关于AI phd的前景

zrl_USTC2016 发表于 2018-8-13 16:27
我就不信现在读phd的在决定读phd之前都丝毫没有犹豫，没有考虑过未来？那叫草率

最起码想读phd的没多少发帖子求热门方向的把, 反而好像怕读自己喜欢方向phd找不着工作的稍微多一些. 再多了, 如果你自己的未来就是跟钱和热门相关的话, 不如读个master快点工作. 嘲讽大家说ai太火了? 因为确实是现在太火了大部分人都申不上啊, 不说火说啥.

能预测五年后火的方向早就去投机赚钱了 楼主先好好学习做科研吧

LZ要是想追热点就还是别投机了。找一个自己喜欢的方向好好读。要是想投机那就打好基础做software eng吧。
PS你觉得Hinton或者Sutton在上个世纪研究NN和RL的时候会想到现在这么火吗

问题是两年后ai是不是现在这个ai我们大家也都不知道了

作为deep learning theory方向在读的，我认为机器学习领域没那么容易破，可能5年后热度会下来，但我认为机器学习这块技术在很长时间会融入到各行各业。但deep learning在几年后会不会破呢？这个我就不好说了
先从学术上看，我明显感觉deep learning的理论研究的黄金时期可能过了，或不如16 17两年那么蓬勃发展了。因为大部分能做的方向都被大牛们做完了，剩下来的open problems 都是几乎没办法从理论上证明。高校相当一部分研究是以理论为主，应为买gpu肯定比不过大公司嘛。所以，我有点不看好高校在未来几年在deep learning研究上的发展，除了几个神校（ucb mit cmu stanford和普林斯顿 etc etc）。
再从业界看，我其实认为deep learning不算是个很reliable的工具。好多理论认知都不足，不能完全解释为什么deep learning的generalization很好，同时最近有点火的对抗样本方面的研究更让人头痛。但目前也看不到有什么别的工具在cv 等方向能替代deep learning，所以我们目前还是得用它。要是这几年有人发明了比deep learning更stable, reliable的机器学习的模型的话，那妥妥是新的浪潮，新的血液。

总结下就是，我感觉机器学习的方向不会破，但deep learning破不破得看后续研究的发展。

SakuraXTY 发表于 2018-8-14 04:21
作为deep learning theory方向在读的，我认为机器学习领域没那么容易破，可能5年后热度会下来，但我认为机 ...

DL本来就是ML的一个subfield我觉得，而且ML除了DL别的都是有理论支撑的（从statistical learning过来的一般都感觉比较legit哈哈） 只是目前DL感觉越来越玄学了哈哈。。。（还有Deep RL也是）
所以感觉可能未来比较好的方向是1）distributed ML/computing相关 2）比较多Ad hoc知识的可以把DL应用上去（医疗之类的）

Jing666 发表于 2018-8-14 04:41
DL本来就是ML的一个subfield我觉得，而且ML除了DL别的都是有理论支撑的（从statistical learning过来的一 ...

但感觉arxiv上面大部分做ml的都做dl啦。。。虽然我也不知道为什么。你说的两个方向有道理，但应用方面我不懂不好说。我今年做完手头上项目就不准备再继续做dl了，arxiv上也看得出dl的理论在降温，个人比较看好的是private distributed algorithm in ml/dl （dl能不能做的动也是未知数）

补充内容 (2018-8-14 04:49):
而且learning theory我感觉并没什么用啊。求的一堆bound并不能解释deep learning的generalization问题，大部分研究也完全不考虑算法。。。虽然我也做这块，但是越来越不想搞learning theory了

SakuraXTY 发表于 2018-8-14 04:21
作为deep learning theory方向在读的，我认为机器学习领域没那么容易破，可能5年后热度会下来，但我认为机 ...

感觉对于互联网企业恰好相反。传统的ML只有2种主要用途：Recommender System和Fraud Detection。依靠Big Data技术，这2种用途从Data Pipeline, Training/Inference, Lambda Architecture, Logging, Monitoring都有既定的Practice。只是缺少通用的Framework，过几年开源社区也造出FBLeaner那样成熟的Framework后肯定不再热门了。而DL还是工业界正在探索的领域，像Alexa/Google Home和无人车这样商业前景广阔的新领域，都需要依靠DL。