又是一年的双12，可对我来说，好像已经没有太多的吸引力了。并非说当天的折扣力度不够，而确实因为囊中羞涩，人为地扼杀了那些并不太急着用的购物欲望。大约是10余天前，国务院出台了新一阶段的疫情防控政策，似乎让大家觉得这个疫情已经过去了，这为期3年的苦日子要到头了。
但愿如此，毕竟病毒的演化从来都不会按照人类的期望发展，变异的方向也未必一定朝着毒性变弱的方向，连道金斯都很毒舌的说，“上帝是个盲表匠”。
要在一定程度上恢复全球化进程以及大分工的图景，想想怎么挣钱，那至少也是大伙能够平静的坐下来，处于一个相对和平的状态。然而俄乌冲突在今年年初的进一步加剧，无疑让这个饱受病毒肆虐以及日常生活物价一直在变高的世界变得更加的痛苦。
无疑，远程办公和社会公共信息化程度在这3年里得到的飞速的发展。那些视频会议，远程办公，跨地区的网络协同似乎瞬间就从互联网公司扩展到日常的办公和生活，连孩子们都在家里上网课，这是疫情之前无法想象的。当疫情好转，那是不是更多的企业可以考虑远程办公和线下办公相结合来运营，对实体写字楼的需求是不是就降低了，有些原本应该招的合同工是不是直接就被自由职业者给取代了？很多的公共服务已经在手机上可以办理了，领导也可以在终端上审批了，那很多公共服务的窗口是不是就可以整合了，以至于一些原本在其中上班的工作人员就被优化了？
然而，这几年的人工神经网络技术发展又上了一个台阶，那些以前曾经被认为是科学伦理的争议变成了现实世界的无奈，那就是信息技术发展对弱势群体是否公平，技术是不是会带来失业？曾经让信息系统自动生成一篇可阅读的文章、一副叹为惊人的画作、一份有血有肉的分析报表，基本上是不可能的，OpenAI公司的产品，现在已经实现了各个行业的AIGC（AI Generate Content）。甚至连驾驶，物流，银行柜台、财务等很多需要一定从业经验的岗位也会慢慢消失，根据医学映像和生化指标或许计算机也能生成原初的诊断报告等待医师审核，就连写代码这样的工作，计算机也完成基本功能的实现，我们工程师只需要阅读审核并在需要的地方做些修改。
从资料上可以推断出的就是，欧洲的工作岗位已经难以提供给年轻人，因此很多人难以找到合适的工作，哪怕很愿意工作。如果自动化系统的进一步提升，很多岗位将会被压缩，这个年代并不是半个世纪前的那个工业时代。落后的产能被有效率的产能替代，那些失业的工人很快就能成为新产能的从业者，可是被计算机替代掉的岗位，那些失业的司机、快递小哥、柜台的工作人员真的能够实现21天精通Python吗？
学会了计算机语言，并不代表能看懂程序，能修改参数，能管理好这些所谓的机器人。这就是当前这个世界的趋势，相比起人类对太空探索的过于乐观认为2001年就可以实现太空漫游，自动化技术替代人类岗位的进度比众多的学者预测的时间来得要快，某些关键技术的突破，对这个世界的影响巨大的无法估量。原来需要人参与的工作，可能会因为疫情等不可预料额原因停滞，如果用机器人和系统取代的话，对一个企业，对一个政府的影响和代价是最小的。毕竟原来至少需要10个人才能运行起来的公司，因为智能化的出现只需要3个，而且智能辅助的能力之强大，使得可能一个新手也能很快适应新的工作。那些所谓的新手的知识面和掌握的技能，要远比以前同样的岗位的需求要高。
正因为想到了这些，于是我也开始了深度学习技术的学习。虽然我看完这本书，对多层神经网络已经卷积神经网络有些初步的认识，可是我猛然发现自己在微积分上的造诣不够，以至于还不能理解为什么神经网络要用反向传播，而对极值探索的数学内涵本质是什么。这两个问题如果没有找到答案，我是难以继续进一步理解这个技术的。
回顾以前学习高等数学的时候，我虽然把书上的所有习题都做完，考试也能通过，但是对于微积分本身的数学本质和内涵还是不理解的。当时熊老师说，你们现在要的是知道怎么去算，其他的想不明白也没关系，虽然我不太认同，但是我也只能这么做了，不然会挂科。只是大学二年级我们的数学分析科教授说，“你们原本不应该学高等数学，应该学数学分析的，怎么算对你们来说不重要，有计算机，但为什么要这么算，才是你们需要知道的。”只是老师的这一席话，我二十年后才算明白。由此可见，我并非一个聪明人，不过我还是知道自己应该怎么去努力，这或许没给老师丢脸。
接下来会继续阅读《微积分的力量》，在科学读物的指引下，继续慢慢地理解微积分，相信上面两个问题的答案，我会找到的。
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