侃侃CS、CE面临的几个瓶颈，请行家斧正

AI要比自动化复杂多了。自动化是利用一个过程的可重复性、可预测性，借助电脑和机器提高效率，没有能力处理意外的情况。一旦有意外，那就不仅仅是个技术问题，还很可能牵涉法律、保险责任、道德等。严格意义上的AI，with intelligence，应该可以学习新的不是预先设定的东西，或者（并且）可以做具有随机性的但又合乎常理的决定。AI的学习，确保一定能学会就很难(convergence with certainty)，学得快更不容易(convergence within finite amount of time)。打个比方，让毛毛虫学中文，就未必学得会；再加班加点，也未必能在化蝶之前学得成。AI做随机而又合理的决定，由谁来负责是一个大问题。法律上还没有“机器人三定律”的影儿，是因为AI还差得远。

 

大型复杂系统的运算，电脑算出来的结果，是包涵和积累了很多不确定性的，怎么证明结果是正确的，是个大难题。如果电脑算出个逆矩阵，拿原矩阵一乘，归一了，就胆敢做结论说运算正确，就等着开路吧。非线性系统的线性近似，同样道理。

 

大型软件工程的整合跟调试，远比开发过程更难。一百个码农研讨仨月，编码仨月，而整合调试需要一年，不算稀奇。讨论得再清楚，编码再严格，一百码农的码，堆在一起，也不可能“码”到成功。容易的bug，第一个月就发现解决了；等过了deadline，甚至上了架还没解决的，就非老将出马不可了。

 

学CS、CE，跟任何一行都一样：学得好，考得好，跟用得好根本不是一回事儿。所谓行行出状元，行行有笨蛋。

 

祝大家新年快乐！

所有跟帖： 

• 新年夜还花功夫发学术贴，先赞一个！新年快乐！ -study169- ♂ (0 bytes) () 12/31/2016 postreply 15:23:19

• 你居然不是小D,令人抓狂 -一九得九- ♀ (0 bytes) () 12/31/2016 postreply 17:16:51

• 人会犯错机器也会，机器犯错也不是什么大问题，跟人犯错一样 --百科-- ♀ (227 bytes) () 12/31/2016 postreply 16:27:33

• 赞， 但不用想那么远，CS 30年内还是有饭吃的。优胜劣汰那行都有。 -12度圆缺- ♂ (0 bytes) () 12/31/2016 postreply 16:52:02