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李開復給大學生的公開課:畢業後要工作?創業?還是讀研?你該這樣做選擇

  • 作者:李開復
  • 2018.09.04

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由教育部、創新工場、北京大學聯合主辦的DeeCamp 人工智慧訓練營已經進行兩周了。作為夏令營的講師,我上周給學生們上了一門AI課。

沒想到課後學生們諮詢我最多的話題是:大學畢業後究竟應該工作、創業,還是讀博士當老師?也有很多學生問AI是不是泡沫了,我們還要不要學等問題。

所以我又找時間跟夏令營的學生們做了一場職業選擇問答課,幫大家答疑解惑。

以下問答也許對其他學生也有幫助,分享給大家:

話題一:不支持應屆生盲目創業

Q1:大學生創業應該怎麼創?

我不支持應屆大學生創業,在座的每一位現在拿商業計畫書給我,我一個都不會收。

為什麼?因為創業就不是一個剛畢業的學生能做的。

創新工場投資了300多個項目,只有兩三個是剛畢業的學生做的,比如說曠視科技Face++。

剛畢業的時候,你會經驗不足、人脈不夠、不懂管理,所有我們擔憂的問題,在這個過程中都會發生。所以,沒有經驗的創業,成功的概率微乎其微。

想創業的同學不要那麼急,你加入一個公司,快則兩年,慢則三四年,再制定商業計畫時,我們肯定會更慎重的考慮。

Q2:既然創業不能急,我們該找什麼樣的公司呢?

我覺得有幾個選擇:

首先大公司是有優勢的,因為它有數據,有好的老闆、好的體系,在AI時代有一個好的老闆非常重要,要看他在不在乎、懂不懂AI,給不給你用他們的大數據。如果符合這些條件,我覺得國內的這些大公司都可以考慮。

但問題是,進入大公司,你就會被劃分到一個個小小的部門,成為大機器的小齒輪,比如說你做技術就只能做技術,你想瞭解用戶體驗不可能。

或者說你是做訓練優化,你就做訓練優化,你不要問數據怎麼用,也不要擔心產品怎麼用。大公司不會讓你接觸到全方位的數據及產業運營。

如果要去創業公司,也可以有幾種走法:

第一種,找一個已經走入我們視線的公司,比如Face++、商湯、依圖等,進入這樣一家做AI的公司,你也會學到很多。他們的規模可能已經幾百上千人,但你仍然有機會見識到跨部門的運行。

第二種選擇,是去那些非AI的公司,規模雖然不是很大,但有上升的潛力,並且已經認識到AI的重要性。

這些公司的特點是數據多、用戶多,日活幾千萬後,突然發現他們需要AI的支援。當你選擇這樣一家公司時,你需要確定這個公司是懂AI並且在乎AI,比如說知乎、美圖,或者每一個獨角獸公司都是可選擇的物件。

第三類是非常初創的公司,只有幾十個人,比如我們投資的景馳。如果你更多想創業而不是找工作,在小公司裡你會學得更多。

公司的任何問題,無論產品、使用者、競爭、市場和技術等等,你都會接觸到。

對於要創業的人來說,你要樂於接受,因為這是一個對CEO最好的培訓,每一個有趣或枯燥的事你都要去做。

但是有一個底限,這家公司最少要有10個人。因為大部分三四個人的公司還是有局限性的,最好是10-50個人的公司。

最後一個建議,你在挑公司的時候,肯定是判斷不了公司好或者壞的。

我見過口才非常好的創始人,但是公司做的一塌糊塗,我也見到過非常內向木訥、說話無聊到聽了就想睡覺的那種人,但是公司卻很棒。那怎麼分辨呢?

答案很簡單,看投資方是誰。你們研究一下,看看有哪些國內或國際基金是可以相信的。

這些基金經常出現在各種排行榜上,最好的個人或機構天使、最好的早期、或最好的AB輪早中期投資機構。你們去看看名單,看他們投了哪些項目。

創新工場當然是其中之一,但值得尊重的基金至少有50個以上,數量蠻多的。

Q3:如果AI公司不幸在我進入之後倒閉了,接下來的路如何走?

這真是一個很傳統但讓我害怕的問題。不過你一點都不用擔心,如果在座各位進入了前50名VC或天使投資的AI公司,兩年之後這個公司倒閉了,我們絕對幫你找到工作,甚至幫你做出下一家公司。

在創業的路上,我們沒有失敗這個詞,只有失業。創業的風險是存在的,但是工程師不會失敗,積累的經驗永遠是加分項。

話題二:工作還是讀博?

Q1:聽說博士才能進 AI 公司,那我們不是應該先讀一個博士?

千萬不要相信這個,不排除有一些公司迷信博士,但你們不妨去找找那些尋找AI人才、而不是AI博士的公司,比如說創新工場、人工智慧、工程院等。

當屆畢業生,無論是博士、碩士、本科,實力可能相差不大。博士可能讀了一個很差的學校,論文有可能根本沒出版過,本科生也有學的比博士多的、更厲害的,所以你們要在畢業前這段期間發出光芒,讓大家看到你雖然沒有博士學位,但你仍然擅長於此。

Q2:如果要讀博,國家、導師、學校的重要性怎麼排序?

第一個順序要選導師,第二個選學校,第三選地域。比如,CMU(卡耐基梅隆大學)現在已經不是老師選學生,而是學生選老師了,這種機制是超級加分的。

在CMU叫做marriage process,你去了以後有大概有五六十個老師給你講他們的科研,最後你要一個個見他們。五六十個導師搶三十多個學生,學生都是很頂尖的。

如果沒有這種制度,只是老師選學生的,那你們可以做的是什麼?給老師們發Email呀。不要寫太多,因為老師時間寶貴,你要寫一頁就能寫完的。

在Email裡告訴老師你對他有關注,讀過他的哪些論文,最後提出你的疑惑或者觀點。

發郵件的前提是你真的讀懂了文章。因為老師通常會給你回郵件解釋,然後你可以回復,“噢,你的解釋讓我突然茅塞頓開,正好我明年要申請博士班......”。

如果你堅定要出國讀AI的博士,美國、英國和加拿的幾所大學可以優先考慮。對於大部分的學科而言,英國和加拿大是遠遠落後美國,但在機器學習方面,加拿大和英國有幾所很不錯的學校。

Q3:如果進不了好學校,還要讀博士嗎?

想像一下,你本科畢業後要花三四年的時間在一個三流的學校,寫一些沒有人讀的論文,畢業之後也找不到一個好的教職,那還有什麼意義?

所以當你們找不到一個好的學校時,我建議你可以先在某個學校讀個碩士。(美國讀博不一定要先取得碩士學位)

假設可以進美國前四十的學校,那就先讀碩士,再申請前三十名的博士,寧可多花點時間也要讀到好學校的博士學位。

還有同學說我讀不了好的博士,我讀博士後可不可以?我告訴各位,世界上沒有博士後這個學位。

博士後在美國是什麼職位呢?就是找不到工作的博士生幫導師打工的職位。一般頂級博士畢業之後都開始做教職了,很少做博士後的,當然如果是在世界排名第一的學校做博士後,我們另說。

如果你真的進不了好學校怎麼辦?也不要沮喪,在這些排名略差的學校裡面,找找看有沒有頂級學校畢業的老師。因為你還要面對的一個現實是,即便你進了一個前十名的學校讀博士,恐怕也找不到一個畢業於前十名學校的教師。

我有個非常要好的朋友就是在美國排名前五的大學畢業的,畢業之後想在美國找一個 Tenure EE professor(電子工程終身教職)多難你知道嗎?每年申請CMU、MIT、Berkeley教職的有1000多人,但職位只有幾個。

所以你即便拿到前十名大學的畢業學位,如果你真的想去教書的話,你最好做好最壞的心理準備。

那如果你到一個排名五十名後的學校做教職,那你這一生會很不幸,因為大概也做不出什麼成果。你們有誰看過哪一個美國第五十名學校做出什麼偉大的研究呢?即便他是美國前五名大學畢業的,這個概率也微乎其微。

為什麼?因為老師的成果大多來自于學生,你在第五十名的學校能找到最好的學生嗎?

但是如果反過來就有機會了,如果你進了前25名的學校,有一個老師他是三年前剛從一個前三名的學校畢業的,跟著這個老師做研究還是非常有希望的。這就是讀博士的方向,希望對大家有幫助。

話題三:未來工作與AI

Q1:請問區塊鏈跟AI到底哪個比較好?比較值得投資?

AI確定是會改變世界的,但區塊鏈是一個有比較大的可能性,在未來的一段時間裡面改變這個世界。我都比較看好,但很難把兩者作比較,因為一個是已知的、一個是未知的。

Q2:請問人工智慧的泡沫期是不是到來了?

人工智慧會在未來15到25年不斷成長、改變世界,它的整個產業鏈也會從CV(電腦視覺)走進NLP(自然語言處理),走向新的領域。

就像25年前,網路剛剛興起,也是幾經起伏,最後被廣泛的應用。回溯一下網路的發展,經過了幾波浪潮,從之前是PC上網為主,然後流覽器帶來一波浪潮,接下來是門戶網站的機會。

之後是搜尋引擎帶來了廣告、社交,而後的電商,移動互聯網出現,而且逐漸成為主力。

所以網路在25年前是泡沫嗎?在過去的25年中,我們可以列出12波、或是15波的網路發展,所以無論你就業是在25年前或者是去年,你都有可能趕上下一波浪潮。

互聯網的機會都還沒有結束,人工智慧怎麼會結束呢?所以泡沫的說法是不存在的。

那是不是表示所有AI公司都沒有泡沫?也不是。

現在AI公司很多估值過高,非AI公司也拿著AI的光環去忽悠投資人的錢,還有很多不懂的投資人真的投了,這些現象也是存在的。

這些現象累積久了,肯定需要泄一洩氣,讓它回歸到正常的狀態,才能再往下走。所以才會看到接二連三的跌宕起伏,但從長期來說,未來的25年肯定是樂觀的趨勢。

你們做AI,也要有一個與時俱進的學習態度,就像如果25年前你進入網路,你說你一輩子就都做流覽器,那後來就沒工作咯!

只要你與時俱進,不斷反覆運算、不斷學習新知識,任何一個行業都是沒有泡沫的。比如當時做UC流覽器的何小鵬,人家現在在做什麼?人家造車了,對不對?但是對他來說汽車就是互聯網的延伸啊!

再稍微做一點廣告,你們再過30年後再看,我們創新工場所投資的AI公司,成功率一定是業界最高的,當然失敗的肯定也會有。所以一個真正懂行的VC,他是可以看得清清楚楚的。

最後還要發佈一則預告:

繼DeeCamp之後,8月底創新工場聯合搜狗、美團點評、美圖發起的AI Challenger2018全球AI挑戰賽也將拉開帷幕。

從9月上旬開始,我們將在全國多所大學展開“校園行”活動,屆時會有AI行業的頂級大咖親臨學校,與學生們現場互動;世界各地也將有參賽選手和愛好者組織的AI技術交流活動哦。具體日程資訊,本月內會公佈。

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(本文節錄自《李開復 Kai-Fu Lee給大學生的公開課:你該這樣做選擇。未經授權,不得轉載 ) 

(圖片來源:unsplash.com)〈本專欄反映作者意見,不代表本社立場〉

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