bb%e7%bb%93 "View all posts in 總結")，吸取經驗，糾正之前犯過的各種錯誤。把這一“審慎”的過程不斷重復，才能取得成功。 　　所謂的“捷徑”是不存在的，即使對于莫扎特這種天才來說，也沒有捷徑可走，盡管 4 歲就開始作曲，可是他也花了 13 年的時間，才真正地寫出了世界級的作品。再舉一個例子，甲殼蟲樂隊（The Beatles），他們似乎在 1964 年憑借一系列熱門單曲和其在艾德沙利文秀（The Ed Sullivan show）上的演出一炮而紅，但是你也許不知道，他們早在 1957 年就在利物浦和漢堡兩地進行小規模演出了，而在此之前的非正式演出更是不計其數。甲殼蟲樂隊的主要成名曲《Sgt. Peppers》，則是 1967 年才發行的。Malcolm Gladwell 公布了他對柏林音樂學院所作的一項研究的報告，該研究對比了一個班里的學習成績為上、中下三個檔次的[學生](http://www.liuhaihua.cn/archives/tag/%e5%ad%a6%e7%94%9f "View all posts in 學生")，并逐一詢問他們進行音樂練習的時間 　　這三個檔次中的所有人，大約都是在 5 歲的時候開始練習音樂的，一開始的時候大家練習音樂的時間都差不多，大約一周 2 到 3 小時。但是到了八歲左右，大家的區別就開始體現了。后來成為班里最好的那一部分學生開始比別的學生練習得更多，大概每周 6 到 9 小時，12 歲的時候每周 8 小時，14 歲的時候每周 16 小時，往后則越來越多，直到 20 歲左右，他們每周練習音樂的時間已經超過 30 小時了。在 20 歲的年紀，那些精英級別的演奏家們都有累計超過 10000 小時的音樂練習時間。相比之下，僅有部分優等生能達到 8000 小時的累計練習時間，而那些音樂教師級別的學生，他們的累計練習時間只有 4000 小時左右。 　　所以，也許這個**讓你能達到專業等級的神奇時間應該是 10000 小時，而不是 10 年**。 　　（Henri Cartier-Bresson (1908-2004) 說過，“（作為攝影師），你所拍攝的頭 10000 張照片都是垃圾”，但即使是垃圾作品，他拍一張照片也要花接近一小時。）Samuel Johnson (1709-1784) 認為這個時間應該更長：“在任何一個領域要想做到極好，勢必窮盡一生的精力，否則根本無法企及。” Chaucer (1340-1400) 也發出過“[生命](http://www.liuhaihua.cn/archives/tag/%e7%94%9f%e5%91%bd "View all posts in 生命")如此短暫，技能如此高深”的感嘆。Hippocrates (c. 400BC)因寫下了如下的句子而被人稱頌：“ars longa, vita brevis”，該句是來自于一個更長的引用：”Ars longa, vita brevis, occasio praeceps, experimentum periculosum, iudicium difficile”， 這段話翻譯成英語就是：“生命很短暫，但是技藝卻很高深，機遇轉瞬即逝，探索難以捉摸，抉擇困難重重”。這段話是用拉丁文寫的。在拉丁文里，ars 可以翻譯為“技藝”或者“藝術”，但是在古希臘文里，ars 只能做“技能”的意思，而沒有“藝術”的意思。 　　**你想當程序員么？** 　　下面是我列舉的程序員成功“食譜”： * 沉醉于編程，編程是為了興趣。保持這種充滿興趣的感覺，以便于你能將其投入到你的 10 年/10000 小時的編程時間中。 * 程序最好的學習方式是“在實踐中學習”。 　　更技術一些地說：“一個人在某個專業領域方面能夠達到最高水平，并不是因為這個人經驗增長了以后而自動獲得的，而是這個人為了進步所做出了專門的努力之后產生的結果。”(p. 366)“最有效的學習包括如下幾個要素：明確并且難度適當的任務，適應學習者個人情況，及時的信息反饋，有重新開始和改正錯誤的機會）(p. 20-21) 《Cognition in Practice: Mind, Mathematics, and Culture in Everyday Life》這本書提供了上述有趣的觀點 * 同其他程序員交流，多閱讀其他人寫的程序。這些遠比你看書或者上培訓班重要 * 如果你愿意的話，就選擇去讀一個計算機科學專業吧（當然你還可以去念這個專業的研究生）。 　　如果你能做到這點，那么你就有機會找到一些需要計算機學位[認證](http://www.liuhaihua.cn/archives/tag/authentication "View all posts in 認證")的工作，也會讓你對這個行業有更深的理解。不過，如果你不是上學的料，那么你可以（當然需要有足夠的毅力）靠自己學習，或者通過工作來積累經驗。無論你采用哪種途徑，光依靠書本是遠遠不夠的。“如果說僅僅靠學習油畫和調色技術無法創造出頂尖的畫家的話，那么光學習計算機科學課程更不能造就頂尖的程序員。”，Eric Raymond 這樣說過，他著有《新[黑客](http://www.liuhaihua.cn/archives/tag/%e9%bb%91%e5%ae%a2 "View all posts in 黑客")字典》一書。我所聘用過的最好的程序員僅僅只有高中文憑; 他寫了很多偉大的[軟件](http://www.liuhaihua.cn/archives/tag/%e8%bd%af%e4%bb%b6 "View all posts in 軟件")，他有他自己的新聞組，并且通過股權賺夠了錢，還開了家屬于自己的夜店。（作者說的這個人是 Jamie Zawinski，他是網景瀏覽器（Netscape）的早期開發這者之一，也是[開源項目](http://www.liuhaihua.cn/archives/tag/%e5%bc%80%e6%ba%90%e9%a1%b9%e7%9b%ae "View all posts in 開源項目")?Mozilla 和 XEmacs 的主要貢獻者，他開了一家叫做 DNA_lounge 的夜店，位于舊金山的 SoMa 區——譯者注） * 與其他程序員一起做項目。 　　在某些項目中要盡量做到最好，在某些項目中卻別做那么好。當你是最好的時候，你的[領導](http://www.liuhaihua.cn/archives/tag/%e9%a2%86%e5%af%bc "View all posts in 領導")能力就會得到鍛煉，并激發你高瞻遠矚的視野。當你做得不好的時候，你就能知道你的領導怎么做事，以及他們不喜歡哪些事（因為領導總是把那些他們不愛做的雜事丟給他們認為不得力的人去做） * 嘗試跟隨其他程序員一起做項目，嘗試去理解其他人所寫的[代碼](http://www.liuhaihua.cn/archives/tag/%e4%bb%a3%e7%a0%81 "View all posts in 代碼")。 　　看看如果你無法找到代碼的作者本人的情況下，理解和修正他寫的代碼需要花費什么樣的代價。同時也思考，如何規劃你自己的程序代碼，讓它們更容易被其他人理解和維護。 * 至少學習半打編程語言。 　　包括一種支持類抽象的語言（例如 Java 或者C++），一種支持函數抽象的語言（例如 Lisp 或者 ML），一種支持語法抽象的語言（例如 Lisp），一種支持聲明式編程的語言（例如 Prolog 或者 C++ 模板），一種支持協同程序的語言（例如 Icon 或者 Scheme），一種支持平行[并發編程](http://www.liuhaihua.cn/archives/tag/%e5%b9%b6%e5%8f%91%e7%bc%96%e7%a8%8b "View all posts in 并發編程")的語言（例如 Sial） * 牢記“計算機科學”中包含著“計算機”這個詞。 　　了解計算機需要花多長的時間執行一條指令，花多長時間從內存中獲取一個字（word）（包括緩存命中和不命中兩種情況），如果連續從磁盤中獲取[數據](http://www.liuhaihua.cn/archives/tag/%e6%95%b0%e6%8d%ae "View all posts in 數據")，時間消耗如何？以及需要花多少時間才能再磁盤上定位一個新的位置？ * 盡量參與語言的標準化過程。 　　往大了說，你可以試著加入 ANSI C++ 委員會這樣的專業[組織](http://www.liuhaihua.cn/archives/tag/%e7%bb%84%e7%bb%87 "View all posts in 組織")，往小了講，你也可以從自己的代碼規范入手，限定代碼縮進是需要 2 個空格寬還是 4 個空格寬。無論采用哪種方式，你都需要了解其他人對于語言的喜好，以及他們的喜好的程度，甚至你要知道他們為什么產生這樣的喜好的原因。 * 有良好的意識，能盡快適應語言標準化的成果。 　　要掌握上面所說的所有內容，光靠看書學習應該是很難做到的。 　　當我的第一個孩子出生的時候，我幾乎閱讀了市面上所有的《如何…》指南書籍，但是我讀完了以后還是覺得自己是個菜鳥。 　　30 個月以后，我的第二個孩子快出生時，我難道還要做一個書蟲么？不！相反，我此時更依賴我的個人經驗，這些經驗相比于那些上千頁的書籍，則更加有效和讓我放心。　　 > 本文作者董飛，[數據科學](http://www.liuhaihua.cn/archives/tag/%e6%95%b0%e6%8d%ae%e7%a7%91%e5%ad%a6 "View all posts in 數據科學")家，公號：董老師在硅谷。轉載請聯系授權并保留出處和作者，不得刪減內容。