华为天才钟钊200万年薪,计算思维的优势曝光?

人邮异步社区 2023-02-16 15:32:54

最近,华为“天才少年”钟钊首度披露科研成果,入职两年两度突破业界学界极限,引起广大网友热议。

钟钊作为201万年薪的“天才少年”于2019年加入华为,担任AutoML研究组的leader。不到一年,他就带领团队攻破了图像像素处理算法的难关,把AutoML技术应用到数千万台华为手机上,做到了在业界第一次将AutoML大规模商用的突破。

随后,他又带领团队自研出了端到端的像素级AutoML流水线,成功将视频摄影原型算法的复杂度降低百倍,再次突破业界与学术界的极限。

 

网友直呼:“这200万年薪也太值了吧!”

确实值啊,要知道钟钊解决的算法精度与模型大小的平衡,正是图像像素处理算法中的一大痛点。而这类算法对精度要求非常高,之前好多华为专家都没能成功攻克它。

一分耕耘一分收获,如今这些研究成功的背后,也离不开钟钊本人对算法的深入认识、对计算思维的透彻领悟。

小异看到这个消息,不由深思,为啥很多人对于算法只能停留在用的阶段,而许多天才却能攻破算法难关,甚至是创造算法呢?

近的比如华为的钟钊,时间久远的比如劳伦斯·佩奇和谢尔盖·布林利用互联网的“图”特性,发明了利用互联网的超链接来计算网页重要性的PageRank算法......

直到最近看了吴军博士的新书《计算之魂》,小异才明白原来拉开普通码农和计算机科学家差距的决定因素就是计算思维。

 

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那什么才是计算思维呢?为什么它如此重要?如此受欢迎?怎么培养计算思维?我们今天就借由《计算之魂》一书好好聊聊。

 

No.1

计算思维是什么?用于生活中的方法论

 

那么计算机思维究竟是什么呢?

半个多世纪以来,计算机发展的长河中涌现了许多充满智慧的人,他们用一个接一个的发明解决了接二连三的问题。这些发明不仅推动了计算机领域的进步,也为人类文明与科技历史增添了浓墨重彩的一笔。

这些发明看似只是单个的计算机领域成果,但从宏观上来说,它们凝结成了计算机时代特有的一套方法论。

计算机科学家们发展出来这套指导计算机的方法论正是计算思维,它是隐藏在这些发明背后的解决问题的思维方式。

哥伦比亚大学副校长周以真教授于2003年在美国计算机权威期刊《Communications of the ACM》杂志上发表论文《putational thinking》,定义了计算思维(Computational Thinking)这个存在很久但并不广为人知的词语——

“计算思维是运用计算机科学的基础概念进行问题求解、系统设计、以及人类行为理解等涵盖计算机科学之广度的一系列思维活动。”

她认为计算思维是21世纪中叶全球每个人都使用的基本技巧。

 

 

《计算之魂》中对于计算思维的定义与其在学术上的定义相差无几。这本书通过讲述各种计算机理论和算法的灵魂,帮助读者全方位、深刻地了解计算机科学,培养一种善于利用计算机解决问题的新的思维方式,从而在计算机领域获得更大的成功。而这种新的思维方式被吴军博士概括为计算思维。

那计算思维和我们平时解决问题的思维方式又有何区别呢?为什么我们需要拥有这种思维方式?

第一,人脑平时处理的问题,相比计算机要解决的问题,体量非常小,维度非常少。

问题不同,解决问题的方法也需要有所不同。我们的大脑习惯了解决相对简单的日常问题,而在面对需要计算机解决的问题时,就需要换一种思维方式。

第二,人们平时的思维方式通常是自底向上的,通过一些具体的例子总结出一些规律性的方法,这也被称为递推的思维方式

但是,采用计算机解决问题,通常需要自顶向下的思维方式,即先把一个复杂的大问题分解为小问题,在解决小问题之后,原先的大问题也就迎刃而解了。

这种思维方式被称为递归的思维方式,它有利于我们找到复杂问题的答案。

第三,人的思维活动通常是独立的行为,不同人彼此能够独立地做决定。

而计算机在遇到复杂问题时,需要将各种计算资源整合到一起,通过协作来解决问题。通过计算思维能解决连我们人类也无法处理的高难度问题。

第四,人们平时在追求卓越时,通常追求的是单一的指标。

但是在应用计算机算法时,我们始终要考虑成本和效率之间的平衡,特别是在时间和空间上的平衡。这是计算思维的特别优势之一。

 

 

No.2

了解计算思维方式最简单直接的办法,

就是了解计算机的算法

 

业界公认,计算思维包括四个主要阶段:

分解—>抽象—>识别模式—>算法。

其中,算法是计算思维的核心,了解算法正是了解计算思维方式最简单直接的方法。

很多程序员会说,“算法?我了解”。

但是对不起,你可能只是了解了它最浅层的东西。

事实上,一个计算机从业者,对算法的理解可以分为三个层次

第一个层次是了解它的皮毛,会做算法书中的一些练习题,这类人能够从事计算机的技术工作,但是很快会遇到职业发展的天花板。

第二个层次是能灵活运用它的思想方法,用计算机来解决大问题,对于这类人的工作,人们会讲,“咦,算法还能这么用,书上可没有讲过”。

第三个层次,也是最高的层次,是把算法发扬光大,解决那些在别人看起来无解的问题,这类人有不少在计算机科学和工程上做出了突破性的贡献。

 

为了让大家对抽象的算法有感性的认识,不再停留在刷题阶段,吴军博士用各种实际的例子加以描述,由浅入深逐渐递进——

通过美国顶级计算机公司(包括苹果、亚马逊、微软、Facebook、领英、IBM、雅虎、优步、英特尔、甲骨文等)和金融企业的面试题讲透计算机科学的艺术和精髓。

▮通过Facebook公司的上台阶问题、汉诺塔问题、九连环问题、八皇后问题、树的深度优先遍历等递归算法例子,让你学会逆向思考的递归思想。

▮通过自然语言的语法分析的算法例子,让你明白背后蕴藏着的嵌套思想。

▮通过Microsoft公司的七分黄金问题、苹果公司的小白鼠实验问题、苹果公司的两个玻璃球问题、哈夫曼编码等编码算法例子,让你转换计算机角度的编码思想。

▮通过Google公司的网络爬虫问题、最大流量问题、匹配问题、苹果公司的编辑距离问题、Facebook公司的长方体嵌套问题等算法例子,让你掌握应用广泛的图论思想。

▮通过高盛公司的25名选手争名次问题、Microsoft公司的从N个有序数组中挑选K个最大元素的问题、Google公司的找到最大的K个元素问题、分割算法、Facebook公司的实现超大规模的矩阵乘法运算问题等分治算法例子,让你领悟化繁为简的分治思想。

▮通过通过Microsoft公司的有效输出二进制数中1的数量问题、Google公司的高频单词二元组问题等算法例子,让你理解权衡时空的存储思想。

 ▲《计算之魂》的目录

 

虽然内容深刻,但是对于如何用通俗易懂的语言描述高深的技术原理,吴君博士自有高招,《数学之美》等作品便是最好的证明。

他回避了枯燥的数学推导,把重点放在算法题拆解、算法描述与分析等方面,大大降低了学习门槛,让你读得进,跟的上,学得透。

不愧是行业内顶尖人物,吴军博士通过对这些算法案例的剖析,把隐藏在其背后的计算思维彻底讲透了!

 

No.3

计算思维,大有可为

 

如今,计算机科学技术早已无处不在,无时不有。

譬如购物买菜时候用的手机支付,点外卖的各大软件,淘宝、京东、拼多多、唯品会等让我们剁手不停的电商平台,各种提供短租、长租、买房、卖房的交易软件,让你再也不用线下排队购票的火车、高铁、机票购买软件......

计算机包揽了我们的吃穿住行,每当我们接触科技,栖身于其中的计算思维便迸发着智慧的光芒。

对于大部分计算机行业的从业者来说,要想达到随心所欲的地步,就需要让自己的头脑按照计算机的方式去想问题。掌握计算思维无疑能把工作做得更好,完成别人完不成的任务。

而且,如今很多人热衷于在从事几年技术工作后很快转到管理岗位上,但是无论是从社会的需求还是个人发展的前景来看,高级专业人才的发展前景更为广阔。

特别是,当下我国正处在从追求数量向提高质量转变的过程中,急需大量高水平的计算机专业人才。

计算思维就是决定你的职业天花板的重要因素。

不过计算思维也早就不是计算机工程师、数学家等的专属,无论是医学、航天、文学、艺术、音乐和商业等各种领域的创新者都在实践它。

正如微软亚洲研究院院长周礼栋周礼栋所说:“AI跨界是大趋势,计算思维将像识字一样被掌握。” 

未来的世界是计算机的世界,面对全新的未来智能世界,不论你是否是技术人员,都需要掌握计算思维,这样才能看透技术本质,以更好的姿态拥抱科技

所以说,从今天开始读《计算之魂》这本书特别有意义——

对于计算机领域的从业者,无论是研究人员还是在一线从事开发的工程师,读完这本书之后能够在职业的发展道路上走得更快。

对于IT领域的企业家和管理者,书中对技术大势和边界的介绍,能够帮助他们理解各种技术之间的相关性和预先要求,以便更好地集中精力在边界内做事情。

对于准备进入计算机行业的年轻人,够通过这本书悟出计算机科学的精髓,这样将来可以少走弯路。

对于有志于学习科技、了解科技,特别是计算机科学的读者,能更好地了解IT产业的技术特点,体会一些信息时代特殊的做事方法,换句话来说就是不仅能够帮助他们了解计算机科学,也能让他们掌握一些科学方法。

 

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跟随吴军老师一起

感受计算科学的精髓和计算思维之妙

从底层逻辑上思考算法、掌握算法本质

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一同进行计算科学品位和认知进阶吧~

 

 

文章编辑:罗梦婷   审校:刘鑫

参考来源:

异步社区

《计算之魂》推荐词、前言、第1章、第2章、第3章、第4章、第5章、第6章、第7章、第8章

 

 

 

 

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作者在书中结合自己对计算机工程师的五级分级标准,详细讲解了不同层次的解决方法、思考深度,深度阐述题目背后的计算机科学精髓。
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