缘起原本，数学并不是一个职场热词。 直到人工智能的第三次高潮来临，传说中“做算法”七八十万的起步价和平均几百万的年薪刺激到了大众的神经，对大学数学课基础内容的重视才在程序员这个小众群体中成为话题。 不过可惜的是，成为话题并没有造成程序员批量重温（或重学）大学数学课的结果，而是导致很多人因为对数学的畏惧，而放弃了进军 AI 领域。
本 chat 主要是针对上面三个问题来进行探讨。 带着这些问题，先来看看：我们从小到大，到底学了多少数学—— 我们系统地学过数学吗？从小学一年级开始，主课里就有数学课。中小学十二年，大学如果是理工科的话最少再学两年，文科也要再学一年，那么也就是学了十三四年的数学。 但是，咱们这些非数学专业的毕业生，确定系统地学习过数学吗？ 或者这么问：你能给出数学学科最粗浅的体系架构吗？（只要给出数学领域的几个大类和各类中的一级子类就可以。） 数学研究领域的划分下图是一张数学地图（Math Map）：  图中黄底的矩形框标识出了划分的三大类：
其他矩形框标志了 2-3 个不同级别的子类。 这里面，你认识多少细分领域呢？ 上图看起来有点，另找了一张和上图基本一致的数学领域分类导图（见下图）。在这张导图中，笔者用灰色椭圆框标志出了咱们学习过的领域： 
即使是从这样一张并不严谨的导图中，都不难看出，我们其实根本没有系统性的学习过数学。 面向应用的碎片化学习小学六年，工作日每天都要上数学课，但是我们到底学了什么呢？不过就是算数规则和极少量的数论内容而已——在上面导图中，满打满算也只能圈两个椭圆。 六年之功，沧海一粟而已。 当然了，小学数学虽然内容少，却是真的可以在实际生活中用到：我们看时间、算价格、计利息、掌握配方配比（比如烤蛋糕的配方)……都能用到小学的内容。 因此，基本上不会有人认为小学数学无用。 上了中学之后，小学单一的'数学“分成了代数和几何，我们开始学解方程（如今这部分有些内容已经迁移到小学了）；学各种函数——函数的表达式、图像和性质以及函数求解；学各种形状的性质、定理、定律…… 到了大学，数学分的科就更多了：数学分析、概率统计、线性代数、离散数学，等等…… 不过，好像这些东西，在日常生活中根本就用不到。 如果不是毕业以后想入行 AI，恐怕大多数人对大学数学的印象还基本停留在:
AI 技术岗，学数学的必要性关于 AI 技术岗位学习数学的必要性我们不再长篇大论了，来看一个具体的问题吧： 虽然至今深度神经网络的最优化问题仍然缺乏理论基础，但各式各样针对训练、推理（预测）和数据的技术却层出不穷。 近几年新兴起了联邦学习（Federated Learning）的概念。 联邦学习是一种模型训练的方法，这种方法训练出的模型“兼具百家之长”（训练数据来自多家企业或组织）的同时，又保证“各家的家私秘而不宣”（其中任何一个数据提供方无须向其他提供方公开自己的数据）。
这是怎么做到的呢？是模型先在 A 家训，然后训成的“半成品”再去 B 家训吗？如果是这样的话，那就变成迁移学习（Transfer Learning）了。 联邦的学习是在 AB 双方同时进行的，在训练的过程中，两个训练环境不交换数据，却要交换梯度的中间结果。 
没有数学知识，也就不能真的掌握机器学习/深度学习的模型函数、目标函数、最优化过程和算法原理。 在这种情况下“做算法”，最多只能是把用别人已经构造好的网络结构或者算法程序在自己的数据上运行一遍。别说网络或者算法本身，就是改变数据特征值的提取方式都未必能做到。 这样的人，比自动调参程序又强在哪里呢？ 为什么大学数学课学了好像没学过？其实，AI 需求的那些数学知识点（后面会具体列举），一般大学理科毕业生在大学里面都是学过的。 只不过，一种普遍存在的现象是：等到毕业了几年之后，回头再看这些早就学过的东西，却好像完全没学过一样。 怎么会这样呢？可能有两种情况: 【情况-1】 当时就没学懂； 如果是【情况-1】，那没办法，只能从头学一遍了。 但即使是重学了一遍，而且真的都学懂了，学完以后还是有可能很快就给忘了！ 对大多数人而言，【情况-2】是早晚都要应对的问题。 如果你遭遇过“遗忘了曾经学懂过的知识”这种情况，那么请回顾一下：你是仅仅忘记了知识本身呢？还是把表述知识的符号系统也给忘了? 说得更明白一点，再打开大学数学课本，就算具体的定理引理推理公式法则方法全都忘了，里面那些非文字符号表达什么意思，你还记得吗？ 说说符号系统符号系统是一个我们有必要专门说说的话题。 在说符号系统之前，我们其实该问一个问题：“什么是知识？” 什么是知识对于这个问题可以有各种从不同维度深入的探讨，我们不是哲学家，对于形而上的争论也不感兴趣，只想从实用角度出发，以更加高效地学习为目的来理解什么是知识。 从这个角度而言知识其实可以分成两大类： I. 人为定义的符号系统。
II 是目的，I 是手段（当然，I 并不仅仅可以表达 II，也可以用来表达主观的情感和观点）。 手段是达到目的的途径目的当然比手段重要，但是很多时候，如果没有手段，目的根本就不可能达到！ 就学习这件事情而言，确实有些内容的学习，无需人工符号系统，仅仅展示客观过程就可以了——比如各种教人做家务、小手工的短视频。 但一遇到比较复杂，或者有一定理论性质的内容，就不得不借用符号系统了。 人类定义的符号系统有很多套，比如：自然语言、数学符号、五线谱、摩尔斯码、旗语、程序设计语言等等。 有些历经长久历史而形成，由于使用的多样性，可能会造成部分规则不清晰或者有歧义的情况——最典型的就是自然语言。 但也有一些符号系统是建立在严格逻辑基础上，由少数精英人才集中制定的。这种系统通常具备严格和严密的特征，对它们的用法是可以有绝对的对错之分的——数学（尤其是高等数学）符号，就属于这类系统。 很多数学问题，之所以让人头大，其实并不是真的有多难，而是：i）符号系统比较复杂，ii）运算繁复，或者 iii）运算所表达的物理意义多样。 而掌握 ii）和 iii）的前提是掌握 i）。 数学符号学习高等数学，第一个任务就是掌握其符号系统！ 高等数学的领域很多，就我们急需的几个子领域而言，微积分的符号相对多一些也“各色”一些：  线性代数关键是矩阵和向量的表达：  
必不可少的背诵了解清楚符号含义是必要条件，学习任何符号系统都有很大的背诵成分。 我们在读小学的时候，花费了大量的时间用来识数、认字，整个过程漫长且不乏痛苦。掌握 3000 汉字大致消耗了六年时间。 十个阿拉伯数字和算术运算符号虽然数量很少，但练习最简单的加减乘除也得要三四年功夫。 我们现在能够自如地阅读母语文本，能够熟练地做简单算术运算，是曾经真的投入了很多时间和精力在背诵和反复练习这样的“拙功夫”上，才达到的结果。 高等数学的符号系统一则比初等数学复杂，二则，我们实际学习这套符号系统的时间要短得多。 一般理科非数学专业也就本科前三年学数学，三年若干套复杂符号 vs 六年一套算数符号，如此悬殊的任务量投入比，大学学的内容“过后就忘”也是难免的。 更何况，小学数学真的买菜要用，而大学数学在一般性质的日常工作中很少触及。实际演练上的差距造成了大学数学“学过了好像没学一样”，也很正常。 之所以关于一个符号系统说了这么多，笔者是希望：
从 AI 出发，看大学数学毕竟，对于大多数同学，不管遗忘大学数学的原因是什么，重新学一遍是免不了的。 我们先来看看到底要学什么： AI 技术岗必备高等数学知识点清单AI 技术岗所要求的高等数学知识，大致可以分为四个方面：微积分、概率统计、线性代数，和最优化理论。 每个分领域都至少是一本书（也可以是一摞书）。我们在这里暂且抽取和机器学习、深度学习直接相关的部分，给大家做一下聚焦： 【微积分】
【概率统计】
【线性代数】
【最优化方法】
“以人为轴”学数学学什么是蛮清晰的，关键是怎么学？ 或者，更直接点说：有没有办法能够轻松愉快不累且高效地学习人工智能（机器学习/深度学习）领域要用到的数学知识呢？ 这里推荐一种笔者在探索中逐步发现的，简单直接又有些趣味的方法：以数学家为主线学习高等数学知识——也就是，“以人为轴”学数学。 什么叫“以人为轴”？我们先来看看下面这些画像吧：  能认出几个？ 他们分别是（从左到右从上到下依次）：牛顿、高斯、贝叶斯、费马、泰勒、拉格朗日、拉普拉斯、傅立叶，和伯努利。 说实话，现在全球数以千万计的 AI 技术人员真应该把这些大佬供起来，说咱们的饭碗都是他们赏的也不为过。
还有下面这位： 
当然，无论微积分、概率统计还是线性代数，都不是在一日之内形成的学科，都经历了数百年乃至上千年大量人类顶级头脑的思考和探索，对其做出贡献的数学家灿若繁星。 对照我们亟待掌握的知识点，以这些理论的提出者为基点，沿着数学史学习之，并同步了解数学发展的进程。顺便还可以以大神们之间的交往和恩怨等八卦作为润滑剂。 如此一路学来，既多了许多趣味，又能追本溯源，了解到这些理论提出的现实背景（例如：物理学的发展及其对数学工具的需求）。 在学理论的同时了解这一理论最初的作用域和当时解决的实际问题，对于我们理解其中各类概念的物理意义有着极大的帮助。 由于篇幅有限未能展示全部内容， 感兴趣的同学可以通过二维码继续阅读 ▼ 这两年机器学习、深度学习热起来之后，很多程序员开始担心自己的数学水平，怕高等数学学得不够好，不能成功转型做算法。其实，这话要两说着。 问大家几个问题： 高数、概率、线代这些大学数学课的知识现在无法运用，是忘了，还是当时就没学明白？ 中小学的数学课内容，又真的学透了吗？ 不做 AI 算法，编程的工作就不需要数学知识了吗？ 如果已经做了一段程序员，工作却丝毫没有感觉到反刍数学知识的必要，会不会是工作太浅表了？ 如果不做程序员，数学除了买菜，还能做什么？ 从来没有学习过高等数学的人，有没有可能在生活中运用微积分、概率论的原理呢？ 本 Chat 在列举程序员数学修养规划路径的同时，力图回答这些问题。 |
|
|
