又一个野路子天才！初中学历辍学生“用AI学AI”，干成全球顶级科学家？

文章转载自公众号：英华兰DrBing（ID:HiDrBing）

作者介绍：英华兰DrBing（ID:HiDrBing），知性逗比德国儿童教育学者，精通英法德三语，游走生活于多个国家和文化，通过对无数孩子和不同阶层家庭背景孩子生命轨迹的思考，呈现给你一副儿童教育的总体画面。

上次我们在《马斯克预言》里提到的那个辍学后靠自创牛逼学习方法成为AI大神的瑞典小哥，看到超多人感兴趣，今天来交作业哈。

这个小哥的经历确实很有意思。他名叫Gabriel Petersson，来自瑞典一个鸟不拉屎的偏远小镇，连高中都没上完。

搁在咱们这，那就叫初中学历啊！

但他居然“用AI学AI”，靠着野路子在22岁就自学成了OpenAI最顶级的研究员Research Scientist！（在他之前是专业领域博士才能干的职位）

去年年末，小哥在一档播客上讲述了自己的故事，顿时震惊了整个科技圈，我Bing看完也大受冲击，非常上头。

其实不仅仅是科技圈，我觉得他从创业思路到自学方法，再到干事儿逻辑，走的每一步都对我们普通人很有参考价值。

如果你家恰好有个中学或大学阶段的娃，那更强烈建议码住这篇（或者去看播客原视频），让娃好好研究小哥的“野路子”！

时间倒回五年前，在瑞典某个平静小镇，还是高中生的小哥正琢磨着当天晚上的一场派对该穿啥。

当时他对AI也算有点兴趣，翻过《超级智能》这类书，但他一直认为自己太笨了，连编程都没学过，觉得那是绝顶聪明的人才能做的事。

他对自己人生的最高想象大概就是成为一名普通的工程师。

然后，命运的电话响了，是他表哥打来的。

那天，表哥在电话那头火急火燎：“老弟！我认识了个大神，要在斯德哥尔摩搞个AI推荐系统的创业项目，准备开卖了！你赶紧过来！”

小哥想了想当晚的派对，试图挣扎：“老哥，我今晚有事，明天行不？”

“不行！就现在！！”表哥的语气斩钉截铁。

得，高中还没毕业的小哥就这么拎着简单的行李，跳上了前往斯德哥尔摩的大巴。

他当时不知道，这一跳，就再也没回过学校那条“正道”。

用他的话说，这不是什么深思熟虑的宏伟计划，纯粹是“事情就这么发生了”，像被一股莫名的引力吸走。

到了斯德哥尔摩，真正的荒野求生开始了。

因为到了地方他才知道，表哥也是从头开始零经验的愣头青，具体怎么干连门都没摸到！

他厚着脸皮挤进表哥那间严格规定不许外人留宿的学生公寓，在公共休息室捡了几个别人丢掉的沙发垫，铺在地上，一睡就是一年。

后来回忆那个房间，他直接用了“disgusting”这个词。

支撑他度过这段岁月的是一种近乎狂妄的信念。

他百分之百确信，眼前这事儿能让他成为亿万富翁。

正是这种“盲目乐观”让他屏蔽了所有困难，眼里只有“天降大任于斯人”的坚定决绝。

一开始小哥负责的是销售，但这对小哥来说其实是天方夜谭，他完全没思路。

他们公司做的，是一款给电商网站用的AI推荐引擎。

到底要怎么卖出去呢？

他试着发邮件、打电话，但都没效果。

于是他想了个最笨也最直接的法子：上门推销。

但他的上门推销，跟揣着一沓传单完全不是一个次元哈。

每次出发前，他会先侦查好目标公司的网站数据，用团队半生不熟的技术训练好对方的推荐模型。

然后，他再把新旧对比图精心打印在巨大的A3纸上，左边是人家网站稀烂的原版推荐，右边是他用AI模型生成的、看起来靠谱得多的新效果。

这样的文件夹，他准备了整整一百份！

接着，他直奔人家公司，想法子见到负责人，再摊开对比图，效果通常很震撼！

当年AI发展才刚刚起步没多久，对方负责人往往会瞪大眼睛：“哇，这你做的？厉害！但我们怎么上线呢？”

这时，小哥微微一笑，掏出早已写好的script脚本，打开对方网站的Console控制台，复制、粘贴、回车——当场替换掉他们网站的推荐模块！

“看，已经上线了。”

他还会补上一句，“而且我内置了A/B测试，可以直接追踪收入变化。” 

这种“当场演示当场生效”的极客做派，往往能一举击溃对方的心理防线。

我寻思，这不就是好多年前风靡大街的“擦鞋剂推销法”么！

当场擦干净你的一只鞋，一来展示了立竿见影的效果，二来让对方骑虎难下哈哈哈哈。野生法子果然有用。

那么这里就来到一个重要的问题，刚才不是说小哥辍学时根本不会写代码，也没有计算机专业基础吗，那些模型和脚本是咋弄的？

答案很简单：被现实逼的。

用我的话翻译：别管什么基础了，直接动手，干中学！

小哥不信奉“先学四年理论再动手”那套，因为他觉得传统“自下向上”（Bottom-up）式学习法效率太低，高效的学习是“压力驱动”和“问题驱动”。

当有个真实的问题摆在你面前，需要你马上解决，你自然能爆发出惊人的学习力——

上网查、请教懂的人、一步步调试，在这个过程中把问题解决，也学会了技能。

举栗：如果在大学里你想学习Machine Learning，老师会告诉你，先别想 ML，先学数学！

什么微积分什么线性代数什么矩阵乘法，blabla学完四年过去了，这时你连Machine Learning长啥样还不知道。

他推崇的是“自顶向下”（Top-down）式学习， 他自己给这种方法起名叫Recursive Gap Filling递归式补缺法，我觉得也可以叫它“倒着学”：

从一个具体问题开始，递归地向下深挖补漏。

第一步：先有目标

第二步：反复追问不懂的地方

第三步：上手！实践中不断补漏

自打有了ChatGPT，他的学习方法进化成了更凶猛的形态。

他管ChatGPT叫他的“01号教授”——不会嫌你烦不会嫌你笨，还24小时随叫随到。

比如，他想搞懂OpenAI Sora这类视频模型的原理。

他就先和ChatGPT提问：视频和图像模型最基础的概念是啥？

AI答：自动编码器（Autoencoders）、扩散模型（Diffusion Models）。

小哥两眼一黑：啥是扩散模型？

AI再给他讲解。

这时，他让AI直接写一个扩散模型的代码——代码跑起来肯定会报错，但没关系，这正是他要的，他可以和AI一起调试。

在这个过程中，他可能还会看到像ResNet Block（残差块）这样的东西。

他又不懂了，就追问AI这一行是干嘛的？

AI答：这是残差连接，让梯度流动更顺畅。 

小哥再次两眼一黑：啥是梯度流动？为啥这样会更顺畅？

AI会继续解释导数、反向传播这类概念。

小哥就这么一层层追问下去，如果还是不明白，他就命令AI：

请你像给 12 岁小孩讲故事一样给我讲明白，或者画个图表让我建立直觉！

总之，让AI换着法给他讲，直到他理解为止。

期间他还会用费曼学习法，不断和AI说自己的理解，让AI来听自己说的对不对，有没有疏漏的。

就这样，小哥从一个最高层的应用问题出发，像挖井一样遇一个知识缺口就填一个，不断向下递归，直到触及最底层的数学原理。

用如此学习方法，效率远超按部就班的传统学习！

不过这个过程中，他觉得必须要有两个信号：

第一，诚实地知道自己哪里不懂，这样才能准确提问；

第二，追求那个“Ah-ha moment”（顿悟时刻）。 

（这其实也是《马斯克预言》那篇里说的：学习的目标，已经从“记忆知识”转向“提出问题”和“驾驭工具”。）

其实，科技圈里也有人嘲讽小哥是野路子出身，觉得他走捷径基础不牢。

但小哥觉得，有些学术界的人就是会通过把知识讲得特复杂来搞“知识守门”（Gatekeeping），维护自己的尊严。

毕竟人家花10年学会的东西你用AI三天就搞懂了，人家当然会不高兴嘛。

但事实是，不用管他们，你真的可以做到！

那么来到第三个问题——

前文说，小哥现在是全球顶级AI神殿OpenAI的研究员，在进入OpenAI前，也服务过很多全球顶级的AI公司。

按说他连文凭都没有，那他是怎么去的米国，又怎么进的AI大厂捏？

这段也很有意思。

他申请的米国签证是面向“杰出人才”的O-1签，这类签证通常只青睐诺贝尔奖得主，最起码也得是博士学位。

而小哥一个初中毕业生是怎么拿到O-1签证的？

说来你都不信，因为他是个“热心网民”！

小哥自打从事了编程相关工作，就经常上一个叫Stack Overflow的网站。

这个网站有点类似咱的知乎，不过是转件开发专业领域的，用户可以在上面提问和回答编程相关的问题。

而小哥是这网站的重度用户——刚开始学编程时，他在上面学了自学很多，后来自己成专业尖子了，又在上面回答了很多别人的问题。

申请签证时，他灵机一动，把之前在Stack Overflow上热心回答技术问题的记录全搬了出来。

那些帖子有数百万的阅读量，他以此证明他自己在行业内是具有“影响力”和“帮助他人的贡献”。

最逗的是，他还把网站给他颁发的虚拟勋章贴出来了。

这招看似剑走偏锋，没想到还真成了！O-1签就这么拿到手了。

至于找工作，他的策略就更粗暴。

他认为，一个能让对方在3秒内看懂你会写代码的Demo，远比花里胡哨的简历管用。

他深谙一个道理：公司，无论大小，终极目标就是赚钱咯。

如果你能证明自己能帮他们赚钱或解决问题，学历就是个可有可无的玩意。

他会直接跑去AI行业论坛之类的场合，找准机会参与互动，找那些大公司创始人搭话，再给对方一个实打实的技术建议，再再顺势提出：

“嘿，我可以免费为你工作一周，试试我的一些想法，你不需要承担任何风险！” 

这种提议几乎没公司会拒绝，尤其是互联网公司。

一旦获得机会，哪怕开始只是打杂——如果你展现出自己高效解决问题的能力，转正和晋升就不用愁了。

最后，小哥还给了年轻人一个非常实用的建议：

尽快让自己置身于真实的商业环境中，获得真实经验。

什么读书、早起、好习惯——如果你是不在解决真实问题，这些都是虚假的自我感动。

这句真是怒赞啊！

Bing总结

总的来说，小哥的故事肯定也有很多运气成分，但他的思路却给我们很多启发。

从说走就走的巴士，到打印一百份文件上门推销，再到用最笨拙却有效的方式解决问题——

很多时候，我们缺的不是想法，而是那种“先把事情搞起来”的行动力和自主性。

就像他说的，只要比别人多一点点行动力，你就已经超过了99%的人。

未来，在越来越务实（尤其是技术领域）的环境里，真刀真枪解决问题的能力一定会压倒传统的身份标签（名校、学历）。

当然，这不代表学历无用，但它不再是唯一的通行证。

快速变化的时代，保有一身“野路子”生存智慧，有时比手握一套完美的标准答案要更扛造啊。

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