Claire de la Varre
如果当初我真的去读了那个人工智能硕士学位呢？
- 图片由 Markus Spiske 发布于 Unsplash
在那之前的两年半时间里，我一直在经营一家家庭托儿所，每天和婴幼儿说话，通常只用不超过两个音节的词语，所以这种转变对我来说简直是文化冲击。但这也令人兴奋……就像踏入了通往另一个世界的暗门。我之前从未上过互联网，也完全没听说过“人工智能”这个词。
当时，万维网正以爆炸性的速度增长，为了让这些海量信息能够被发现，各种搜索引擎如雨后春笋般涌现。
我的网络课程曾经布置过一个任务——测试其中一个新兴的搜索引擎。Beta测试是指在软件正式发布之前，让真实用户在真实环境中试用。教授的指示是：“看看你能不能把它搞崩溃！” 这个搜索引擎的名字很奇怪……叫做“Google”。据说这是对“Googol”这个词的刻意拼写错误，Googol指的是一个极大的数（1后面带100个零）。
信息科学（Information Science, IS）是研究计算机与人类之间交互的领域，涉及信息（即整理后的数据）如何存储、组织、管理、清理、标注、传播和检索。信息科学研究人们如何使用计算机、希望用计算机做什么，并致力于改进信息访问界面，使其更直观、更符合人体工学、更高效。
当时，我需要兼顾母亲的职责，因为家里有一个3岁的孩子和一个5岁的孩子。我丈夫改上晚班，这样白天他可以在家，我们轮流照顾孩子。
我完全沉浸在各种缩写和计算机语言的世界里。我学会了编程：C++、Unix、HTML、Javascript、ColdFusion、SQL、ASP。我学会了计算机和网络如何通信，并死记硬背了OSI七层模型（当时的记忆口诀是：Please Do Not Throw Sausage Pizza Away——请不要扔掉香肠披萨）。我学会了如何构建一个搜索引擎。我还去AT&T的人机交互实验室参观，并尝试了眼动追踪软件。我发表了第一篇学术期刊论文。
我对关系型数据库、数据检索和数据挖掘产生了兴趣。课程讨论的核心问题是如何使用元数据（关于数据的数据）来描述信息，以便更轻松地检索它。如何优化搜索引擎的查询结果，使其更符合用户的期望？如何用语言准确描述图片，以便通过搜索找到它们？（Google图片搜索还要再过几年才会推出，它在2001年上线。）
我学习了自然语言处理（NLP）。当时的一种NLP编程语言叫做Lisp，这个名字我至今仍然觉得很搞笑。如今，NLP使我们可以用自然语言查询搜索引擎，比如“为什么有些歌曲会引发负面情绪？”，而不再像过去那样必须使用关键词、引号和布尔运算符（AND、OR、NOT）来得到有意义的结果。最终，NLP成为Google翻译的基础，它在2006年上线。
我对神经网络的概念深感兴趣——这些由互联节点组成的机器学习模型旨在模拟人脑的功能，我想了解更多。这些技术属于人工智能的范畴，目标是让机器能像人类一样甚至比人类更好地完成某些任务，例如从经验中学习、理解自然语言、识别数据中的模式，并利用这些信息做出决策。
那时，我听到过一句让我印象深刻的话，出自约翰·库尔金神父（有时被误认为是麦克卢汉所说）。如今，这句话显得尤为贴切，尤其是面对人工智能的普及：
“我们塑造了工具，随后工具又塑造了我们。”
2000年，我获得MSIS（信息科学硕士）学位一年后，我带着家人从北卡罗来纳搬到了苏格兰，在爱丁堡大学医学院和兽医学院的学习技术部门做开发工作。原计划是在那里待三年，然后回到北卡。新工作的第一天，正好是9/11的前一天。
我的工作是为医学专业的学生开发在线学习模块，包括遗传学等课程，并参与开发“爱丁堡电子医学课程”（EEMeC），该项目于2005年获得了“女王周年纪念奖”。我负责管理学生的在线讨论，并对他们如何使用这些讨论板产生了浓厚的兴趣。
每天编写代码，导致我连做梦都会梦到代码。编程虽然是高度逻辑化、注重细节的，但它同时也能激发创造力。
我仍然对人工智能充满兴趣，也对能在爱丁堡待更久的想法感到兴奋，于是开始考虑申请硕士学位。爱丁堡大学拥有世界知名的人工智能研究机构。那时正值人工智能发展的关键时期——海量数据正在生成，AI开始向归纳推理发展，也就是说，AI开始能够基于数据中的模式进行预测。
然而，2002年12月，爱丁堡老城区（世界文化遗产）发生了一场大火，波及信息学院。整整13座历史建筑被烧毁，包括由图书管理员奥尔加·弗兰克斯耗费数十年精心整理的人工智能图书馆。这场大火烧毁了5,000本书、800本期刊和35,000篇研究论文。
于是，我决定按计划回到北卡，并申请博士项目。我选择了教育心理学作为研究领域，希望探索在线学习的教学法。但不幸的是，教育学的技术应用水平远远落后于信息科学。我在博士研究期间进行大规模数据集的内容分析，意味着要手动编码文本，一做就是好几个月，竟然也觉得挺有趣的。
在博士研究进行到一半的时候，我接受了催眠治疗师的培训，这条路最终让我走上了完全不同的职业方向。
我已经有13年没有写代码了——我很怀念那种挑战，虽然如今人工智能可以完成许多编程任务，而我的技术也早已过时。
直到2022年底ChatGPT的出现，我才再次开始思考人工智能。我的大脑瞬间被点燃，迫不及待地跳进这个“兔子洞”，看看它能做些什么。
我觉得现在人们对人工智能的各种讨论、炒作和担忧有点好笑，尽管这些确实是值得深思的问题。毕竟，对许多人而言，AI才刚刚进入他们的视野。
我不禁想，如果2003年我真的申请了人工智能硕士，现在会在做些什么呢？我问了ChatGPT，它是这么回答的：
“如果当时你专攻NLP，现在很可能已经在快速发展的AI行业里。你的理论背景可以帮助你深入理解GPT-3或BERT等大规模语言模型的工作原理。你可能正在研究如何让AI更具人类语言理解能力。如果你走的是学术道路，或许已经是计算语言学领域的领军人物，专注于语义理解、文本生成或多语言NLP。”
听起来很酷。
但现实是，我现在是一名治疗师。
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