时代的浪花

“辉煌的瞬间与我的平凡插肩而过”

Posted by tokenian on March 24, 2023

最近AI的浪潮如雨后春笋,在各大新闻媒体上霸屏。这令我回想起去年疫情期间的想法,科技陷入了停滞,我们的未来何去何从。现在回头看,人在当下往往受限于环境,无法做超越史观的预判。

这令我遐想了许多,从我的个人经历来思考,时代的浪花不时的拍打着我,而我的命运不经意间被其摆弄。

这是一篇思考的随笔,不会很精彩,它仅仅反映出我个人微观尺度下时代的缩影。时代的浪潮总是不经意间席卷而至,我们置身其中,没有察觉,恍惚间生活改变了,我们才恍然大悟。我会罗列一些事件,也许你也感同身受,也许你的经历略有不同。

1995 分税制改革

在我的小时候,我记得每到夏天,便格外难受。那个时候虽然家里有了三峡牌电风扇,但是隔三岔五的停电,晚上燃煤油灯是家常便饭。对比现在家家户户安装有空调,可谓天壤之别。一个是热,睡的席子每天早上湿漉漉的,布满油汗;二是缺水,院子里平时溢到井口的水井此刻就见井底一汩筷子粗细小水流。

每天早上五六点总有特别勤快的人把晚上水井渗出的两桶水打了,而我则会端个板凳坐到水井下,拿着瓢把刚渗出带沙的水舀入铁桶。很多大人挑着桶走到附近的水库去担水,水库平日里承包给别人养鱼的,洗衣服、洗粪桶也是常有的事。所以这水定然不干净,这水主要给牲畜用,给人喝得烧开才行。

8月份正是收割稻谷农忙时候,左邻右舍会相互帮忙收割。农民们挑着湿漉漉的谷子到坝子上晾晒,风干,筛出里面的稻杆、草屑。之后就会一如往常去粮站交粮,我爸给我说这是上土地税。

为了筛出谷子里的空壳,农民会用木制的风车,把谷子从顶部的漏斗倒入,一手摇风轮子控制力道,一手在漏斗里刨谷子。

我看过很多人摇风车,大伯、三叔、我爸,他们摇的很轻柔。但是一到交粮的时候就狂风大作,筛出来的谷子大粒而饱满,地上的会扫起来留给自己。我问过我爸为什么这样,他说不这样粮站不收。那个时候农村的土地吃紧,基本上每年的收成会这么筛一遍。交过粮之后的谷子经过打米机打出来的米是小而碎的,这使我更加确信一点,当官的没啥好东西。

粮站的人收粮的时候只要拨弄下秤砣,检查下谷子成色,接过傻农民递来的烟,看要不要得,写个纸飞飞。这种动动脑子写写字的工作,令农民十分的艳羡。他们不用忍受夏日里酷热难耐,不用田间喝稀饭吃咸菜,不用忍受田里稻谷叶火辣割皮,不用双肩担起两百来斤的水稻子,不用顶着头上的太阳睁不开眼。

突然有一天不用交粮了,政策变了。当官的比以前有钱了,态度也变了。

1995年实行的分税制改革,中央把税收的财政大权收管中央,使得中央有能力对贫困的西部地区做转移支付。这令捉襟见肘的乡土政府不再转嫁财政压力给穷苦的农民,使得老百姓在经济上迎来了喘息之机。

另外我的家乡最需要感谢的是改革开放的总设计师,感谢他高瞻远瞩的目光。我的家乡成为了独立的直辖市,能自主调节经济开放的节奏。后面迎上了制造业西部转移的机会,农民不用再外出沿海打工了。

大数据、智能手机、人工智能

软件行业最近二十年可谓突飞猛进,按照摩尔定律的说法,每两年计算性能翻一倍。所以,CPU、内存、磁盘、手机更新换代的频率很快,电子产品的价格年年下降。身处这个行业的我自然对很多新的方向耳濡目染,但是早些年IT不像现在这么家喻户晓,越往前网上能找到的资料越少,你能了解的在中文网站上大多只言片语。

现在想学习什么技术,很容易在网上找到免费的视频、文章。但是IT里的很多框架、概念大多是老美的舶来品,早些年我英语没现在这么顺畅,国外的网站啃不动,理解起来相当的晦涩。

大数据在我上大学的时候就听到了,Hadoop、云计算,CSDN上的横幅广告,当年教我们中间件的老师说云计算是一个方向。年少的我对大数据的意义很是懵懂,MapReduce听起来很简单啊,谷歌用大数据有什么实质性的提升我们普通人感受不到。网上扒拉了一翻没找到像样的资料,连培训班都没有。

智能手机是大概2010年出现的,为此我在自己的笔记本上下载了开发SDK。学了它里面的Activity、Service、Intent,不过并未转行成功。我当时并没有意识到智能手机意味着什么,不过是比山寨手机更强大,触摸的显示屏,可以玩游戏,更友好的应用。

我没有想到的是,随着4G的普及,移动互联网的浪潮从天而降,诞生了许多的知名的公司,尤其是短视频行业。

2016年谷歌DeepMind团队训练的AlphaGO打败了韩国围棋冠军李世石,这吸引了我的注意,开始学习机器学习、神经网络的知识。花了大概两年左右的时间,我把常见的机器学习算法、深度神经网络背后的数学知识理解了,并且也会用python的里tensorflow、keras、pytorch来写代码训练模型。我兴致冲冲的投了简历,等待我的是石沉大海。

很多公司的招聘要求限定了研究生,希望应聘者写过paper。至此,我对AI丧失了信心。在我的理解范畴,机器学习背后有坚实的数学理论背书,但是它的效果不如用神经网络训练出的结果好。神经网络搭建的训练模型模仿的是生物神经元的反射能力,不具备理论支撑。我开始怀疑它的未来,认为还要走很长的路。

现实总以始料未及的方式打我的脸,目前火热的ChatGPT应当具备了一定的智力,能通过美国各种普通人无法通过的考试,能回答普通人无法回答的知识问题。

是的,我与曾经的浪潮插肩而过。短期我看不到方向没有坚持,长期就注定了失败。

在这个更新迭代速度呈指数级爆发式增长的年代,浪花总会打湿我的脚丫,我只是驻足玩耍,没有看到随之而来的滔天巨浪。

总结

写了这么多,如果有人能看到这,应该有类似的体会吧。

我当年高考选择软件是一种偶然,而它却是时代的必然。我的同学大多选择更能赚钱,能谋生的行业,比如老师、医生、电子。我的选择基于当年很火的电影《黑客帝国》,我的父母没给我提任何意见,我也没听同学们的分析。如果放到现在一定会被当成对自己的不负责任吧!

我选择软件只是单纯的对黑客崇拜!

而我后面的经历里,主动去触碰大的方向却没有坚持,到最后怅然若失。不得不感慨世事无常,蹉跎岁月。

能成为某个领域的弄潮儿是幸运的,而大多数人平淡无奇。

所以,我要培养自己的长期主义,培养预判未来的能力,培养自己短斤少两的耐心!

历史的车轮越转越快,我们比以往需要更少的耐心和时间,周期会更短,痛苦会更多,所以马虎的选择会造成更重大的失误!

但,无心胜有心,作为时代的一粒沙,随波逐流吧!