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特斯拉AI團隊招聘:馬斯克稱不在乎學歷,但編程測試得過


學歷是不是 AI 從業者的門檻?至少在特斯拉,學歷不是那麼重要。

馬斯克:我不在乎你是否高中畢業

據外媒報導,特斯拉的人工智能團隊正在面向社會招聘,該團隊將直接向首席執行官埃隆·馬斯克匯報,馬斯克在Twitter 上表示:如果沒有大學學位,這也不會成為進入特斯拉工作的障礙。

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馬斯克在推特上是這麼說的:不需要博士學位,我也不在乎你是否高中畢業。相反,馬斯克正在尋找那些對人工智能有”深刻理解”的人。值得注意的是,雖然馬斯克強調教育背景無關緊要,但所有候選人都必須通過核心編碼測試。理想情況下,他希望特斯拉人工智能團隊的新員工在加州舊金山灣區或得克薩斯州奧斯汀工作,但也有可能在特斯拉的某個超級工廠裡展開工作。

超級工廠是特斯拉生產電動發動機和電池組的地方。目前,特斯拉在內華達州斯帕克斯市、紐約州布法羅市和中國上海都擁有超級工廠。去年 11 月,馬斯克宣布將在德國柏林建立第四家超級工廠。

秘密辦學多年,對傳統教學不認可

這也不是馬斯克第一次表達學歷不重要的觀點,他在2014 年接受德國汽車出版物Auto Bild 採訪時就提到:根本不需要大學文憑,甚至不需要高中文憑,如果有人從一所偉大的大學畢業,這可能表明他們有能力做偉大的事情,但有時並非如此。比如,像比爾·蓋茨或拉里·埃里森、史蒂夫·喬布斯這樣的人,這些人並沒有大學畢業,但如果有機會僱用他們,那肯定是個好主意。馬斯克說他正在尋找擁有非凡能力的人,因為如果一個人在過去擁有非凡成就的記錄,那麼這種非凡的情況很可能會持續到未來。

究其根本,馬斯克本人對傳統教學並不十分認可,他曾被科技網站 Ars Technica 報導稱,一直在 SpaceX 加州霍桑的總部外運營著一所高度私密的私立學校。這座實驗性的非盈利學校名叫 Ad Astra,成立於約 2014 年,它的學生包括馬斯克的 5 個兒子及其公司員工以及該領域少數其他人士的子女。

據提交至美國國稅局的文件顯示,馬斯克創立Ad Astra 最初是為了“通過獨特的基於項目的學習體驗”,這所學校加註在數學、科學、工程學和倫理學上發力, 沒有音樂和體育等科目, 語言課淪為邊緣。所有費用由馬斯克資助。

“我只是還沒有看到我理想中的學校,”馬斯克曾在 2015 年接受中國電視台的採訪時說,“所以我想,看看我們能夠做些什麼。或許創辦一座學校會更好。”

他認為,傳統教學在教授學生如何解決問題上犯了一個根本性錯誤。這位億萬富翁曾說:“教學的關鍵是讓孩子們知道該如何解決問題或理解問題所在,而非認識解決問題的工具。假設你想教會別人引擎的工作原理,傳統的方式是說, ‘我們將教會你有關螺絲刀和扳手的所有知識。’我要做的則是一種截然不同的教學方式。”

特斯拉需要 AI 人才實現自動駕駛

撇開學歷,特斯拉確實需要大量人工智能方面的人才來實現其自動駕駛汽車的雄心壯志。據特斯拉網站介紹,特斯拉汽車的硬件必須能與當前的自動駕駛功能相匹配。未來,特斯拉希望實現完全的自動駕駛能力,硬件將需要進行各種軟件升級,以便有一天能夠作為自動駕駛汽車運行。

2019 年底,特斯拉(TSLA, https://seekingalpha.com/symbol/TSLA )的 AI 高級總監 Andrej Karpathy 曾在一次演講( https://youtu.be/oBklltKXtDE )中提到了特斯拉自動駕駛相關的技術細節,這裡面的想法是將特斯拉的機器學習流水線自動化,而特斯拉的半自動駕駛功能將會自動地繼續完善。特斯拉汽車將繼續自動上傳數據,手動標註數據的工人將繼續在必要的地方對數據打標,神經網絡將自動地在新數據上進行訓練,然後,改進的網絡就會被部署到汽車上了。這個過程一直往復循環。

換句話說,特斯拉的工程師們在致力於開發一種發展自動駕駛技術的方法,這種方法能夠真正適應數據的擴展,而不用因為數據規模擴展而增加工程師的人力,這意味著要將數十億英里駕駛過程中出現的計算機視覺錯誤樣本都積累起來。人類輸入是一種信號源,人類行為能夠告訴機器哪些地方做錯了,在一些場景下還能夠告訴機器怎樣做是對的。不管特斯拉是否會在全自動駕駛技術領域取得成功,但有一點是肯定的,特斯拉會在城市環境中部署半自動駕駛汽車。

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特斯拉的機器學習流程

特斯拉是想打造一種實現自動化目標的方法,這種方法能夠適應不斷擴增的數據規模,因為特斯拉擁有全球最大規模的車輛網絡來收集數據,這些車輛上配置了傳感器和計算機,並且都連入了互聯網。這種方法最大的瓶頸就在於支付給標註工人的薪水。在計算機視覺任務中,特斯拉需要不斷地把新產生的、手動打標過的照相機數據添加到訓練集裡,這樣才能不斷增加算法能力,但這種方式難以適應不斷擴增的可收集數據規模,而只能應付這些數據的一個子集,這個子集規模對應於特斯拉能夠承受的打標成本。特斯拉也許可以收集 1 萬億張交通燈照片,但是卻支付不起同樣規模的打標(指將照片中的交通燈標註為紅、綠或黃三種顏色)費用。

對於需要手動打標的任務,特斯拉採用的方法不允許純粹地增加標註數據的數量,而是通過獲取更高質量的數據來加速機器學習過程。最有價值的訓練數據樣本是現有的神經網絡模型不能正確預測的樣本。也許,這個模型錯誤預測了物體的類別、誤報了一個並不存在的物體,或者漏檢了照片上拍到的物體。通過“運營假期”所代表的自動化過程,特斯拉比起其競爭對手來說,能夠更多地捕捉到這類有價值的數據樣本。

因此,特斯拉的自動駕駛崗位長期以來一直要求候選人“能夠設計出一些方法,這些方法除了能夠使用豐富多樣的標註數據外,還能使用大量輕標註的數據。”在特斯拉的Autonomy Day 發布會上,Karpathy 描述了一種和我之前描述的類似的方法。通過人類駕駛標記的視頻剪輯,特斯拉訓練了一個神經網絡,用來感知和推斷前方道路的曲線和坡度。

對特斯拉來說,超級樂觀的前景是它最終開發出來了全自動駕駛系統,部署了機器人出租車。在這樣的局面下,特斯拉的市場份額即使不能十倍地增加,也可以大致增加兩倍或者三倍。稍溫和的樂觀局面會是特斯拉為城市駕駛發布了 2 級系統,特斯拉也非常棒地賣出了更多汽車和更多的“全自動駕駛”附加組件單元。銷售增長和汽車毛利率是投資者密切觀察的兩項關鍵指標;特斯拉的城市 2 級系統能夠給這兩項指標都帶來超預期的貢獻。

“鐵血無情”馬斯克

一直以來,關於馬斯克這個人的評價都褒貶不一。他曾被稱為喬布斯之後最牛逼的創業者,也可能是唯一一個創辦了 4 家市值超過 10 億美元公司的人(PayPal、SpaceX、特斯拉和 Solar City)。同時,他也經常被形容為“變態”、“無情”、“嚴苛”。

曾有員工因為陪產而請假,馬斯克怒氣沖衝的給這位員工發了封連珠炮式的郵件,大體內容如下:

這什麼狗屁藉口?我真對你非常失望!你知道到底什麼事對你來說才是更重要的嗎?我們正在改變世界、改變歷史,如果不打算全力以赴,那你就別乾了!

面對行政助理提出的“任務眾多,要求漲薪或者升職”的請求,馬斯克則爽快得給她放了個假,並接手了所有工作。結果可想而知,馬斯克完成了所有工作,並辭退了這名行政助理。

馬斯克的“變態”不僅僅是對其員工和產品,他對自己的要求同樣嚴苛。

他以5 分鐘為單位安排日程,每週的工作時間在100 小時以上;無論哪位員工離職,他都可以接手所有工作並順利完成;任何員工的大小郵件,他總能在一分鐘內給出回复;就連去衛生間都在3 秒左右就出去,來去匆匆。

因此,很多人對特斯拉的評價不是一家簡單的汽車公司,而是在用 IT 的理念造汽車,甚至這種企業文化的嚴苛程度已經超過了不少互聯網公司。

有這樣一位領導,你會願意加入嗎?