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好久没刷题了, 最近因为感觉公司有点风声, 可能第二波裁员浪潮要来了, 就想刷一下题, 准备准备面试, 到时候真不幸被裁, 也不用花太多时间启动找工的过程. 但是今天刚打开每日一题, "Shortest Path in Binary Matrix", 不算太难, 但是也不是 easy 题目吧, 心血来潮直接把题目复制粘贴给 chatgpt 看下它会不会做, 然后 chatgpt 给我的代码直接复制过去, 竟然直接过了. runtime beat 了 61%, memory beat 了 12%. 然后又随便找了其他几道题试了试, 结果 chatgpt 正确率惊人的高. 大家有兴趣的话可以去试一试.
突然就感觉自己在那儿哼哧哼哧的刷题, 费了很大劲从简单的数组慢慢的啃下来各种经典算法, 数据结构, 这一切就突然没什么意义了, 辛苦付出换来的算法能力, AI 模型训练完成后自动就具备, 也觉得面试现在考这些算法题目也没什么意思. 这感觉就像你去应聘公交司机, 公交车已经开始上智能驾驶系统, 上班的时候只需要按开关启动系统, 不懂的地方随时有智能问答系统告诉你该怎么做, 但是面试的时候却是要求你用一台手动挡的汽车开科目二的考场路线. 你哼哧哼哧顶着烈日练车, 绞尽脑汁记忆各种技巧, 但是用来测试新版智能驾驶系统的测试车从你旁边呼啸而过, 一个漂移满分完成侧方位停车, 车头灯像眼睛一样看着汗流浃背地练车的你, 彷佛在看一个**, 因为它刚刚完成的这个动作你学了好久还只能慢慢的蹭进去, 而这对于它来说只是基本操作. 就觉得自己的努力一瞬间就失去了意义, 因为努力换来的结果没什么用处了. 唉......
-baidu 1point3acres
补充内容 (2023-06-01 15:18 +08:00):
没想到上热门了, 既然激起了讨论, 那我再多说一下自己的想法吧. 我觉得没有意义的点在于"解决算法难题"的这个能力现在出现在了机器上, 在这之前, 只有人类有这个能力.
.google и
以前不管你是自己想的答案, 还是 google 抄的答案, 解法都是人想出来的, 抄的代码也是人写的, 但是现在不是, GPT 能够理解问题描述, 自己写出答案. 虽然现在能力不足, 解决不了太难的题目, 而且生成的代码也是参考之前的人类写的答案, 没什么特别的地方, 但是就跟 Alpha Go 一样, Alpha Go 开始也是看人类的棋谱学习, 后面自己给自己下, 最后进化出来的下棋方式是它自己的方法. 如果新模型继续发展, 我觉得 GPT 像 Alpha Go 那样进化出自己的解答算法题目的方法也是个大概率事件.. ----
当我以前一直以为的只有人类才有的能力, 属于 engineer 的核心竞争力 ( 我个人觉得算法能力算是 problem solving 能力的一种体现吧) 出现在机器上的时候, 就感觉自己再继续投入时间去 sharpen 自己实现算法的能力就没意义了 (不是开发算法, 刷题不过是训练自己对于算法和数据结构的 implementation 熟练程度, 将已有的算法和数据结构, 根据给定的当前条件进行定制化的实现就是刷题训练的东西.)
机器能代替的能力对于大多数人来说都没有培养的意义. 楼里面有人举计算器的例子来反驳我, 如果用计算器来举例子, 我的意思大概就是当计算器出现以后, 珠算, 心算, 速算这种能力对于大多数人来说就没有什么意义了, 人类再快也不会比计算器快. 在计算器出现之前, 如果你训练自己的珠算能力, 你可能可以找份帐房先生的工作, 如果运气好, 还能进入大财主家里当帐房先生, 待遇会很好. 但是现在开始, 这种能力对你来说已经不重要了, 你只需要知道怎么用四则运算, 然后你的计算速度就取决于你按键有多快. 再举个例子就是现在的 AI 作画一出现, 那插画师这种职业可能也会渐渐消亡. 这个时候你去训练自己画得多快多好也没什么意义, 再快也快不过 midjourney 一天甩一百多张精图出来, 偶尔还有常人不会想到绘画方法的惊喜.
. 1point 3acres
我现在比较郁闷的地方是虽然感觉继续 sharpen 自己的算法实现熟练度可能已经没意义了, 但是现在还得继续投入大量时间到这上面去, 因为目前的面试还会考这些问题, 所以就感觉自己在花时间做无用功. 以前自己刷题的心态是: "刷过的题总会有用的.", 现在是: "刷再多以后也不会比 GPT 好用, 有锤子用." 大概就是这种转变.
.1point3acres
大家可以想一下, 如果 3 年后出了 GPT6, 7, 8..., 每次周赛一出来, 你只需要将题目描述复制粘贴到对话框, GPT 就大概率给出一个正确答案, 然后周赛 ranking 前几页全是 AI 味儿的答案, 那你还有多少激情坚持每周打周赛? 有点丧, 影响到大家的话对不住了. |