微软剑桥研究实验室主管 Chris Bishop 早在30年前就感受到了同样的风气，当时神经网络刚刚开始在学术界显示出效果。这也是他从物理学转到机器学习的原因，他说：“物理学家进入机器学习领域是非常自然的，比计算机科学家更加自然。”

　　挑战的空间

　　Boykin 说，十年前，他的许多物理学家朋友纷纷投身金融界。同样，物理学家的数学才能在华尔街也非常吃香，数学是预测市场价值的方式之一。一种关键的方法是 Black-Scholes 模型，这是一种判断金融衍生物价值的方法。但 Black-Scholes 模型也是助长了2008年的金融危机的因素之一。Boykin 以及其他物理学家说，现在，他们的物理学家同事们更多地进入了数据科学以及其他类型的计算机技术领域。

　　大约十年前，许多物理学家进入顶尖的科技公司，协助建立所谓的大数据软件，这些系统在数百甚至数千台机器上处理数据。在 Twitter 公司，Boykin 主导设计了一个名为 Summingbird 的这样的系统；在另一家名为 Cloudant 的创业公司，三名认识于 MIT 物理系的研究者也创建了类似的软件。物理学家们知道如何处理数据。在 MIT，Cloudant 的创始人就在处理来自大型强子对撞机的大量数据集，而构建这些非常复杂的系统需要有很强的抽象思维。然后，一旦这些系统建立起来，许多物理学家就能直接利用这些数据。

　　在 Google 的早期，在机房中为公司构建大规模分布式系统的关键人物之一是 Yonatan Zunger，他拥有斯坦福大学弦理论（string theory）博士学位。Kevin Scott 加入 Google 的广告团队时，他的职责是从 Google 的各业务中获取数据，并利用这些数据预测投放哪些广告能获得最多的点击量。为此，他聘请了无数的物理学家。不像许多计算机科学家，物理学家们非常适合机器学习的实验性质。现任 LinkedIn 首席技术官的 Scott 说，“这（机器学习）简直就像一门实验科学。”

　　现在大数据软件已经很常见了——Stripe 使用的是 Boykin 在 Twitter 时设计的 Summingbird 的开源版本，该框架也帮助机器学习模型驱动了许多其他公司的预测。这为物理学家们提供了进入硅谷的更广阔的道路。在 Stripe，Boykin 的团队还包括 Roban Kramer（物理学博士，哥伦比亚大学），Christian Anderson（物理学硕士，哈佛大学）和 Kelley Rivoire（物理学学士，麻省理工学院）。他们来科技公司，因为他们适合这样的工作。当然，也因为钱。正如 Boykin 说的：“科技公司的工资高得荒谬！”但他们来，直播，还因为有很多困难的问题亟待他们解决。

　　Anderson 在获得博士学位之前就离开了哈佛，因为他对物理学这个领域的看法和 Boykin 如出一辙——是一种回报率递减的知识追求。但互联网不是这样。互联网的机会更多，有待解决的问题更多，挑战的空间也更大。

　　未来

　　今天，物理学家正在侵入硅谷的公司。但在往后几年，类似的现象会进一步蔓延。机器学习不仅将在世界范围里改变分析数据的方式，而且将改变构建软件的方式。神经网络已经重塑了图像识别、语音识别、机器翻译以及软件接口的本质。正如微软的 Chris Bishop 所说，软件工程正在从基于逻辑的人工编码转向基于概率和不确定性的机器学习模型。Google、Facebook 这样的公司纷纷开始用这种新的思维方式培训他们的工程师。最终，计算行业的其他公司也将跟上。

　　换句话说，物理学家们涌入硅谷当工程师是一个更大的变化的迹象。不久，硅谷的工程师们又将涌回当物理学家。

　　原文地址：https://www.wired.com/2017/01/move-coders-physicists-will-soon-rule-silicon-valley/

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