2 varajast õitsengut, kes leidsid edu püsivusest

Lugu on sama: “Mul on tunne, nagu oleksin taga”

Meil on teile rääkida kaks varajase Bloomeri avapäeva lugu, alustades isiklikest suhetest ja hiljem teistest pisut paremini tuntud lugudega. Asi on selles, et paljud meist tunnevad end 8-palli taga olenemata sellest, kui noor me pole. Me surume ja pingutame ning teame, et saame selle tööga hakkama, kuid jõuame vanusesse „kuidas ma saan kogemusi, kui te mind kogemuste saamiseks tööle ei võta”.

Miski maailmas ei saa asendada püsivust. Talent ei hakka; miski pole tavalisem kui ebaõnnestunud andekatega mehed. Geenius seda ei tee; premeerimata geenius on peaaegu vanasõna. Haridus seda ei tee; maailm on täis haritud hülgamisi. Ainuüksi püsivus ja sihikindlus on kõikvõimsad. Loosung Press On! on lahendanud ja lahendab alati inimkonna probleemid.
~ Calvin Coolidge

Kui te pole varajane õitseaja ja leiad end hilisemas elus, kuid samasuguse tunde heitlusega nagu oleksite liiga hilja, ärge muretsege. Me saame aidata. Lugege Mission Late Bloomeri sarju, mis näitavad, et võite tegelikult olla lähemal, kui arvate.

I. 14-aastane ja lihtsalt ei suuda sisse tungida

Esimene tuli sõbralt, kes oli alles 14-aastane, kui temaga kohtusin. Ta oli isearenenud tarkvaraarendaja, kes oli kodeerinud juba 10-aastaselt. Ta leidis idee kirjutada arvutisse mõned käsud, vajutada nupule, et see kompileerida, ja nägi siis masina käituskoodi tänapäevase maagiaga sarnase võimsusena.

Kui iPhone esimest korda 2007. aastal turule toodi, teadis ta, et see on uus platvorm, mis loob tohutult palju väärtust. Kuid seal oli probleem: kuigi ta polnud veel veel teismeline, tundis ta, nagu oleks ta taga. Kuidas saaks ta selle uue asja piisavalt kiiresti selgeks õppida ja teha seda kõike ise ilma juhendajate või suheteta suures ärimaailmas?

Tasub korrata. Isegi mitte teismeline ja ta tundis end taga olevat, sest ta ei töötanud juba suures tehnoloogiaettevõttes, mis ehitaks suuri tooteid, mis mõjutavad laia elanikkonna ringi. Ja pealegi ei olnud tal enamiku täiskasvanute lugupidamist, kuna ta oli nii noor, siis kuidas tal oleks isegi võimalus?

Ta tegi seda, mida teeb iga ettevõtlik ettevõtja, looja või kunstnik. Ta tegi seda ise. Alguses hakkas ta ehitama ühekordseid automaatikarakendusi. Ta õppis Ruby on Rails'is administratiivsete tagapõhjade loomiseks. Ta lubas Amazon Web Servicesil oma tarkvara käitada. Ta sai juurdepääsu iOS-i arendajakontole, makstes aastas 99 dollarit. Ta hakkas linkima lihtsaid mobiilirakenduse esipaneleid Ruby on Rails'i tagaosadega.

Seejärel võimendas ta seda detaili nagu redel, et minna pügala võrra kõrgemale. Mõne inimese juurde jõudis ta Badgeville'is külma (pidage meeles, et gamifikatsiooni käivitamine algas umbes ajal, kui toimusid sõjad Foursquare'i ja Gowallaga). Kogu töö, mille ta oli omal ajal tööle pannud, oli piisav, et veenda neid palkama teda praktikandiks ja andma talle juurdepääsu reaalmaailma toote kallal töötamisele. Ettevõtte poolelt oli see neile viis saada suurepäraseid talente madalama hinnaga, kui enamik Valley insenere tasuks.

Nii et see oli win-win. Ta sai kogemusi. Firma sai natuke tööd.

Kui see praktika läbi sai, kirjutas ta paar ajaveebi ja leidis tee ühe teise ettevõtja juurde, kes oli ehitanud väikese e-raamatuäri. See mees tahtis oma tegevust laiendada platvormiks. Nii et ta vajas kvaliteetset inseneri, kuid sellist, mis ei maksnud palju, kuna tal polnud palju raha.

Nii et mu sõber sobis ideaalselt. Ja selleks hetkeks oli sellel 14-aastasel 4-aastane kogemus tema vöö all. Nii et ta oli hea. Ja päris kiiresti. Kuna ta oli mitu korda läbi käinud omaenda väikeste platvormide keerutamise, läbis ta täpselt samad protsessid, mida ta ikka ja jälle teinud.

Ettevõtja oli nii õnnelik, et kirjutas sellest blogipostituse, rääkides minu sõbra oskustest. Ja see, et ta oli, saage see alles 14-aastaseks. Vau. Ja vaata, kuna see lõbu oli üles ehitanud väikese tehnikakogukonna, leidsid teised inimesed tema blogi. Mina kaasa arvatud.

Alustasime uue sotsiaalmeedias käivitamisega, mis ületas mitut meediumivormingut: emotsioonide tuvastamine helisalvestistelt AI-mootori abil (see oli 2012. aastal, ammu enne seda, kui häält või AI-d regulaarselt räägiti), mobiilirakendusega, mis võimaldab teil oma hääle üle lindistada mitu fotot ja laadige see jagatavaks videoks, seejärel animeeritud tegelane, kes reageeris lugudele emotsionaalselt, lisaks vestlus- / sõnumsideaspekt ja äriklientidele mõeldud haldusala.

Saime mu sõbra kohe pardale. Ta ütles mulle, et keegi ei võta teda tõsiselt, sest ta oli alles 14-aastane. Vaatasime mitte vanuse, vaid toore ande järgi. Ja tal oli päevi tooreid talente. Nii et me panime ta lahti ja mu jumal, kas ta oli üks kiiremaid insenere, keda ma kunagi kohanud olen. Esimese versiooni ehitas ta nädala või kahe pärast. Püha püha.

Nii et siin oli see laps, uskumatult andekas, kuid oma vanuse tõttu mitte austatud laias ärimaailmas. Ta tundis end ära teeninud edu saavutamisest ja mahajäämisest.

Kuid siin on asi. Ta ei loobunud kunagi endast ja jätkas tegevust. Ta kasutas seda tööd Adobe'i praktikaks pärast intervjueerimist ja värbamist suurtesse tehnoloogiaettevõtetesse nagu Apple ja Google. Ta aitas Adobe-l ehitada mõned uskumatud uued tooted ja siis kasutas seda omaenda teadusuuringute ehitamiseks robotitega, mille käepidemed olid käes, tehes oma garaažis CNC freesimist ja tööstuslikku tootmist ning käivitades pilvepõhise 3D-printimise.

Tema nimi on Sam Baumgarten ja ta on geenius, ammutades nüüd teadmisi kolledžis, kuni jätkab ehitamist. Jälgige teda tähelepanelikult, võiksite ühel päeval tema heaks töötada. Edu ei ole midagi sellist, mis juhtub üleöö ja te pole kunagi taga, isegi kui me kõik seda arvame. Pigem on see midagi, mis võtab kümme aastat igapäevaseid võite, enne kui väljamakse saate.

Tema vanemad toetavad teda ja lasevad tal universumis oma tee seada. Kuid nad kohtusid ka inimestega, kellega Sam töötas enne 18-aastaseks saamist, et olla heades kätes. Saime perega mõnda aega Californias kohvi veeta ja lõime imelise elukestva ühenduse. Nii et kudos vanematele kaitsmiseks, samal ajal ka võimaldades. Seda on keeruline tasakaalustada, kuid nad said sellega hakkama.

II. 18 aastat vana ja juba aastakümneid kurvi taga

See on lugu keskkooli keskkooli nooremast, kes suure tõenäosusega rajab meie tuleviku järgnevatel aastakümnetel. Viimase aasta jooksul oleme muutunud lähedasemaks pärast seda, kui ta jõudis algselt ühendust tänu lugudele, mida selles väljaandes kirjutasime.

Ühes meie esimeses vestluses mainis ta mulle, kuidas ta tundis end taga olevat. Kõrgkoolitajana! Selle põhjal, mida ta on juba saavutanud, peaksid kõige ratsionaalsemad inimesed teda kaugele, kaugele ette, kuid see tuleneb populaarsest tehnikaajakirjandusest.

Te lugesite neid lugusid lapsemeelsetest malemeistritest 16-aastaselt või 19-aastaselt, kes kogus 20 miljoni dollarise riskikapitalifondi. Või kolledžilaps, kes asutas Facebooki ja kasvatas selle kõigi aegade üheks kõige väärtuslikumaks ettevõtteks. See on ellujäämise eelarvamus. Kuulete ainult edust, nii et võrdlete end sellega, ilma et oleks mõtet miljonite teismeliste saja-aastaste jaoks, kes lihtsalt pingutavad selle nimel, et kooli ära mahtuda, rääkimata järgmise miljardi dollarise ükssarviku käivitamise ehitamisest.

Ta elab Californias, kuid avastab end igal aastal murdmaareisil, et käia erakoolis.

Aasta jooksul vestlesime meilisõnumitega tema loo kohta, mida ta otsis, ja lõpetasime lõpuks mõne Skype'i videokõnega.

Teda huvitab tehisintellekt ja mida see robootika jaoks tähendab. Nüüd on meil kaks noort härrasmeest, kes mõlemad tunnevad, nagu oleksid nad suurema tehnoloogiaväljaande noore tehnoloogiaettevõtte superstaari edulugude tõttu taga. Ja nii nad lükkavad uskumatult kõvasti edasi, huvitaval kombel sarnast valdkonda: tehisintellekt, robootika ja tarkvara.

Sel juhul on see noor tõusja iseõppija, kes loeb kõike, mida ta saab, ja on seotud selliste kontseptsioonidega nagu tugevdusõpe ja roboti opsüsteem.

Tal on heksaapodiline robot, mida ta kasutab (see on kuus jalga, kui loete), et ta töötab tarkvaraga, arvasite seda, NVIDIA kiip.

Heksaapod robot

Mida ta siis selleks läbima pidi minema?

Ta asus juba tükk aega tagasi õppima arvutiteaduse ja programmeerimise põhitõdesid, alustades lihtsalt õppitavast ja kasutatavast keelest, mille nimi on Python ja millest paljud inimesed algust teevad. Ta kasutas seda lihtsate rakenduste loomiseks ja liikus edasi intensiivsemate rakenduste juurde.

Kui AI turg 2016. aasta alguses kuumaks läks, asus ta oma AI koolitamiseks koostööd Google'i Tensorflow raamistiku ja lõpuks OpenAI's Gym tootega. Kuid see viis ta uuele ootamatule teele, mida ta enne seda päris ette ei näinud. Ja see oli raske. Matemaatika.

Näete, suur osa sellest, mida tänapäeval nimetatakse tehisintellektiks, põhineb tegelikult matemaatikas. See hõlmab selliseid asju nagu mitme muutujaga regressioonid ja lineaarne algebra. Niisiis, selleks, et ta saaks oma AI tööle, pidi ta lugema mitmeid teaduslikke artikleid, mis avaldati ArXivis, mis on juhtiv avatud lähtekoodiga teaduslik paberväljaanne. Ta pidi tagasi minema ja asuma õppima mitme muutujaga arvutusi, et nendes paberites esitatud võrranditest aru saada ja neist aru saada.

Niisiis, mitte niivõrd see, et ta tegeles koolis mälu meeldejätmise ja õppimise nimel õppimisega, vaid pigem see, et ta õppis eesmärgiga. Lõpp-eesmärki silmas pidades. See muudab kõik oluliseks. See on jõud, mis tõmbas ta uutesse imelikesse piirkondadesse, mida ta enne ei oodanud, sest tal on midagi, mida ta tahab näha.

Lõpuks viib see teda teistesse valdkondadesse, nagu turundus ja juht, rahandus ja juriidiline valdkond, kui ta võtab kasutusele oma uuendused ja üritab sellest äri teha.

Tema lõppeesmärk oli aga saada kogemusi ja omada midagi käegakatsutavat, mida inimestele näidata, et ta saaks siseneda tööstusesse. Sellisena küsis ta, kas me teame kedagi, kes palkab suvel praktikakohti AI-ga, mida ta tegelikult teha soovib.

Nüüd on tal olnud kaks praktikat finantsteenuste sektoris, mis teeb veebikraapimist, et mõista, milliseid ettevõtteid ala- või alahinnatakse, et aidata riskifondidel langetada suuri kauplemisotsuseid. Ta töötas kogu selle suve ühte aidates.

Alguses oli see lihtne küsimine. Kraapige selle veebisaidi andmeid ja vaadake, kas leiate midagi huvitavat. Siis lisab ta andmetele veidi visuaali, et näidata, mida ta leidis hõlpsasti mõistetaval viisil. Fondi omanik nägi seda ja leidis andmetest tähelepanuväärse ülevaate. Ja küsis veel ühte analüüsi. Siis veel üks. Siis veel üks.

USA tootlikkuse rakenduste edetabeli kuum kaart

Ta leidis endale niši ja kus teda hinnati uskumatult palju. Nii palju, et nad küsivad jätkuvalt tema abi nüüd, kui ta on praktikast ära ja kooli tagasi.

Mis näitab väärtuslikku õppetundi. Midagi nii lihtsat ja lihtsat, mida enamus tarkvarainseneridest teha saab (st veebi kraapimist), on tohutult väärtust tööstuses, kus traditsiooniliselt puudub kõrgekvaliteediline tarkvaratalent, peale muidugi muidugi ka arvu.

Ja nii, et ristmik loob tema talendi kleepuvaks. Ta soovis sisse murda ja nüüd leidis tee.

Kuid seal on probleem. Ta ei taha olla investeerimisruumis igavesti. Mida siis teha?

Ta läks tagasi robootika alal AI juurde, kaevates sügavamalt kontseptsiooni nimega tugevdusõpe. Mõiste on lihtne. Kuuma pliidi puudutamisel on see valus, nii et te ei tee seda enam. Kui proovite kõndida ja kukkuda, tõusete püsti ja proovite edasi, kuni saate õigesti aru. Muidugi on kontseptuaalselt lihtne rääkida, kuid masinasse programmeerimisest on seda palju raskem. Eriti üks, millel on kuus jalga.

Nii pöördus ta tagasi OpenAI jõusaali juurde, mis on omamoodi digitaalne mänguväljak väikestele tarkvaraavataridele või masinatele, mis juhivad teie programmi visuaalselt, et näha, kuidas need toimivad. Ta püüdis kahte erinevat probleemi.

Üks kandis nime CartPole ja teine ​​Külmutatud järv. Esimeste jaoks (vt pilti allpool) on teie eesmärk teisaldada kaarti, laskmata sellel asuval postil ümber kukkuda. Viimase jaoks on teil kepikuju, mis kõnnib üle võrestiku mustri, mis tähistab jäätunud järve. Kui astud valele väljakule, kukud vette.

Tema eesmärk oli kirjutada tarkvaraprogramm (st tehisintellekt), et mõlemad neist väljakutsetest üle lüüa. Seejärel võtke sama tarkvara ja rakendage seda oma kuue jalaga robotile, et näha, kas see kõnniks reaalses maailmas.

Kuid muidugi kutsus tema Massachusettsi internaatkool välja ja tal oli klassitööd vaja külastada.

Kui ta kirjeldas, kuidas ta tundis end oma eakaaslastest maha jäävat, küsisin, kas keegi tema klassides tegeleb mingisuguse tarkvaratehnika, arvutiprogrammeerimise või AI- või robootikatööga. Muidugi, te teate juba vastust. Ta oli ainus. Tal ei olnud kedagi teist enda ümber, et sellest tööst rääkida või temaga seotud probleemidega tegeleda.

Ta arvas, et see oli lihtsalt sellepärast, et ta oli vales kohas või vales koolis. Kuid see, mida ta ei mõistnud, oli see, et ta on üks vähestest keskkooli inimestest, kes tegeleb maailma kõige arenenumate ja keerukamate kunstlike intelligentsete masinate probleemidega.

Me käskisime tal end pisut lõtvaks lõigata. Alati on keegi parem, kuid tema puhul on väga tõenäoline, et seal on palju rohkem inimesi, kes teevad oma ajaga palju vähem.

Näitena lõime tagasi suve, kus ta omal soovil õpetas lineaarset algebrat, kuna see on vajalik masinõppe probleemide lahendamiseks. Samuti õpetas ta ise 3D CAD-tehnikaid roboti jaoks oma osade kujundamiseks. Ta kavatses ise detaile freesida.

Seejärel, kui ta selle valmis sai, pidi ta minema tagasi ja õppima, kuidas kasutada kohandatud kujul asuvaid GPU-sid (graafilisi töötlemisüksusi) kutsutavaid arvutikiibisid, mida tema AI-tarkvara roboti juhtimiseks töötaks. Üks populaarsemaid oli NVIDIA Jetson TX1, kuid selleks, et oma AI “installida”, on vaja mõista kiipil asuvat elektrotehnikat, juhtmestikku ja manustatud tarkvara käitamist.

Ta muidugi pidas seda kõike lihtsalt tavapäraseks osaks protsessist, mille iga ole teismeline läbib. Kui te seda loete, on teie suu tõenäoliselt sama agape kui minu oma. Kuidas ta võis arvata, et on maha jäänud, kui tegelikult on ta nii kaugel?

Vastus on, et me kõik tunneme seda moodi, hoolimata sellest, kas töötate arenenud AI-l või mängite koduköögis koostisosadega ringi, sest unistate ühel päeval kuulsast kokast.

See on lõhe teie praeguste oskuste ja mäe otsas nähtavate inimeste vahel, mis kutsub teid oma oskusi arendama ja õppimist jätkama.

Aga tagasi meie sõbra juurde.

Üks suurimaid probleeme, mis tal tekkis, oli matemaatilise märkuse mõistmine, mis hüppas pidevalt ette loetud uurimistöödes, et proovida mõista, kuidas tema masin ellu viia. See oli nagu võõrkeele lugemine. Kust isegi alustada?

Ta läks tagasi mõne populaarse tarkvararaamatukogu juurde, mida kasutatakse suurtes tehnoloogiaettevõtetes ja akadeemilistes asutustes. Üks selline raamatukogu kannab nime NumPy ja sisaldab paljusid lineaarse algebra mõisteid, mis tundusid talle nii võõrad. Nii et üha enam uurimistöid lugedes, rohkem koodi kirjutades, NumPy raamatukogu uurides, teiste inimeste koodi vaadates hakkas see kõik oma kohale klõpsama.

Tema enda sõnul

Mulle meeldib idee luua asju, millest olen alati unistanud, ja robootika / AI on andnud mulle võimaluse seda teha. Nagu te varem ütlesite, olen arvanud (mitu korda), et olen taga, ja mul on hea meel teada saada, et võin eksida. Minu jaoks näib, et see on lähiaastatel üks olulisemaid tööstusharusid / tehnoloogiaid, nii et olen püüdnud sellest võimalikult palju õppida.

Täna on meie noor sõber tagasi täiskohaga koolis, keskendudes õpingutele. Tal on väike äriettevõte, kus ta jätkab veedetud kraapimist ja alternatiivsete andmete analüüsi riskifondi jaoks, mille juurde ta interneeris, ja vabal ajal jätkab ta tööd oma kunstlikult intelligentse heksaapodiga. Kogu aeg, mil ta on oma perest teisel pool riiki.

Olge kursis, tulevik on sellel noormehel, kes on soovinud jääda anonüümseks, helge tulevik. Kuid kahtlemata vastutab ta ühel päeval nende tulevaste toodete eest, mida me ise kasutame ja ostame.

Ja kõigi nende jaoks, kes edasi liikuvad, õpivad asju iseseisvalt, kuid tunnevad endiselt, nagu oleksite kõvera taga, ärge kartke. Kõik tunnevad seda viisi, kuid see pole kunagi tõsi. Olete rohkem ees kui võite isegi ette kujutada.

Jätka. Olete varajane bloomeerija.

Kui teile see lugu meeldis, klõpsake nuppu ja jagage, et aidata seda teistel leida! Lisage kommentaar alla.

Missioon avaldab lugusid, videoid ja netisaateid, mis muudavad nutikad inimesed targemaks. Siin saate tellida, et neid hankida. Tellides ja jagades sisestatakse teid, et võita kolm (ülivõimas) auhinda!