獨立發現、解決問題

Andrew Zhong同學：

2017年被北卡羅來納大學教堂山分校、倫斯勒理工學院等名校錄取

從小到大，我對自己未來的發展方向總是飄忽不定，宇航員，精算師，電子工程師……等我接觸的事物變多、慢慢成熟後，發現自己還是在數學和CS間難以抉擇：一個是自然科學的基礎，創造了解決各種問題的抽象方法；另一個分支則極其廣泛，為各種數學模型提供了深入到生活中方方面面的渠道。

因為之前在大族激光實習時親身感受到了工業4.0生產模式帶來的震撼，申請RSI時候我選擇了人工智慧研究方向。在中國教育體制內，理科學生往往比較注重數理化相關的研究，CS只算是一個小眾的研究領域，精通其中的人更是少之又少，而只參加過AP CS考試和學習過少量Arduino編程的我只能算剛入門的那一個菜鳥。也許因為之前與CS的羈絆太少，或是申請時標化成績欠佳，當時的我並沒有直接被錄取。有幸從waitlist（候補名單）中被補錄，我懷著謙卑的心態，來到清華參加這個為期六周且十分intense的研究項目，期待與大神們談笑風生。

剛來到清華的第一周主要是適應，除了每天上一些教授的基礎科學課程之外，還要與導師見面，確定自己的研究課題。在RSI的前半段時間，更多是在彌補自己知識儲備的不足。沒有超人的CS／AI基礎的我，遇到的挑戰和打擊也不算少，但擺正心態獲得的進步也不少。在這和大家分享我在RSI的故事。

（一）

當時研究CS的幾個學生常常會聚在一起。而大家一起討論的時候，我發現自己真的是被大神包圍——有人精通神經網路，有人搞機器人編程——而我只知道面向對象Java。但我並沒有打退堂鼓，而是學會去跟大神們交流、學習。

在與朱軍教授探討一番後，我選擇了對數學功底很有考驗的人工智慧文本分析：Text Analysis with Latent Dirichlet Allocation(LDA)。按照教授的說法，這個演算法可以分析大量短文本，並分析熱門主題和主題熱門詞，是一種高效的無監督學習演算法，應用極為廣泛（比如微博的熱搜功能）。

（二）

朱教授後來分配了一個博士後作為我的導師，給我看了一份相關論文。看了一眼論文，上面很多陌生的數學和計算機的術語及概念，感覺在看天書。我隨口問了一句：「老師，Joint Probability是什麼？」 也許這個問題太過弱智，老師說我應該自學一下大學數學再做這個項目。

是啊，要是不學，我可能看十年也看不懂。那天下午，我到圖書館瘋狂借書：《概率論和數理統計》，《微積分》，《線性代數》。也許是「對於知識的渴望」，或者更準確來說，迫於巨大的壓力，我五天就學完了前兩本，線性代數也大致了解了最基礎的矩陣運算、線性變換、向量空間。

（三）

吸收了不少相關數學概念之後，我懷著勝利的心態，再次打開論文，然而又是當頭一棒：論文還是看不懂。後來一位大神走過來詢問我的進展，我說我還沒開始做，著急死了。他了解到我現在的情況後，淡定地給我推薦了一個Coursera的網課：Information Retrieval and Data Mining。當時我的狀態很好，有什麼資源就學什麼，就像水泵抽乾池子的水，我每天不停地觀看這門課程，在了解了一些基礎的分類演算法（如K-Means，Estimation Maximization(EM)）後，開始了LDA方面的研究。我也慢慢開始理解論文中在幾天前對我來說像是亂碼的概念。要想一下子完全看懂論文是不可能的，畢竟我還只是一個高中生，但我一定要把過程搞清楚，哪怕不知道為什麼(Why & How)，我要知道是什麼(What)。

很多人說，不懂就問，問你的同學，問你的老師，問一切你能尋求幫助的人。道理是這樣沒錯，但我來了RSI後，發現自己所問到的東西都是碎片化的，沒有人有能耐從頭到尾給你系統地講一遍，你需要靠自己去尋找資源，挖掘，感悟。

（四）

讀懂論文只是我所有任務最開始的一小部分。在把論文的概念弄懂了之後，我要開始著眼於Java的實現。可以說初次編一個大型的project是讓人流淚的經歷：一個小小的Run-time Exception，尤其是ArraysOutOfBound, 隨時都有可能犯下。因為當時不知道Try-Catch的方法，debug（調試程序）的過程是悲慘的。恐怖的時候，一行小小的錯誤代碼我需要幾個小時才能完全理解錯誤的原因和徹底解決的方法。在編程過程中，我不斷摔倒，不斷爬起，自己摸爬滾打，最終寫出了幾千行代碼的程序。

除了自己的知識儲備，硬體帶來的問題也是我要面對的。要分析幾萬篇文檔，對我當時的poor Macbook Air可以說是挑戰巨大。辦法總是有的，於是我又學會了運用操作符將程序和需要讀取的文檔打包上傳至清華的遠程Linux伺服器上運行。

對於我來說，我在RSI獲得了獨立發現問題——研究問題——解決問題的能力。與以前不同，我不會在第一時間求助別人，而是在自己鑽研問題後再尋求大神的點撥。其次，這六周內我在計算機領域，尤其是人工智慧／機器學習方面，有了還算深入的理解，這對於我後半年申請學校的文書構思和內容創作來說起到了指導性作用。

RSI也不只有緊張的學術，無論是周末的集體出遊（field trip）、每天晚上睡前查房後的夜聊吹牛（bedcheck），還是和好友一起打籃球，亦或是體驗清華各個不同的食堂，都是能讓你記憶很久。

我個人覺得，RSI最大的價值是平台，你會認識將來要去MIT、芝加哥大學、斯坦福、杜克等大牛學校的大牛，師從清華大學的頂級教授和世界各地的諾貝爾獎獲得者。對於渴求在理科方向大有建樹的人，RSI不是唯一的選擇。但相比於一般美國大學的暑期項目，RSI絕對是more intense，more challenging，more enlightening。You never know the limit of your potential.

END

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