Is a Computer Science Degree WORTHLESS 🤯? (in the age of AI)

Summary

视频讲述了作者在2019年开始计算机科学学位的学习经历，以及他对AI和机器学习快速发展的看法。他强调了获取学位的重要性，包括基础知识的学习、解决问题能力的提高和市场竞争力的增强。尽管AI可能会改变工作性质，但他认为拥有扎实的计算机科学背景的人能更有效地使用AI工具，并在未来的就业市场中占有一席之地。

Takeaways

• 🎓 获得计算机科学学位的初衷是为了获得系统化的知识结构和指导路线图。
• 🤖 强大的AI和语言模型的出现改变了技术领域的学习方式，使得获取知识变得更加容易。
• 🚀 机器学习和AI领域的发展使得传统机器学习发生了巨大变化，零样本或少样本学习成为可能。
• 📈 学位可以作为市场上的一个亮点，尤其是在众多自学者中。
• 💡 通过系统的学习，可以更好地理解新技术和解决未知问题。
• 🔍 学位教育不仅仅是学习知识，更重要的是培养了解决问题的能力。
• 🛠️ 实际项目经验对于理解问题和解决问题至关重要。
• 🌟 观察和学习他人解决问题的方法可以带来灵感和深刻的理解。
• 📊 AI的发展可能会取代一些工作，但同时也会带来新的工作机会和需求。
• 🔄 技术不断进步，今天的热门技能可能明天就会过时，因此持续学习和适应变化非常重要。
• 🎯 除了学位，实习和工作经验也是求职成功的关键因素。

Q & A

为什么作者选择在2019年开始计算机科学学位？

作者选择在2019年开始计算机科学学位是为了拥有一个结构化和指导性的路线图，以获取基础知识和技能，包括编程、算法、数据结构、计算机工作原理、计算机安全以及了解不同的技术，如机器学习和人工智能。

作者认为在2023年拥有强大的AI和语言模型的情况下，计算机科学学位是否还有价值？

作者认为即使在2023年拥有强大的AI和语言模型的情况下，计算机科学学位仍然有价值。学位可以提供基础知识，帮助人们更好地理解和使用AI工具，同时也有助于在就业市场上脱颖而出。

零样本或少样本学习是什么意思？

零样本或少样本学习是指机器学习模型能够在很少或没有示例的情况下构建和学习。这与传统的机器学习方法不同，后者通常需要大量的数据来训练模型。

作者为什么认为即使在AI时代，拥有计算机科学学位的人仍然有优势？

作者认为拥有计算机科学学位的人具备扎实的基础知识和良好的问题解决技能，这使得他们能够更有效地使用AI工具。此外，学位持有者更有可能理解AI的局限性，并能够检测AI提供的信息是否正确。

作者提到了哪些技术专业的工作增长潜力？

作者提到，根据麦肯锡的估计，到2030年，工程师、科学家、会计师、分析师、IT专业人士和其他技术专家等专业的工作将会有最高的增长潜力。

作者如何看待技术工作岗位的未来变化？

作者认为，随着AI的发展，技术工作岗位的性质将会发生变化。我们可能需要更少的低级程序员，但更需要那些能够理解业务需求、将其转化为技术要求、了解整个系统架构以及如何整合新旧代码的人。此外，我们还需要更多的AI安全工程师和能够制定AI相关法规的人。

作者建议在学习计算机科学的同时应该采取哪些行动？

作者建议在学习计算机科学的同时，应该积极参与实习、项目经验和自由职业经验，以及尽可能多地参加行业活动和会议，以了解新的发展动态并建立人脉。

作者对于完全自动化的工作有何看法？

作者认为，如果一份工作可以被轻易自动化，那么这份工作本身就不值得拥有。人类应该从繁琐的体力或枯燥的脑力工作中解放出来，转而从事更多使用我们大脑的工作。

作者如何看待AI对未来工作的影响？

作者认为AI将会改变工作的性质，可能会减少一些工作机会，但同时也会创造新的工作机会。AI的发展将会使商品和服务变得更便宜，从而增加对这些商品和服务的需求，进而创造更多的工作。

作者对于继续教育和终身学习的态度如何？

作者强调，即使有了学位，我们仍然需要不断学习和重新学习，甚至可能需要每隔几年就进行一次自我重塑。持续的教育和学习是适应快速变化技术世界的关键。

作者在视频结束时提出了哪种可能的情况？

作者在视频结束时提出了一种可能的情况，即即使在未来五到十年内AI可能取代我们所有人，但在那之前，我们仍然可以通过学习和适应来获得宝贵的经验和收入。