从AI梦想到现实：一名程序员的三十年重生之旅

一个AI职业生涯的曲折历程 在上世纪80年代，我还是一名中学生时，就已经对人工智能充满了无限的幻想。那时，《终结者》《战争游戏》《机械战警》和《异形》这些科幻电影让我觉得，通过AI实现任何奇迹都是可能的。我对当时的先进技术，比如Atari 1200XL电脑，充满了热情，并且已经开始自学编程，用BASIC和Pascal创作了自己的小游戏和一个棒球卡数据库引擎。我的物理老师看到我编写的一个能够生成氢原子电子轨道图像的程序后，提名我获得了伦斯勒理工学院的奖学金。这为我日后进入计算机科学领域打下了基础。 但在90年代初的大学里，AI的真实面貌并未达到我理想中的水平。我被告知，所谓“人工智能”其实是开发者告诉计算机在每个步骤中应该做什么，这是一种高度“人工”的方法。我的热情逐渐消退，因为当时的技术还未成熟，迎来了所谓的第二次AI寒冬。因此，我在毕业后选择成为一名系统和网络基础设施管理员。 在担任基础设施管理员期间，我开发了许多工具来自动化日常任务，比如监控系统健康状态。用户经常会问我为什么网络这么慢，或者网络是否宕机了。为了应对这些问题，我开始寻找开源软件，但由于预算有限，不得不自己动手写程序。这些经历不仅让我积累了丰富的实际操作经验，也为我后来的转型埋下了伏笔。 到了2010年代中期，大数据成为热门话题。在一个关于利用大数据优化铁路出行的案例中，我找到了灵感：通过整合不同数据源的信息，可以更高效地解决问题。这激发了我重新关注计算机科学的兴趣。于是我报名参加了数据科学和机器学习的相关课程，开始在业余时间大量学习。 不久后，公司给我提供了一个新的角色——大数据分析师。我利用R语言创建了销售预测模型，随后又将其改写成Python，实现了神经网络。为了找到最佳模型，我使用AutoML技术，提高了模型的解释性，并将整个项目打包成Docker容器，集成到Qlik Sense中进行可视化展示。 2019年，机会再次降临。公司的消费者服务部门需要一个AI图像分类器，以帮助快速识别用户所使用的具体产品。原本计划找第三方公司开发，但考虑到成本问题，我主动提出由自己来完成这个任务。通过收集图像数据，训练模型，并创建简单的网页界面，我成功地实现了这一项目。仅一次30分钟的演示就让部门负责人放弃了与第三方公司的谈判，给予了我全力支持。 在接下来的六年里，我不断地扩展和改进这个应用程序，成为了我职业生涯的高光时刻。该项目不仅大获成功，我还因此获得了公司的总裁个人成就奖。如今，我已经正式退休，但这更像是一个全新的起点，因为我仍然有许多兴趣有待探索，还有更多的知识需要学习。 业内人士评价： 这位前AI开发者的故事展示了他在漫长的职业生涯中不断学习和适应新技术的能力。他从早期的基础设施管理转战大数据和AI领域，并最终取得了显著的成就。这不仅是个人成长的见证，也反映了过去几十年间技术的巨大进步和发展。在业界，这样的跨界转型并不罕见，许多资深技术人员都在晚年通过自我学习实现了职业突破。公司的背景是一家知名的IT服务提供商，以严格的成本控制著称，这也促使员工们不断创新和自主开发解决方案。