如何看待北大古生物「一个人的毕业照」主人公转行计算机？「冷转码」（冷门专业转码农）现象反映出哪些问题？第1页

1 2

richard-xu-25 网友的相关建议:

一个本科学古生物的人，在博士阶段选择了计算生物学，研究的是癌症通路；在实习期间因为电子病历项目接触了NLP，熟练掌握技能之后来到了Amazon。

也许她终究是累了，放下了，选择了安逸稳妥，最终泯然众人，被千千万万没有学过古生物学的码农们裹挟着，走上了一条平凡的道路。

但是也许呢？

也许她从未放下。

P.S.下面这段话，我之前直接或间接引用过很多次，算是我个人很喜欢的一段话：

One easy way to create a unique skill is to combine two seemingly unrelated skills into one skill.
Being the best computer scientist in the world is really hard. Being the person who knows the most about dolphins is really hard. But being the person who best knows about the intersection of software and dolphins is accomplishable.
You might end up writing the best software that tracks dolphins. Or you might use your knowledge of how dolphins communicate over long distances to change the way humans communicate.
想要拥有一门独家绝活，一种简单的做法是将两种看似不相关的技能结合起来。
成为世界上最厉害的计算机科学家非常难；成为世界上最了解海豚的人也非常难；但是想要成为最清楚计算机和海豚之间有什么关系的人还是办得到的。
也许你能够写出最棒的海豚追踪软件；或者你会利用对海豚如何进行长距离交流的了解，最终改变人类沟通的方式。

（原文来自Quora用户Auren Hoffman: Daily Life: What is the most valuable skill a person can have for their entire life?）

milo-sun 网友的相关建议:

2020.9.26. 更新

感谢各位朋友抬爱，把我的回答顶得这么上面，也感谢各位在评论区的热火朝天的讨论，我就不一一回复了。甚至有位朋友留言催更，我再就这件事再啰嗦几句我的看法。

我们暂且不谈生物信息学是否有足够的计算机科学的训练以支持自然语言处理的工作。换个角度看，这个古生物学的问题本质上是涉及极冷门专业的职业规划问题，这与知乎上路人皆知的生化环材完全不是一个生态。即使按基础学科的标准，古生物学也是属于最冷门小众的那一档。看过老友记的朋友应该会有印象，Ross就是古生物学(paleontology)博士，这个设定就是为了强调Ross的人设就是学霸且兴趣极小众。我相信绝大多数普通人，包括我在内，现实中从未见过一个古生物学毕业的人。至于课程难不难，毕业之后去什么地方工作，需不需要读研，这样最基本的问题我都完全没有概念。这样的极冷门领域，对普通人而言存在着大量潜在信息不对称。就我个人以及同行的冷门学科经验，冒然进入这样的领域有风险。冷门并不等同竞争小，更不代表出路好。如果这个领域冷门但市场不拥挤，那么恭喜你找到一片新天地，弯道超车就是分分钟的事。如果这个领域冷门且内卷，由于同行数量极少，一两个人的出路，在统计学上并没有意义。进入冷门学科以后，无论是做学术还是去企业，毕业后的走向往往严重依赖个人规划能力。我相信生化环材的朋友都会清楚那些企业那些机构会提供相关岗位，但毕业于极冷门学科的话，可能连哪些机构会接收毕业生可能都不清楚。不管古生物学是怎样的生态，这位北大古生物学的女生，都是上演了一场漂亮的职业规划个人秀。她这样的点技能树的方式，旁人很难复制。艺高人胆大，她同时也冒了很大的风险。高中刚毕业的同学一不小心入坑再正常不过，但能留一手后招，还能漂亮地脱坑，这一点很多人可能做不到。

以下为原回答：

建议各位去翻一翻这个姑娘的简历再来评价。古生物学分支很多，她除了本科是叫古生物学没有具体方向以外，一整个硕士博士阶段做的就是计算生物学或者说生物信息学。什么是计算生物学或者说生物信息学？就是生物与计算机的交叉学科，按斯坦福计算机系的课程设置，计算生物学都是算在AI方向下的。

计算生物学的常用技术手段和NLP乃至AI很多技术手段同根同源。比如，DNA序列蛋白质序列的匹配问题和字符串匹配，隐性马尔科夫模型与蛋白质建模，蛋白质空间结构预测就是个机器学习问题，phylogenetics则和计算语言学中的语言构拟问题是一类问题。去亚马逊做NLP一点也不奇怪。

看下来这个操作就是冷门专业出身，给自己留了一条后路，而并非在学术圈一棵树吊死，还找到一个地方把硕士博士阶段的训练学以致用而已。个人选择而已，我觉得没必要盯着别人的私事指指点点。

jackie-cheung-1996 网友的相关建议:

高票答案叫大家去翻一翻这个姑娘的简历再来评价，我翻了翻，果然很精彩。

从薛同学的高中履历翻起来可知，薛同学当年作为北京十一学校的一名学生，在北大自主招生考试中未能如愿取得降分资格，后通过某种渠道主动联系上了元培院长，并向院长表达自己想学进元培学习古生物专业的愿望，院长爽快答应，后顺利获得北大元培降分资格。

而进入元培后，通过其他方法进去的学生自然是有充分选择权，但作为在高考前就因向元培院长表达过对古生物专业衷心的薛同学，某种程度算是古生物定向生，进去后自然不能真的随便选专业。

同时，薛同学从事计算机工作的父亲也表达了对女儿选择的支持，表示兴趣最重要。

而在薛同学大学毕业后，古生物专业并不像大家想象中能和CS就有那么大的关联，转NLP如探囊取物。薛同学首先是通过CMU的自费master program，与CS产生一些关联，后才得以申请到BioInfo方面的phd。

而第三个学古生物专业的学生，则因为四级没过，无法跨院保研，也无法出国，最终留在了古生物。

我看完薛同学的履历，我的感觉是，这是一个见过世面的京城孩子和她的家庭，曲线救国，最终收获美好结局的生动案例。

当你被薛同学的故事感动到无法自拔，现在立刻马上就想去follow your heart的时候，不妨思考以下几点问题：

你的家庭在北上等一二线城市是否属于中上位置，大城市中上的成长环境决定你不会被各种宏大叙事的鸡汤轻易忽悠，最大程度减少信息差，而即使你真的后悔，你的退路是一线城市的广阔天地，甚至很大可能你的父母已经为你准备好房产，你所要做的不过是找一份可以养活自己的工作而已，进可攻，退可守。
你是否能在高中时期就可以联系到北大元培院长，并与其1:1直接交流
你是否有见到北大元培院长后说服其为你的梦想降分的能力
你是否清楚在冷门专业和学校牌子之间选择的得与失，对一些人来说，接受高等教育更像一种社交活动，名校可为其提供最优质的牌子和人脉，而他本人也可以利用这一点实现借力打力，更上一层楼，这个时候，专业的选择，显得那么的无关紧要，学金融还是学考古，对这些人来说没有区别。而对于另外一些人来说，他们毕业以后是要拿着这张文凭去恰饭的，校友再牛逼，圈子再高大上，北京户口还是要你自己弄，北京的房还是那么贵，北京的房东还是那么屌，一块砖砸在海淀总是能砸到10个双一流。
你的家庭是否有经济能力提供你2年美帝master的费用，以备转行之需，约合50-80万人民币
你的父母是否有一定前瞻性和指导性(比如薛同学从事计算机工作的父亲)，在13，14年计算机考研惨淡，CS还远不如现在红火的年份就知道让你去CMU读computional专业曲线救国，而非本科毕业后直接申请专业更符合，也能全奖的phd in paleontology
你的家庭是否可以支持你到28岁以后才开始赚钱，以及你是否能毫无负罪感的读到28岁才开始赚钱

想清楚以上几点的人，不要说去北大读古生物，即使是去耶鲁读戏剧，去哈佛读艺术史，去UCLA读种族研究，去剑桥学土地经济，去哥伦比亚读人类学，也会收获如薛同学一般美好的结局，没想清楚，只有一腔情怀的，大概率就是被炮灰。

综上，我绝对相信薛同学当年对古生物专业的热忱，要不然直接读个CS专业可能会更容易，但我也希望没有薛同学配置的朋友，不要看了媒体几篇鸡汤报道，就贸然尝试复制薛同学的路径，每个人的牌都不一样，别人咬咬牙可以负担的成本，可能到你这就是直接宣告破产。

rewrgf 网友的相关建议:

本科选一个学校名气响，但专业上容易刷分，名次很好看的专业（如这个主角无论学成什么样都必定是专业第一），硕士申CS或者金融的 master，这本来就是很多清北复交同学的套路啊。

不然你以为这些人为啥本科选择在国内读？

wang-da-bao-82-33 网友的相关建议:

反映出以下几个问题：

【1】情怀不能当饭吃

凡是跟学生扯情怀的专业，

基本都是天坑。

毕业即失业，不是闹着玩的。

21世纪不是生物的世纪，

也不是化学、材料、环境的世纪。

但凡有人拿着情怀在那里画大饼，

不是扯淡，就是行骗。

【2】认清形势了

多少过来人的活生生的惨痛教训摆在那里，

当年高考，

小明考了650，去学了生物；

小华考了640，去学了材料，

小张考了645，去学了化学，

小明考了520，去了二本计算机；

现在，

小明，每天在实验室穿着白大褂看着显微镜，

小华，撕着二维材料、合成着钙钛矿，想着要不要往材料里掺点狗屎，

小张，高分子毕业去了化工厂，

小明，成为码农，月薪20K.

他们都有着光明的未来啊！

【3】真香定理

曾经自己看不起的计算机，

在高薪面前，

逃不过真相定理的安排。

【4】不是富二代

富二代基本不可能会去转行当码农的（狗头保命）

huan--xie 网友的相关建议:

惨遭打脸……北美大厂圈里的朋友告诉我，Yifan真的转码了，在Alexa组转正了，与bioinfomatics无关了……啊这……

看了她的求职linkedin，把自己的生物背景都快摘干净了……

打脸痛哭（

显然这根本就不是冷转码问题。我一开始看到这个问题的时候，问题本身是看待主人公的职业经历。然而，大多数答主借着这个问题自行借题发挥到了“冷转码”主题下，将整个问题带偏了。

重复一遍。与其说这是冷转码问题，不如说这是AI交叉学科在又一个领域中熠熠生辉的例子。

这个回答将分为三部分。

如何评价文章中的主人公；

2. 交叉领域的AI研究现状；

3. 对部分答主借题发挥的评论。

如何评价文章中的主人公。

我的基本观点和 @Milo Sun 一致，主人公的学术和职业经历，是交叉领域必经的正常波动，并没有转方向。

一句话概括：

AI的交叉领域 ≠ 计算机，

计算生物学的交叉领域 ≠ 生物转CS ≠ 转码。

薛逸凡（下称Yifan）本科从北京大学毕业之后，学习的是计算生物学方向。计算生物学是一个交叉学科，其牵涉的范围很广。除了从生物学角度出发，对一些问题进行数学建模以外，近年来从AI角度出发，对生物的一些课题进行研究也是常见的。典型的一个研究例子是ICLR2020的文章：

Du Y, Meier J, Ma J, et al. Energy-based models for atomic-resolution protein conformations[J]. arXiv preprint arXiv:2004.13167, 2020.

我们接着Yifan的学习经历继续了解她：

薛逸凡从古生物专业一路走到了生物信息专业，开始研究起癌症相关的资料，并选择了癌症信号通路作为博士课题，具体的研究方向是深度生成模型在癌症数据的应用。

这个领域我想圈内的各位多少有一些耳闻。人工智能在医学上面的进展在近几年是一个很热门的话题，其中最热门的也许是医学图像处理，和NLP医疗信息检索。其中医学图像处理在前几年曾爆发过热烈的讨论。那时AI的模型在肺部疾病的准确度超过了医生，而医生认为AI在疑难杂症上面的诊断准确率并不高。从学术界的发展来看，医学界和人工智能界都有学者在这个交叉领域孜孜不倦地努力着。

NLP医疗信息检索可以被用于很多任务上，如从海量的病例中检索相关信息，辅助医生快速做出预测；或者是更加智能地管理病人的病历，做到更加合理的健康提醒。这些任务是迈向精准医疗、精细医疗必不可少的一环。

同时，由于希望提升自己的工业实验水平，她在读博第三年，选择去匹大的医学中心实习电子病历相关的项目，恰好接触到了NLP。
但由于这段实习经历与NLP相关，以至于后来找其他实习时，递来橄榄枝的也多是NLP相关的项目，其中就包括这份亚马逊NLP的实习工作。

AI的交叉领域可以是NLP的，也可以是别的领域的，这取决于自己的实际情况。作为一个做交叉方向的学生，难道NLP方向的实习就不是适合她的吗？

我们再来看她的产出，一个PhD的方向如何，和她的论文息息相关。这属于交叉领域的成功例子，两方面的知识互相成就，是一个交叉领域PhD最理想的状态。

所以这根本不是转码，顶多算是丰富了科研经历，为之后创造成果打基础罢了。

2. 交叉领域AI的研究现状。

熟悉我的人都知道我是做音乐人工智能的，在本科期间我主要从事NLP方向的科研。

我本科毕业后，在上纽大做了一年的RA，我的导师有计算机、心理学、音乐演奏三个方向的相关学位（最后以CS PhD身份毕业），组里的学生不乏专业音乐背景，甚至有作曲系科班出身的学生。

今年9月我成为了QMUL的数字音乐中心（C4DM）的博士生，和我同年读博的同学们，有的是数学专业毕业，有物理学专业毕业，有录音技术专业毕业，有作曲系毕业，还包括我是计算机科学专业毕业。在斯坦福大学CCRMA做研究的人，不仅有AI研究者，也有非常专业的音乐人。

交叉领域，就是这样一个包容了不同领域背景的人的地方。他们在研究中通力合作，打破学科壁垒，使得不同领域的知识能够融会贯通。

一个事业正如火如荼，在医学人工智能如鱼得水的PhD，是无论如何也谈不上“转码”的。要说交叉领域的研究者到底算AI研究呢，还是医学研究呢，这是一个想当然地分法。在这种研究中有所成就，就必然要借助各个领域的推动力。AI工具有用，就要借力AI；音乐或者医学的理论知识有用，就要返回去找理论。

PhD进行的这种产出，和“转码”的工业界同行，相差甚远。

3. 对部分答主借题发挥的评论

不是说做的事和AI有关就一口一个转码，要看一个人全部的技能是什么，研究领域是什么。劝退天坑转CS也许对一些人有用，但是在这个例子上是不适用的。

我相信各位大佬们觉得转码是为了在工业界好拿高薪，这是对的，但是这又和主人公选择在交叉领域做NLP研究有什么关系呢？在学术界做研究和转码进工业界不是一回事，不要被某些贩卖焦虑的人带偏了。

甚至，还有些答主在回答里夹私活，兜售自己的转码攻略，满脑子都是生意。说实在的，人做交叉领域的研究比转码当个螺丝钉要高明多了，还有意义。

借这个回答抒发一下我对某些大V的不满。众所周知某PhD毕业之后进了鹅厂，大肆宣扬CS的好处，以至于有一些地方做得过犹不及。比如在这个问题下：

说实话这个PhD拿到这么高的年薪，还是因为她PhD期间发体系结构的顶会发得特别好。即使是在大佬遍地的CS，这人也是难得一见的牛逼人物。这样的成绩，不是一句“双非只要学CS，努努力，就有200W年薪的可能”——体系结构领域努力还真不一定能有这么厉害的产出。

beaskue 网友的相关建议:

咸吃萝卜淡操心。选什么专业，应不应该转行，是个人的自由，有议论和操心别人的时间，不如多翻几页书。

veritata 网友的相关建议:

因为就是这么教，这么练的啊。

damon-dance-for-me 网友的相关建议:

这两个游戏都有自己的问题。但严重程度完全不一样。

赛博朋克最大的问题是人力不够，没有人手把愿景在限期内做出来，导致后期狂砍。但从已有的成品来看，CDPR是完全有人才有能力把东西做出来的，只不过没时间做。光影效果，已有的垂直城市设计，以及主线和很多支线任务的演出都有毫不输巫师3的气质，尤其是日本城浮空平台那关，无论是游戏流程还是画面还是音乐，都把类似银翼杀手2047的那种气氛和感受做到了极致。有人说CDPR的人才都跑了，或者CDPR傲娇了开始放水，这并不客观。2077确实是个半成品，主机优化的问题尤其严重，但你关注已经完成的部分，用高配置PC玩，其质量并未令人失望，依然是巫师3的水准。

2077就像是一个优等生忘了做背后的几题的考卷，开天窗导致不及格，但已经做了的题目还是正确率极高的。

谈到E3的demo，单从画面上讲你很难说它缩水了。只不过CDPR没告诉你想要E3画面，就得上3080+光线追踪。。。

我猜想没有光追的话，游戏在大多数情况下也是可以达到光追的效果的，只不过人工工作量会很大，有些地方需要离线烘培，而有些地方需要人工设置虚拟光源。CDPR可能发现项目后期工作量太大搂不住了，就上了光追这个大杀器。。。

至于无人深空，现在口碑很好，但我要不客气地讲，这个游戏到了今天依然是垃圾，只配卖$19.95，打折的时候卖2.95的那种。

Hello工作室自始自终都没有把初始愿景实现的技术能力。

你可以看无人深空进入大气层的技术实现。先是一段飞船进入大气层摩擦发红的特效，然后可以看见地形通过一种非常粗糙、视距很近的情况下刷新出来，并且刷出来的地貌和太空中看到的地貌完全不同。所以从头到尾，hello工作室都没有类似精英危险和星际公民的无缝行星登陆技术。

无人深空更新了十几次，并没有触动这个游戏除了机械刷就没有任何深度的本质。这是一个极其无聊的游戏。但它刷了两年的DLC，玩家也就给他点面子，没功劳有苦劳。它每次更新我都会进游戏看看，但玩不了半小时就会放弃。一是实在无聊，二是它美术设计和渲染水平有限，色彩及其刺眼。比如在母船机库里，到处都是亮瞎狗眼的点状光源，但这些光源不会照亮周围的任何东西，看的时间长了有种不带护目镜看焊接的流泪效果。你说更新了那么久，这么简单的问题都不解决，有什么用呢。游戏中随处可见低级设计的痕迹，比如说有很多行星上有一种可以卖钱的球，这种球没有任何贴图，只有亮瞎眼的纯白色材质，在HDR效果下极其刺眼，但它又不是个光源，放在地上不会照亮周围任何东西。这种打开Blender就存盘的建模初手垃圾素材居然也能放在游戏里，真是活久见。

所以无人深空就像是一个学渣冒充学霸，把期望提得无限高，却每题都答错结果接近0分，被骂，然后花了漫长的时间在那里订正，一题一题的改，最后终于接近30分了，然后获得了大家的赞赏，全然忘记了它改了那么久依然是不及格。

无人深空的贴图我就不贴了，首发的时候真是纯垃圾，基本上是2008年魔兽世界首发的那个水准。现在也依然是垃圾，开个HDR看着眼睛都疼。

chen-yang-90-21 网友的相关建议:

元宇宙就是大型网游，那些什么元宇宙里的资产就像网游里的装备。

问题是现在还没确定以后谁的元宇宙是统一标准，现在投资根本就不知道你投的这个元宇宙能不能成为标准。

这就好像你现在你想给趁一个游戏火之前先充满氪金以后卖账号，但是你怎么知道哪个游戏会火哪个不会火。

一样的道理，我完全赞同以后元宇宙里的资产会很值钱，现在投资会很赚钱，但是你投哪里啊？你投了Facebook的元宇宙，过两年facebook倒闭了，苹果发布VR眼镜成为元宇宙主导怎么办？

如何看待北大古生物「一个人的毕业照」主人公转行计算机？「冷转码」（冷门专业转码农）现象反映出哪些问题？的其他答案点击这里

1 2

如何看待北大古生物「一个人的毕业照」主人公转行计算机？「冷转码」（冷门专业转码农）现象反映出哪些问题？第1页

相关话题

前一个讨论

下一个讨论

相关的话题

如何看待北大古生物「一个人的毕业照」主人公转行计算机？「冷转码」（冷门专业转码农）现象反映出哪些问题？ 第1页

相关话题

前一个讨论

下一个讨论

相关的话题

如何看待北大古生物「一个人的毕业照」主人公转行计算机？「冷转码」（冷门专业转码农）现象反映出哪些问题？第1页