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一个崇尚暴力的游戏，设定在一个现代化城市里，杀人无罪。 放眼望去，大街小巷全是凶案现场。 这个游戏出自电影《失控玩家》，在现实社会这个游戏会被禁掉，因为三观不正。 虽然游戏三观倾斜，但是电影里的高科技，值得玩味。
我们从头讲这个故事，一个永不加班的银行职员，男的，游戏里的配角，按照游戏界的术语，叫非玩家角色。 就是电脑程序控制的，不是人来操控的游戏角色。 他每天梳着一样的发型，穿一样的衣服，在同一个银行柜台，盖同一个章……
当游戏玩家扮演的“犯罪分子”端着枪冲进银行，他抱头趴下投降。 生来如此，日复一日。 這个角色用少量代码就可以实现了，人不狠，话不多，没冲突，没内味。 突然一天，这个男的说，他想谈恋爱了。
一个无师自通型选手，上场。 街边，偶遇女神，瞬间来电，当场辞职，拔腿就追女神，这一系列操作，你说惊不惊？ 自学和女神接吻，成功了。
母胎单身狗们坐在黑暗的放映厅里，嘴里的爆米花瞬间都不香了。 此时，都懂了：“游戏里的非玩家角色，自我意识觉醒了。” 于是，银行职员，变身超人，扫荡罪恶，除暴安良，受人爱戴，冲上热搜，拥有以自己名字命名的“超话”。
除了正义感，他喜欢身材火辣、性格不凡的女神，渴望和她恋爱，愿与女神共赴。 咳咳，我们的正题是，一个非玩家角色觉醒了，意味着，他不只按照计算机程序的设定运行。 就类似科幻电影里，机器人突然有了人的意识。 他心里呐喊：“我不要你觉得，我要我觉得。”
这很酷，怎么做到的？ 电影里连底层技术细节都交代了，也许有人没有记住：“游戏里安装了一个重要工具，人工智能引擎。” 人类游戏设计师开了个头，剩下的都交给AI了。 当今的人工智能技术，常被人笑，人工智障。
和游戏角色觉醒那一步，差了十十十万八千里，能有什么关系？ 答案还真是有关系，不过你得先理解，什么是代码。 你可能会说，瞧不起人么，谁还不知道代码是啥？ 那些写代码的人，常常面对失踪的头发，消失的发际线，还被人戏谑，男的叫程序猿，女的叫程序媛。
对，在深度学习到来之前，你别管代码丑还是美，都是人写的。所有的代码都是人写的，也都是白盒的。 白盒的意思是，你看得懂代码，就能从代码中读出编程思路。
这和偷看学霸作业里的解题过程，有异曲同工之妙。
但是，人工智能里的重要技术——深度学习，来了。
很多媒体一写人工智能，画风就变成震惊体，可能就是震惊到神经出现了问题。 人写的程序是白盒。
深度学习带来了黑盒，就是深度学习模型里面是如何运作的，大家都不知道。 这个“活见鬼”的事情，就是“人工智能可解释性”这个前沿学科要研究的。
直白地说，就是科学家也晕乎乎，还没有彻底搞清楚黑盒里面是啥。 代码，是运行在计算机上的。深度学习模型，也是运行在计算机上的。大家都是程序。但是，深度学习模型这种程序，有所不同。
我们看看深度学习模型，以文件的形式存在，里面都有啥？ 第一是，参数。第二是，网络结构。 怎么理解参数？ 有人说，参数就是权重，这种表达也可以，就是有点偏专业。 通俗地讲，参数是一堆数据。 一个网络结构，用来人脸识别，就是你手机刷脸解锁用到的。参数一变，识别不了。这是“一堆数”的神奇之处。
借来一个比喻，这个比喻是中科院自动化研究所助理研究员牛景昊告诉我的。 假如我们的任务是，用活字印刷术印一篇文章。 活字印刷的原理，我们都比较了解，活字版是由很多小块组成的，这些小块长什么样需要雕刻。
这个过程可以看成是参数的调整（或者说训练）。本来小块上没字，训练完就有了恰当的纹理或者纹路。 怎么理解网络结构？ 再拿不同的小块组成不同的结构，结构比小块更加宏观，可以把结构比喻成装这些小块的框子。
框子是什么材料，框子的粗细，都会影响最后印刷出来的效果。
一个非玩家角色觉醒了，意味着，他不只按照计算机程序的设定运行。那他按照什么运行？
答案是按AI造的代码。 前面已经讲过了，模型是一种程序，分分钟可以安装在软件里运行。 这种技术，被人称作，软件2.0（Software2.0）。
或者说用深度学习模型从数据中自动推导生成软件的编程范式。 代码已经分成了两种，一种是，“由人类编写的代码”，另一种是，“由 AI 写的代码”。
AI 写的代码常以深度学习的形式出现。 软件2.0可不仅仅在大学计算机实验室里。 AI写代码需要什么“配套装备”呢？ AI写代码，要可靠的部署环境，管理大型数据集，维护高质量的训练数据流，新人才，新职业。 软件1.0的旧职业包括业务分析师、系统分析师、架构师、开发人员、测试人员和开发运营 （DevOps） 等。
这些职业反映了软件开发生命周期的范围界定、设计、开发、运营和维护阶段。 软件 2.0的新职业，有数据科学家、数据工程师、AI工程师、 MLOps工程师等。
他们负责系统架构、软件工程、软件运营、统计学习、机器学习和数据全生命周期管理等。 用专业术语表达就是，软件1.0开发工具（拿IDE举例，它可以有很多功能，像语法高亮、调试器、profiler、符号跳转、集成git等等）。
软件2.0中，工作量里增加了积累、调整、清理数据集，调参、炼丹。 对，字面意思就是炼仙丹。 2017年，特斯拉AI负责人Andrej Karpathy说：
“我们熟悉的软件1.0的‘经典堆栈’是用Python、C++等语言编写的计算机显式指令……与1.0不同，软件2.0是用神经网络的权重编写的。因为涉及很多权重，直接在权重中编码很困难，因此程序员不参与代码编写工作。”一流科技创始人袁进辉博士说：“软件2.0，包括我们所熟知的人脸识别，还包括越来越多人看好的 AI for science。AI for science将要彻底改变科学的研究方法，尤其是那些按照以前的旧方法无法解决的问题：预测蛋白质结构、成像黑洞、自动化药物发现等等。”
“以前，是天才科学家灵光一现才发现牛顿第一第二第三定律。未来，可以考虑如何将理论物理定律参数化，计算机自动发现新的定律。”联合利华数据和人工智能总监，杨荟博士谈道：“20年前，一堂大学数学建模课上，我的老师讲到有两个计算机算法经典难题。”
“一个是下围棋打败人类，另一个是根据蛋白质序列预测结构。哪怕你用全宇宙的物质造一台计算机，再花整个宇宙的年龄计算，都没法用穷举法找到围棋的制胜策略或者蛋白质的结构，因为这两个问题中要考虑的排列组合是天文数字。而在我的有生之年，这两个问题都被解决了。”
咱现在到底在软件2.0的什么阶段？
袁进辉博士回答道：“软件2.0已经过了萌芽期，走进了成熟期。” 如果你想登上月球，用梯子肯定不行，那就需要新的工具。 现在看来，软件2.0很有希望。
我们从头讲这个故事，一个永不加班的银行职员，男的，游戏里的配角，按照游戏界的术语，叫非玩家角色。 就是电脑程序控制的，不是人来操控的游戏角色。 他每天梳着一样的发型，穿一样的衣服，在同一个银行柜台，盖同一个章……
当游戏玩家扮演的“犯罪分子”端着枪冲进银行，他抱头趴下投降。 生来如此，日复一日。 這个角色用少量代码就可以实现了，人不狠，话不多，没冲突，没内味。 突然一天，这个男的说，他想谈恋爱了。
一个无师自通型选手，上场。 街边，偶遇女神，瞬间来电，当场辞职，拔腿就追女神，这一系列操作，你说惊不惊？ 自学和女神接吻，成功了。
母胎单身狗们坐在黑暗的放映厅里，嘴里的爆米花瞬间都不香了。 此时，都懂了：“游戏里的非玩家角色，自我意识觉醒了。” 于是，银行职员，变身超人，扫荡罪恶，除暴安良，受人爱戴，冲上热搜，拥有以自己名字命名的“超话”。
除了正义感，他喜欢身材火辣、性格不凡的女神，渴望和她恋爱，愿与女神共赴。 咳咳，我们的正题是，一个非玩家角色觉醒了，意味着，他不只按照计算机程序的设定运行。 就类似科幻电影里，机器人突然有了人的意识。 他心里呐喊：“我不要你觉得，我要我觉得。”
这很酷，怎么做到的？ 电影里连底层技术细节都交代了，也许有人没有记住：“游戏里安装了一个重要工具，人工智能引擎。” 人类游戏设计师开了个头，剩下的都交给AI了。 当今的人工智能技术，常被人笑，人工智障。
和游戏角色觉醒那一步，差了十十十万八千里，能有什么关系？ 答案还真是有关系，不过你得先理解，什么是代码。 你可能会说，瞧不起人么，谁还不知道代码是啥？ 那些写代码的人，常常面对失踪的头发，消失的发际线，还被人戏谑，男的叫程序猿，女的叫程序媛。
对，在深度学习到来之前，你别管代码丑还是美，都是人写的。所有的代码都是人写的，也都是白盒的。 白盒的意思是，你看得懂代码，就能从代码中读出编程思路。
这和偷看学霸作业里的解题过程，有异曲同工之妙。
但是，人工智能里的重要技术——深度学习，来了。
很多媒体一写人工智能，画风就变成震惊体，可能就是震惊到神经出现了问题。 人写的程序是白盒。
深度学习带来了黑盒，就是深度学习模型里面是如何运作的，大家都不知道。 这个“活见鬼”的事情，就是“人工智能可解释性”这个前沿学科要研究的。
直白地说，就是科学家也晕乎乎，还没有彻底搞清楚黑盒里面是啥。 代码，是运行在计算机上的。深度学习模型，也是运行在计算机上的。大家都是程序。但是，深度学习模型这种程序，有所不同。
我们看看深度学习模型，以文件的形式存在，里面都有啥？ 第一是，参数。第二是，网络结构。 怎么理解参数？ 有人说，参数就是权重，这种表达也可以，就是有点偏专业。 通俗地讲，参数是一堆数据。 一个网络结构，用来人脸识别，就是你手机刷脸解锁用到的。参数一变，识别不了。这是“一堆数”的神奇之处。
借来一个比喻，这个比喻是中科院自动化研究所助理研究员牛景昊告诉我的。 假如我们的任务是，用活字印刷术印一篇文章。 活字印刷的原理，我们都比较了解，活字版是由很多小块组成的，这些小块长什么样需要雕刻。
这个过程可以看成是参数的调整（或者说训练）。本来小块上没字，训练完就有了恰当的纹理或者纹路。 怎么理解网络结构？ 再拿不同的小块组成不同的结构，结构比小块更加宏观，可以把结构比喻成装这些小块的框子。
框子是什么材料，框子的粗细，都会影响最后印刷出来的效果。
一个非玩家角色觉醒了，意味着，他不只按照计算机程序的设定运行。那他按照什么运行？
答案是按AI造的代码。 前面已经讲过了，模型是一种程序，分分钟可以安装在软件里运行。 这种技术，被人称作，软件2.0（Software2.0）。
或者说用深度学习模型从数据中自动推导生成软件的编程范式。 代码已经分成了两种，一种是，“由人类编写的代码”，另一种是，“由 AI 写的代码”。
AI 写的代码常以深度学习的形式出现。 软件2.0可不仅仅在大学计算机实验室里。 AI写代码需要什么“配套装备”呢？ AI写代码，要可靠的部署环境，管理大型数据集，维护高质量的训练数据流，新人才，新职业。 软件1.0的旧职业包括业务分析师、系统分析师、架构师、开发人员、测试人员和开发运营 （DevOps） 等。
这些职业反映了软件开发生命周期的范围界定、设计、开发、运营和维护阶段。 软件 2.0的新职业，有数据科学家、数据工程师、AI工程师、 MLOps工程师等。
他们负责系统架构、软件工程、软件运营、统计学习、机器学习和数据全生命周期管理等。 用专业术语表达就是，软件1.0开发工具（拿IDE举例，它可以有很多功能，像语法高亮、调试器、profiler、符号跳转、集成git等等）。
软件2.0中，工作量里增加了积累、调整、清理数据集，调参、炼丹。 对，字面意思就是炼仙丹。 2017年，特斯拉AI负责人Andrej Karpathy说：
“我们熟悉的软件1.0的‘经典堆栈’是用Python、C++等语言编写的计算机显式指令……与1.0不同，软件2.0是用神经网络的权重编写的。因为涉及很多权重，直接在权重中编码很困难，因此程序员不参与代码编写工作。”一流科技创始人袁进辉博士说：“软件2.0，包括我们所熟知的人脸识别，还包括越来越多人看好的 AI for science。AI for science将要彻底改变科学的研究方法，尤其是那些按照以前的旧方法无法解决的问题：预测蛋白质结构、成像黑洞、自动化药物发现等等。”
“以前，是天才科学家灵光一现才发现牛顿第一第二第三定律。未来，可以考虑如何将理论物理定律参数化，计算机自动发现新的定律。”联合利华数据和人工智能总监，杨荟博士谈道：“20年前，一堂大学数学建模课上，我的老师讲到有两个计算机算法经典难题。”
“一个是下围棋打败人类，另一个是根据蛋白质序列预测结构。哪怕你用全宇宙的物质造一台计算机，再花整个宇宙的年龄计算，都没法用穷举法找到围棋的制胜策略或者蛋白质的结构，因为这两个问题中要考虑的排列组合是天文数字。而在我的有生之年，这两个问题都被解决了。”
咱现在到底在软件2.0的什么阶段？
袁进辉博士回答道：“软件2.0已经过了萌芽期，走进了成熟期。” 如果你想登上月球，用梯子肯定不行，那就需要新的工具。 现在看来，软件2.0很有希望。