由教育部、創新工場、北京大學聯合主辦的DeeCamp 人工智能訓練營已經進行兩週了。
作為夏令營的講師，我上週給學生們上了一門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，還是讀博當老師？也有很學生問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：不支持應屆大學生創業
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劃書給我，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，再製定商業計劃時，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，你想了解用戶體驗不可能；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的支持。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對象。
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、用戶、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侷限性的，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能工程院。
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，然後你可以回覆，“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於學生，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：請問人工智能的泡沫期是不是到來了？
人工智能會在未來15到25年不斷成長、改變世界，它的整個產業鏈也會從CV（計算機視覺）走進NLP（自然語言處理），走向新的領域。
就像25年前，網絡剛剛興起，也是幾經起伏，最後被廣泛的應用。回溯一下網絡的發展，經過了幾波浪潮，從之前是PC上網為主，然後瀏覽器帶來一波浪潮，接下來是門戶網站的機會，之後是搜索引擎帶來了廣告、社交，而後的電商，移動互聯網出現，而且逐漸成為主力。
所以網絡在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波的網絡發展，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，人工智能怎麼會結束呢？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，肯定需要洩一洩氣，讓它迴歸到正常的狀態，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年前你進入網絡，你說你一輩子就都做瀏覽器，那後來就沒工作咯！只要你與時俱進，不斷迭代、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瀏覽器的何小鵬，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。具體日程信息，本月內會公佈。
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