本科学历工作十年辞职走AI科研路，直接选PHD还是研究型硕士

基本情况：本科北京理工大学（985+211）电子科学与技术专业，GPA在77/100左右
工作10年，金融领域，银行，投行部

现在目标：想走AI科研路，把此作为今后人生目标，兴趣在研究真正的强人工智能，具体考虑的专业选择为机器学习（深度学习）方向和脑机接口方向，如有更合适的方向欢迎回复中一并推荐。

留学选择：留学机构分析，本科GPA过低，在考到T100+G320+的前提下，phd以专业排名和导师为主去申请，比较大的可能为专业排名前50，综合排名50-100甚至100名以后的学校phd有成功希望。
研究硕士以专业排名和综合排名为主去申请，为专业排名前50，综合排名30到60有成功希望。

本人困境：读phd的话不知道综合排名50-100的学校ML PHD在毕业后的科研出路怎么样，在美国是否有进入研究所或一些课题组继续搞科研的机会，担心最差的情况是发了个无关紧要的PAPER拿了个PHD学位然后还是回国，无法在科研领域呆下去。
好处是有全奖的概率大，可能比读研究生再加博士节约时间。
读研究型硕士好处是可能以此为跳板进入更好的学校读phd走科研路，但可能要耽误两年时间，听说读完硕士除非继续读同校phd可以省去phd前两年的课程，否则phd还是要至少读满5年。
另外有个好处是硕士今年9月较大概率能走，比phd最快明年9月能走节约一年时间。

故希望在读的或已毕业的各位能帮忙分析下这两条路的优劣，谢谢！如有其他的路线也可以一并指出，如去其他国家一些科研实力较强并且我有可能申请上的高校读研读博。

备注：中介画的学校名单（2019US NEWS排名）
22 加州大学伯克利分校
25 卡耐基梅隆大学
27 密歇根大学安娜堡分校
41 加州大学圣地亚哥分校
46 伊利诺伊大学厄本那-香槟分校
49 伦斯勒理工学院
49 威斯康星大学麦迪逊分校
56 俄亥俄州立大学
56 普渡大学西法拉叶分校
59 华盛顿大学西雅图分校
70 斯蒂文斯理工学院
.1point3acres70 明尼苏达大学双城分校
76 弗吉尼亚理工学院
80 纽约州立大学石溪分校
85 加州大学河滨分校
89 纽约州立大学水牛城分校
115 亚利桑那州立大学

sweettian 发表于 2020-1-10 14:19
感谢回复！
谢谢指出meta learning这个方向，我确实如您所说目前只是门外汉级别，深度学习也是我自认为的 ...

还是门外汉就想着申请PHD然后改变世界了？hmmm，你觉得你有什么条件和特质能打动一个老师，而且按照你的说法，还得是科研比较强的老师？要不你看看知乎这个回答，感受一下ai phd的申请难度https://www.zhihu.com/question/269262542 ？另外，你毕业十年从事跟代码完全不相关的工作，你现在还会写代码会推导数公式会概率会统计吗？

我感觉就是一些外行的记者写了个大新闻然后你看了被刺激到了然后才想去研究所谓的强人工智能。我肯定你甚至连coursera之类平台的machine learning和deep learning课程都没看过，就这样子怎么去搞ai相关的科研？

看样子楼主对于自己要做的方向还不很清楚, 有下面几点
- 研究所谓"强人工智能" (AGI) 是为学界所抵制的 (比如这篇文章1, 文章2), 另外, 即使没有这种抵制, 在可预见的未来, 算法层面的AGI都不太可能实现
- 申请machine learning的难度不用说, 如果楼主在投行做的不是相关工作那么就是难度 ** 2
- brain interface这个东西属于neuroscience, 算法层面上偏信号一点, 跟machine learning的相关度虽然有, 但是不大, 据我观察在cs系里做这个的人不多, 大多数在ee系或者medical school里最后
最后好奇为啥楼主要quit了投行的工作, 即使ML的PhD毕业, 也有为数不少去投行工作的 (比如我师姐), 这么看起来楼主已经达到了我师姐的目标了

申硕士还行 申phd绝大多数中介都太外行了 这种选校 一看就是usnews综排选出来的 你如果真想搞ai 至少要自己多做点功课 研究一下教授和选校 专排综排还有csranking 都只是参考 主要是教授
而且这几年ai尤其是deep Learning 这块火的厉害 如果没有文章你不好申的

脑机接口是什么？有些好奇。另外改好奇楼主想把ai定为人生目标的背后的故事。选校我不太了解帮不了忙

看综排没意义啊 中介知道ucb和cmu是big4吗 建议至少看一眼http://csrankings.org/
lz还需要补充的背景介绍：受过多少科研训练，具体什么方向

感谢回复
按时间轴，应先从最后的问题谈起
原因是生活上遭受了些变故，然后回顾之前的人生觉得继续这种安稳的生活到老并不是自己想要的，然后想起自己以前一直没有正视的梦想，细节不展开了，很俗套的故事。
我真正的梦想或者说感兴趣的东西是研究意识的本质，最终实现意识的传输，存储甚至复制。但看了些相关专业对意识的定义，发现想法过于遥远，不论是哲学心理学脑科学计算神经科学物理学计算机学都没有真正的定义出意识是什么。
于是退而求其次，想通过让机器人产生意识来逆推意识的本质，所以想研究强人工智能。这方面也有疑惑，正如您所说感觉现在人工智能的主流在于解决实际的场景问题，让人工智能的计算结果接近或胜于人类，而不是去让人工智能产生意识，感觉侯世达这种在研究意识本质的科学家已经不在主流之内。我是希望能写出让机器自我学习自我提升的算法的，作为外行感觉深度学习和卷积神经网络是目前最接近这个算法的，所以选择了深度学习方向。其实也考虑过计算机视觉与自然语言处理。另外非常想知道现在有哪些比较强的实验室或者导师在研究让机器自我学习自我提升的算法。（强化学习？）
考虑到研究这种算法更类似于理论研究工作，短期难以有应用，于是想先找一个好应用并且自身感兴趣的方向便是脑机接口方向。这个领域我关注了十年了，因为一直想玩上脑控的VR游戏。

感谢回复
确实申phd应该以教授和专业为主，中介那边也明白这个问题，所以一直在给我说很多综排一百以后的学校也很好
但我毕竟不了解美国高校实际情况不敢轻信，也没有途径知道在cs或者说AI领域有哪些窝在普通学校的好导师，话说大家都知道是好导师的话竞争也应该很激烈

工作十年还读？

现在流行的 比较接近让机器自主学习的分支叫meta learning。我看了你的发言很好奇你对机器学习的现状真正有多少了解。这样申phd，现实意义上来讲太不容易了。连这个领域最近有什么新成果，谁是领军人物在哪个学校都说不上来，那我只能怀疑您对领域前沿还完全停留在疑似民科式脑补的阶段。毕竟现在ai phd流行申请自带顶会…

之前的回帖如果扩充成statement of purpose就很像我高中毕业时候对事情一知半解还一拍大腿就对neural network很感兴趣。


我的建议是cs229看完231n看完Berkeley cs285看完再来想申请的事。要想超越前沿首先要了解一下前人都干了什么。然后再问问自己真的喜欢这个方向吗？数理基础能跟得上吗？毕竟一天不做数学我手都生了，何况十年。

转行搞科研不是避开quarter life crisis的好方法。真的不是。

再就是科研你以为没有派系吗？比较边缘化的分支没有势力更难找research position。综排一百出来如果publication比较不好看的话那就更加骨感了。但pub多不多不是你说了算，看运气…

（本楼的意思是对要读phd的人我就使劲劝退。还是劝不动的就随便读。）

阿钟 发表于 2020/01/10 12:54:36
现在流行的 比较接近让机器自主学习的分支叫meta learning。我看了你的发言很好奇你对机器学习的现状真正有多少了...

感谢回复！
谢谢指出meta learning这个方向，我确实如您所说目前只是门外汉级别，深度学习也是我自认为的比较贴合目标的方向
另外现在还在研究类脑计算这个方向，如您了解还请问和强人工智能是否关联较高