外媒:华尔街之后,物理学家将接管硅谷

  外媒:华尔街之后,物理学家将接管硅谷

  (来源:MOVE OVER,CODERS-PHYSICISTS即将推出规则硅谷)网易科技讯1月2日消息,据美国“连线报”报道,随着软件工程正在从基于逻辑的手工代码概率而不是确定性机器学习模式,物理学家越来越适应软件开发的工作。受到职业发展前景和高薪的吸引,越来越多的物理学家开始进入硅谷,华尔街不再是他们的首选退出的地方。以下是文章的全文:对于物理学家来说,现在不是一个好时机,一旦物理学家奥斯卡·博伊金(Oscar Boykin)说。博伊金毕业于佐治亚理工学院,获得物理学学位,并获得博士学位。在2002年加州大学洛杉矶分校的物理学。2013年在物理学家操作大型强子对撞机发现了希格斯玻色子。众所周知,希格斯玻色子是二十世纪六十年代物理学家预言的一个亚原子粒子,所有人都希望在那之后能找到这样的粒子。但是,希格斯玻色子并没有颠覆现有宇宙的理论模型,也没有改变任何事物,也没有给物理学家带来任何新的信息。博伊金坦率地说:“当物理学出现问题的时候,物理学家兴奋不已,令人沮丧的是,现在我们正处于物理学不太多的时期,对于一个物理学家来说,这是非常令人沮丧的。另外,当物理学成为一个职业时,薪水不高。所以博伊金以软件工程师的身份前往硅谷,对于其他物理学家来说,现在是成为其中一员的好时机。 Boykin在Stripe工作,这是一家价值90亿美元的创业公司,专门用于支持企业在线接受付款。博伊金负责开发和运行收集全公司服务数据的软件系统。他预测这些服务数据并分析欺诈交易何时发生并阻止它们。作为一个物理学家,他非常适合这个任务,这需要极端的数学思维和抽象思维。然而,与物理学专业不同,他正在一个提供无穷无尽的挑战和无限的可能性,更重要的是高薪的领域工作。如果物理学和软件工程都是亚原子粒子,那么硅谷已经成为强子对撞机。博伊金和另外三名条纹物理学家一起工作。去年12月,通用电气收购机器学习初创公司Wise.io时,首席执行官杰夫·伊梅尔特(Jeff Immelt)吹嘘说,他刚刚赶上了一家物理学家公司,最着名的莫过于加州大学伯克利分校的天文物理学家约书亚·布鲁姆(Joshua Bloom)。在SLAC国家加速器实验室工作的瑞士物理学家阿诺·坎德尔(Arno Candel)的帮助下,数据科学家使用的世界上约70%的开源机器学习软件H20被开发出来。微软数据科学总监Vijay Narayanan也是一位天体物理学家,他的部门还有其他几位物理学家。这一切都发生在硅谷,这不是巧合。因为实际上每一个互联网公司的需求越来越适合物理学家在结构和技术上所拥有的技能。自然因素当然,物理学家在计算机技术中一直扮演着重要的角色,正如他们在许多世界上第一台计算机之一ENIAC的John Mauchly是一位物理学家。 C编程语言的父亲丹尼斯·里奇也是物理学家。但是对于计算机技术领域的物理学家来说,现在是机器学习技术的兴起,现在已经到了硅谷的黄金时代,计算机开始通过分析海量的数据来学习任务。数据科学和人工智能的新浪潮是物理学家们的事情。此外,业界已经接受了旨在模仿人脑结构的神经网络软件。然而,这些神经网络实际上只是数学应用。主要的相关学科是线性代数和概率论。计算机科学家不一定接受这些学科的培训,但物理学家必须知道这门学科。博伊金说:“对于物理学家来说,关于神经网络技术的唯一真正的新事物就是学习如何优化这些神经网络以及如何训练它们,但是这对于物理学家来说是小菜一碟,牛顿叫做牛顿,物理学家是牛顿。微软剑桥研究实验室负责人克里斯•毕晓普(Chris Bishop)分享了他30年前的经验,当时深度神经网络正在学术界显露出应有的地位,这使他从物理学领域跳到机器学习领域做相关工作。他说:“物理学家进入机器学习领域是相当自然的,甚至比计算机科学家更自然。”挑战的空间十年前,博伊金说,许多物理学朋友喜欢踏上金融世界。在华尔街,相同的数学风格对于预测市场走势也非常有用。一个关键的方法是布莱克 - 舒尔斯期权定价模型,这是确定金融衍生工具价值的重要方法。然而,正是2008年金融海啸造成的布莱克 - 斯科尔斯期权定价模式。现在,Bojkin和其他物理学家已经表示,更多的同事正在转向数据科学和其他类型的计算机技术。早些时候,物理学家转向领先的技术公司,帮助开发所谓的“大数据”软件,可以处理数百甚至数千台机器上的数据。在Twitter上,Bojkin帮助开发了一个名为Summingbird的系统,麻省理工学院物理系的三位物理学家为一个名为Cloudant的初创公司开发了类似的软件。物理学家了解如何处理数据 - Cloudant的创始人早期的工作是处理LHC的大型数据集 - 开发这些极其复杂的系统需要开发人员进行相当多的抽象。当这些系统建成后,许多物理学家使用他们掌握的数据。谷歌早期开发公司农场大规模分布式系统的关键人物之一是Yonatan Zunger,他拥有斯坦福大学的弦理论博士学位。当Kevin Scott加入Google的广告营销团队,他主要负责收集来自Google的数据,并用它来预测哪些广告最有可能获得更多的点击次数,为此斯科特雇佣了大量的物理学家,许多计算机科学家,他们的技能都非常合适机器学习“,这几乎就像实验室科学,”现任首席技术官斯科特说。现在大数据软件是司空见惯的,Stripe使用了Bojkin开发的开源系统。开源系统还帮助许多公司“机器学习模型”提高了他们的预测能力,这为硅谷物理学家提供了一个更广阔的视角。在Stripe,Boykin与许多物理学家合作,如Robin Kramer(哥伦比亚大学物理学博士)基督教安德森(Harvard MPhil)和凯利·里沃尔(Kelly Rivoire)(麻省理工学院麻省理工学院),他们发现自己很适合在硅谷工作,并付出更高的代价,正如博伊金所说:“工资高昂而且离谱”未来如今,物理学家们正在进入硅谷公司,未来几年他们将接管硅谷,机器学习不仅改变世界分析数据的方式,而且也改变神经网络已经重塑了图像识别,语音识别,机器翻译和软件接口的基础,微软的Chris Bishop说,软件重新设计正在从基于逻辑的手动代码转向基于概率和不确定性的机器学习模型。像Google和Facebook这样的公司正在开始用这种新的思维方式重新设计他们的工程师。最后,计算机世界的其他领域也将效仿。换句话说,越来越多进入硅谷的物理学家标志着计算机行业的重大变革。不久硅谷的所有工程师都将是物理学家。 (韩冰)