从芭蕾舞者到AI研究员：AI让我再一次感到活力与自由

不久之前，超模小KK宣布订婚一时之间甜翻众人。对于小KK，最让小编佩服的不仅仅是她对于T台的惊人掌控力，更是她敢于追求自己喜欢的编程行业，再次回到学校学习编程的勇气。

而同样勇气可嘉的还有前芭蕾女演员Sophia Arakelyan。

Sophia曾经是一名专业的芭蕾女演员，但不幸的是因为一次受伤她不得不退出舞台。本来的她会成为一名舞蹈老师或者是其他继续与舞蹈相关的工作，但是这时候人工智能的热潮深深的吸引了她。

人工智能让她重新感受到了激情，想要在人工智能上提供高质量的内容。这样一来，零基础的她必须深入学习这门课程并获得实践经验 ，否则就不可能对人工智能挑战提出新观点并提出新的基本概念。

从此以后，Sophia开始从基础开始学习相关的知识，从一名专业的舞蹈演员向AI编程师转变。

想要进入这个行业，她明白自己不能盲目去做，因为在任何领域都在提醒她AI的风险性。她知道她必须深入了解AI领域所发生的所有变化，无论是大体上的还是细微的。

在与许多报道人工智能主题的记者的对话中，Sophia意识到进入AI主题真的很有挑战性，因为大多数教育课程都是技术性太强，需要大量的数学和编码。不幸的是，如果没有数学和代码，就无法获得有关该主题细微差别的广泛见解和理解。这是行业中存在差距并需要解决的问题。

Pieter Abbeel在接受Andrew Ng的采访时所说，现在可以通过大量的在线课程，但最重要的是实践经验。这不仅适用于数据科学家，也适用于包括编程师在内的大众观众的人工智能促进者。此外，即使没有技术背景的人，人工智能基础设施也变得易于访问和直观。

Sophia决定通过ML和DL在线课程接受数学和编码。

深知实践对于编程师的重要性，Sophia不断地进行练习，并在社交网络上与大家分享自己的实践过程。

经过一年的不懈努力，Sophia本着对AI有着爱和热情已经能够构建神经网络分类器并在Deep RL中完成项目。她的成果也得到了聚集了顶级AI研究人员的OpenAI的认可，成为了OpenAI奖学金计划中的一员，开始了更加专业的培训。

在OpenAI的学习过程中，通过一周一次的博客记录，Sophia分享了从一个零基础的小白到AI行业的研究人员的转变过程以及其中的心路历程，见证了自己的成功的同时也鼓舞了不少对行业感兴趣的人。

从一年前的分享到在OpenAI学习第一周的记录，Sophia已经不再是简单讲述过程的小白，而是能够全面解释其中原理的研究人员。

到目前为止，Sophia的博客已经记录了十一篇文章，除了有相关的领域，如AI和自动化，ML的偏见，AI的双重使用等的专业内容，还有一些她对当时的学习、工作上的见解一步步地变得更加成熟。

到了学习的第二周，Sophia专注于在TensorFlow上开发技能，并通过不断地修改模型使精度得到了提高。除此之外，她开始了新的更为复杂的尝试，用一个语言模型生成歌曲。除了加强技能联系，理论知识系统的提升也没有被忘记。阅读、挖掘更多的论文之后，她在NLP和NLU方面有了进一步的看法。

除了学习和研究，Sophia也开始参加一些行业的会议，了解更多的最新资讯。在博客中，Sophia介绍了一个让关于GAN的研讨会，并表达了自己的思考。

OpenAI Five（Dota2）的项目一直贯穿在Sophia的学习过程中。这是人类与人工智能在Dota2的对战。虽然之前也有人类与人工智能在国际象棋或者围棋上的对决，但是Sophia认为Dota 2项目的独特之处在于游戏“杂乱”且难以预测。在Dota中打得很好需要决策，战略思考，适应性等技能。

很多人会认为AI对于不是行业人士来说是陌生而艰难的。但对于Sopina而言，在AI的学习中，她感受到了像自己跳舞时的活力与自由。在她看来，“AI将增强我们的力量，帮助我们克服一些局限，理解普遍真理和物理世界，这些都是我们目前无法理解的。没有AI，我们永远无法“看到”那些东西。”

编辑：Eillita