AI工程师对于AI的突发奇想

Topic:闲聊AI感悟篇

一、读前小提

迈入工作后已经很久没有在这个平台上更新过自己的文章，各种秘密武器都堆积在了自己的草稿箱中。此次是在此刻加班的过程中突发对AI这个工作的畅想总结，临时兴起想找个地方表达下自己的看法，大家看完笑笑而过即可。

正文

我24年3月毕业于西交利物浦大学，随后迈入了新能源行业，担任AI工程师一职，硕士研究的方向也是机器学习和深度学习方向，至今虽然只有两年的工作经验（实际23年底就开始迈入工作了），但把这个行业和技术都大概摸了一遍。无论是视觉、大模型、ML\DL的应用、AIGC甚至是RL，均有项目涉及和有了点自己的见解。

除了上述和AI相关的技术外，和现有行业有关的运筹学及启发式优化的知识，也亦是运用了很多，其中对应常用的工具是Gurobi和SCIP，至于其它国内开源或集成的求解器也有简单的了解。每日也在工作的同时，坚持大量去看各路大佬的总结性文章，去快速了解技术的发展和应用情况，扩宽自己的见识和理解。

也就是说从AI领域的预测、建模甚至是运筹学有关的优化问题或者叫调度任务，在这两年内都是有关联的，而我应用的场景主要有负载、光伏和价格预测，以及VPP，光储充，海外调峰和海外电力交易市场的报价报量场景都有应用。

而废话了这么多，其实想说的是我认为人的一生其实是可以被模拟成一条由各种参数组合而成的直线的，首先这条直线是足够长的，而对应的每个点对应的是你的身高、体重、性格等各种因素，其中每个因素在这个世界都是有评判标准的。所以只要有一个面足够大，每个人对应的线足够长，是可以构建成一条线的。仔细想想如果一条线可以解读一个人的所有，也是挺crazy的一件事。甚至到最后其实可以通过非线性计算得到一个值，这个值就是你的代表，跟个身份证似的。（但其实很多得推荐系统其实应该就是类似这样得，可能自己没去做过推荐系统吧，突然觉得这种观念很有意思，没准在推荐系统领域属于常规操作）

之所以突然有此想法是在工作任务里突发奇想来的，首先第一点在AI预测任务中，你需要通过业务或经验构建大量的特征或者衍生特征，作为你模型的输入，这就可以类比人的各种属性。而不同方法可能计算逻辑不一样，但本质都是通过这些特征数据去经过数学计算得到各种参数，作为这个模型的支撑所在。当然像深度学习中神经元的各种计算得到的参数值确实是不好解释，根据loss去调整的，想想虽然随机但又很合理。也就是说无论何种事物，本质上都是通过数学计算可以得到得，高中时学各种向量等知识不明所以，现在干这个岗位了，突然觉得很多事情逐渐开始闭环起来了，虽然只是摸到了一丝火花，仍有很长得路要走，但兴趣开始极佳了，认为各种事物都可以通过数学建模去完善，不能的话只是我们仍有需要未知得条件因素导致建模失败。

所以突然发觉数学得强大，将其应用起来真的可以实现很多事，因为到今天计划得加班结束时间了，还有很多话就不说了，偷懒下班跑路，缘到此~

文章说一半不爽的话见谅，下次见，拜拜。

祝各位看到得大佬天天开心，能够在自己领域发光发热！

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