机器学习真的很重要 2.5万工程师艰难转型
但这里的忍者指的并不是武术——她已经有不错的武术功底。26岁的霍尔盖特是空手道黑带二段。现在的培训重点是算法。霍尔盖特几周前加入这个项目，她希望借此掌握机器学习方面的技能，这是一种比身体对抗更加强大的技术。作为谷歌android部门的一名工程师，霍尔盖特是参加今年忍者学习项目的18名程序员之一。该项目从各个团队招收有才华的程序员，向他们传授人工智能技术，以便提升其产品的智能性——尽管这有可能让他们开发的软件更加难以理解。
正在接受机器学习“忍者训练”的谷歌工程师卡森·霍尔盖特
“该项目的标语是：你想成为一名机器学习忍者吗？”谷歌内部机器学习产品经理克里斯汀·罗伯森(christine robson)说，她负责管理这个项目，“所以我们从谷歌各个部门招收人员，用6个月的时间为他们提供机器学习培训。让他们跟着导师学习6个月机器学习，并进行一些项目。他们可以由此入手，从而掌握大量知识。”
霍尔盖特4年前拿着计算机科学和数学学位来到谷歌，对她来说，这是一次掌握最热门软件技术的机会：使用学习算法和海量数据，教给软件完成任务的方法。多年以来，机器学习都被视作一个高度专业的领域，仅有少数精英人群能够掌握这种技术。但这个时代已经结束了，最近的结果表明：由模拟生物大脑工作方式的“神经网络”驱动的机器学习技术是将计算机与人类能力融为一体的正确方式。
在某些情况下，甚至可以借此打造出超人。谷歌希望在内部扩大这类精英人群的范围，甚至希望让机器学习成为一种常规技术。对霍尔盖特这样的工程师而言，忍者项目是一次实现自我飞跃的绝佳机会，可以向精英中的精英学习知识。“这些人都在开发不可思议的模型，而且都有博士学位。”她言语间流露出无法掩饰的敬畏之情。由于该项目会将所有学员都称作“忍者”，所以她开始有些难以接受，但最终还是克服了心理障碍。“我起初很难接受，但还是学着接受了。”她说。
考虑到谷歌员工人数众多——其总部的6万员工中约有半数是工程师——所以这个项目的规模其实很小。不过，这个项目却标志着谷歌内部的认识开始发生变化。尽管谷歌从很早以前就开始使用机器学习技术，而且一直在这一领域积极聘请各类专家，但该公司直到2016年才开始真正痴迷于机器学习技术。谷歌ceo桑达尔·皮查伊(sundar pichai)在去年末的财报电话会议上阐述了该公司的想法：“机器学习是一项有颠覆性的核心技术，我们可以借此重新思考我们做一切事情的方式。我们还会尽力将它应用于所有的产品中，包括搜索、广告、youtube或play。我们还处于发展初期，但你会看到我们以系统化的方式将机器学习应用到所有这些领域之中。”
很显然，如果谷歌要在旗下的所有产品中融入机器学习技术，就需要精通这项技术的工程师。正如机器学习畅销书《算法大师》(the master algorithm)的作者佩德罗·多明戈斯(pedro domingos)所说：“机器学习是阳光下的一项新生事物，这是一项可以自己发展的技术。” 编写这样的系统需要找到合适的数据，选择合适的算法，然后为成功营造合适的环境。之后就要给予系统足够的信任(这对程序员来说是一件很难做到的事情)，让它们自己完成工作。
“通过这种方式思考解决方案的人越多，我们就会变得越好。”谷歌机器算法项目负责人杰夫·迪恩(jeff dean)说。他估计，谷歌目前约有2.5万工程师，但只有几千人精通机器学习，占比大约为10%。他希望最终的比例能接近100%。“如果能让所有工程师都在一定程度上掌握机器学习技术，那就太好了。”他说。
他认为这个愿望能否实现呢？
“我们会尽力尝试。”他说。
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“该项目的标语是：你想成为一名机器学习忍者吗？”谷歌内部机器学习产品经理克里斯汀·罗伯森(christine robson)说，她负责管理这个项目，“所以我们从谷歌各个部门招收人员，用6个月的时间为他们提供机器学习培训。让他们跟着导师学习6个月机器学习，并进行一些项目。他们可以由此入手，从而掌握大量知识。”
霍尔盖特4年前拿着计算机科学和数学学位来到谷歌，对她来说，这是一次掌握最热门软件技术的机会：使用学习算法和海量数据，教给软件完成任务的方法。多年以来，机器学习都被视作一个高度专业的领域，仅有少数精英人群能够掌握这种技术。但这个时代已经结束了，最近的结果表明：由模拟生物大脑工作方式的“神经网络”驱动的机器学习技术是将计算机与人类能力融为一体的正确方式。
在某些情况下，甚至可以借此打造出超人。谷歌希望在内部扩大这类精英人群的范围，甚至希望让机器学习成为一种常规技术。对霍尔盖特这样的工程师而言，忍者项目是一次实现自我飞跃的绝佳机会，可以向精英中的精英学习知识。“这些人都在开发不可思议的模型，而且都有博士学位。”她言语间流露出无法掩饰的敬畏之情。由于该项目会将所有学员都称作“忍者”，所以她开始有些难以接受，但最终还是克服了心理障碍。“我起初很难接受，但还是学着接受了。”她说。
考虑到谷歌员工人数众多——其总部的6万员工中约有半数是工程师——所以这个项目的规模其实很小。不过，这个项目却标志着谷歌内部的认识开始发生变化。尽管谷歌从很早以前就开始使用机器学习技术，而且一直在这一领域积极聘请各类专家，但该公司直到2016年才开始真正痴迷于机器学习技术。谷歌ceo桑达尔·皮查伊(sundar pichai)在去年末的财报电话会议上阐述了该公司的想法：“机器学习是一项有颠覆性的核心技术，我们可以借此重新思考我们做一切事情的方式。我们还会尽力将它应用于所有的产品中，包括搜索、广告、youtube或play。我们还处于发展初期，但你会看到我们以系统化的方式将机器学习应用到所有这些领域之中。”
很显然，如果谷歌要在旗下的所有产品中融入机器学习技术，就需要精通这项技术的工程师。正如机器学习畅销书《算法大师》(the master algorithm)的作者佩德罗·多明戈斯(pedro domingos)所说：“机器学习是阳光下的一项新生事物，这是一项可以自己发展的技术。” 编写这样的系统需要找到合适的数据，选择合适的算法，然后为成功营造合适的环境。之后就要给予系统足够的信任(这对程序员来说是一件很难做到的事情)，让它们自己完成工作。
“通过这种方式思考解决方案的人越多，我们就会变得越好。”谷歌机器算法项目负责人杰夫·迪恩(jeff dean)说。他估计，谷歌目前约有2.5万工程师，但只有几千人精通机器学习，占比大约为10%。他希望最终的比例能接近100%。“如果能让所有工程师都在一定程度上掌握机器学习技术，那就太好了。”他说。
他认为这个愿望能否实现呢？
“我们会尽力尝试。”他说。
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