计算机这个行业只会越来越好

计算机属于上游产业，无论什么行业都需要。即使IT业发展这么多年，仍然有很多角落没有被IT的光芒照耀到。各行各业都有海量数据，维护和分析都是很大挑战，老数据库老软件的升级换代，都等着人来解决。更别提自动化和人工智能方面的需求，只会越来越多。比如我工作涉及到的一些数据库管理和数据分析，公司里一直靠半手工，效率低，效果差，麻烦。我入职后，折腾了一段时间，终于想了个办法，找了几个人准备搞软件包来自动分析，搞完了，就可以让大家把精力放在其他暂时还不适合自动化但非常重要的工作上，比如跟客户沟通，产品设计。

生物有一天也会自动化，比如HHMI就有四台机器，自动給果蝇换培养瓶。公司里面，就是做genotyping, 一般也都想法high throughput了，要么直接sequencing，要么
allele-specific QPCR，Taqman，96孔板或者384孔板，没人跑胶。连western一样半自动化，原先得雇几个千老跑胶转膜加抗体，现在只需要一个技术员加样就行了。实验记录也完全电子化，到处barcode。而这些只会降低对只懂生物的千老和学生的需求，增
加对计算机专业的需求。

学校里面还是主要还是劳动密集型，不肯花钱搞自动化，是因为学校里面做的东西大多数不值那个投入。我就曾经对我带的学生说，去器材室领最贵的实验记录本，也就20几刀，因为你的工作价值应该远远超过那个本子的价格。可是我发现，很多实验室都随意拿个破本子甚至活页纸纪录实验结果，我只能认为大概他们觉得自己做的东西不值一个好本子的钱。60-80年代分子生物学大发展的时代，很多实验设计非常精巧。现在大多
数人就是乱做一气，试错法，完全不顾生物学自身的逻辑，当然需要很多劳动力苦逼地试。这样的工作模式，偶尔运气好，能试出来；大多数时候就是浪费时间；更有试不出来就做假的。学术界的变革虽然慢，但早晚也得跟上社会发展。所以只会做bench work的必然会被淘汰。

当然，现在计算机需要的是有经验的能解决实际问题的人，不是只会刷题new graduate。

做生物越老越吃香

今晚那些40岁+， 50岁+的被老板当做trash一脚踢走的千老们的冤魂就会化作一千只蜈蚣爬满你的床头

【 在 hnpc (hnpc) 的大作中提到: 】
: 做生物越老越吃香

第306期丨实验室的智能革命

罗振宇
策划人：冯启娜
和你一起终身学习，这里是罗辑思维。
昨天我们聊到了实验室。正好，最近我认识了一位大牛人，叫罗成伟，他所在的领域，科技含量非常高。他是北大物理系毕业、哈佛生物信息系的博士后，现在是哈佛和MIT
共建的Broad研究所的研究员，还是两家生物科技公司的创始人，他也是咱们「得到」
App的用户，很了不起！
科学给我们的印象，往往是客观、严谨、精确。但是罗成伟和我说了一句话，改变了我的这个想法。他说，目前实验还只是一门艺术（art），不是一门科学（science）。
什么意思呢？
很多科学实验，尤其是生物学实验，虽然实验条件、实验过程都是用文字写出来的，白纸黑字，但是不同的人不同的手去做，实验结果就是不一样。
这不像计算机，不管你在哪儿用，不管你用哪一台，只要输入一个信息，机器跑出来的结果肯定是一致的。但是同样一个生物实验，分别在北京和波士顿做，结果可能就是不一样。
大家知道，可重复、可检验，是科学机制的核心。
一个科学家发表一篇论文，别人据此操作，能得出同样的结果，这才能证明你的论文是成立的。你的实验被重复的次数越多，被其他科学家检验得越多，就越可信。
你如果要向《Nature》这样的顶级杂志提交论文，你不仅要交代每一个实验步骤是怎么做的，还得把实验的原始数据上传服务器，允许所有人公开访问。别人读你的论文的时候，他就会重复这个实验，看看是不是能得出同样的结果。
但是，很多实验，尤其是生物学实验有一个特点，就是重复性低。
之前万维钢老师就跟我讲过，医学领域的论文，很多结论过几年就被其他科学家的研究推翻了。不是说之前的科学家不严谨，这是非常正常的现象。
为什么会有这个现象呢？
因为生物学、医学实验的复杂度太高，稍微一点点变化，都有可能对实验结果带来影响。而这些变化，可能是常人注意不到的因素。
罗成伟举了一个例子。有一家全球顶级的生物材料纳米研究所搬新家，换了一栋楼，之前做出来的实验结果，就再也做不出来了。整个团队花了两三个月的时间找原因，发现原来是做实验用的炉子挪动了，烘烤的位置变了。于是，那帮顶级的博士生，又花了好几个星期的时间去挪炉子，看看在哪个位置，才能做出结果来。
为什么说做实验是一门手艺呢？就是因为做实验的过程中，有太多只可意会不可言传的东西，有太多的偶然因素。说白了，生物学实验在过去，还是小作坊，没有彻底的标准化。
那怎么办呢？
罗成伟说，现在看到一个解决方案，就是智能化——编程，然后由双臂机器人来进行实验操作。
机器人的好处，首先是标准化。不同人的手，做出来的实验是不一样的，所以说是一门艺术嘛。机器只要共享的是同一个程序，做出来的实验就是一样的。
机器人的第二个好处，是个性化、可编程，甚至可以深度学习，自我进化。智能化实验室，只要修改下数据模型，定义不同的任务，就能做出不同的实验。
你可不要小看这个变化。智能化实验室给整个生物科学界，甚至人类的科研进步，带来不得了的影响。
首先，它能大幅提高科学发现的效率。
前面讲到，传统实验的问题是重复性低。实验员不可能把自己的每一步操作、每一个环境变量都记录下来。比如，同样的实验室、同样的操作，博士小王每次都能做出结果，博士小李就是做不出来，为什么呢？
因为小王习惯每天晚上10点钟去做实验，刚好撞到细胞系第5天分裂到第50代的时候，
去做某一个操作，才能得到这个结果。你如果在第48代去做，实验就是无效的。虽然中间间隔只有几个小时，小王只是运气好，撞上了这个时间而已。实际上，可能他自己都不知道为什么实验能做成。
一个实验中，可能存在成千上万个类似这样的因素，这些因素是人很难捕捉到的。但是在智能化的实验室，机器人可以一边操作，一边把所有信息都记录在案。什么时间，什么温度，细菌生长状况什么样，做了哪些操作，每个操作怎么做的。然后再去分析，什么因素导致实验失败？满足哪些条件，实验才能成功？
把这些搞明白了，就能大幅提高实验的可重复性。换一个实验室，换一批科学家做，也能做成，效率将大大提高。
第二，智能化实验室听起来是个高科技，很费钱。但实际上，它能降低实验的成本。
做实验最大的成本是什么？不仅仅是设备，关键是人，做实验的人。培养一个人是很花钱的，培养周期又长。像哈佛、MIT（麻省理工学院）这种名校的博士生，那就是时间
和金子堆起来的。
这么贵的人，他们每天做的是什么呢？你可不要以为，他们每天做的都是科研突破、人类创新。不，实验室里往往是劳动密集型工作，他们80%的时间都花在一遍一遍地做实
验上。因为科学发现，有时候就是一个试错的过程，在实验室里一个个试，看哪个能成。
为什么大学里，学生把导师叫老板？因为学生其实是给导师打工的嘛。就像小作坊里师傅带徒弟，徒弟是给师傅打下手的。做实验这种费力不讨好的活，分配给博士生去做，这样科学家才能在这些实验结果上面搞突破嘛。
罗成伟给我算了一笔账，一个大药厂一般要雇几百个实验员，一个人10-20万美元的年
薪。如果实验用的机械臂定价在15万美元以内，就可以替换掉大批的实验员。
更重要的是第三点，它能极大推动全球的科研协作。
现在科学家之间的协作靠什么？主要靠发论文、读论文。一个科学家有了研究成果，把它写成论文，另一个科学家读了这篇论文，再根据论文中的提示做实验，在这个基础上推动科研创新。
而智能化，能够让全球的实验室联网。就像苹果的Siri，你问它天气怎么样？它会获取你所在的位置，发回服务器，查询服务器代理商对天气的预报，然后把这个信息反馈给你。
未来，智能化的实验室也是这样。科学家不必有自己的实验室，可以对着语音助理说，我想做一个什么实验。那边会自动把实验流程分析完毕，然后把实验完成，直接给你生成一个数据报表。
现在，各个高校、各个国家的实验室之间是独立的，就像一个一个分散的部落。而未来，全球的实验室将通过这种双臂机器人互通互联，科技研发的速度就会大大加快，人类克服疾病和生物突破的速度也会加快。
你看，我们一谈起人工智能，就想起自动驾驶、语音识别这些大众比较熟悉领域。但是人工智能这轮革命可没有这么简单，行行业业，各个领域都在发生颠覆性的变革。
从小作坊，到工业化，再到智能化；从分散部落，到全球互通互联；从人脑学习，到机器学习——这样的进程在每个领域都在发生。
这个话题就聊到这里，明天见。

必然的事情，以后更是互联网的时代

刷题转码 工资翻倍

GIT博士也不错啊，不丢人，为什么不拿出来说？反而一个北大硕士倒是成了标签。一
个千老
摇身一变成了broad研究员。不用瞎忽悠也挺牛的一个人，至于么

【 在 dongo (dongo) 的大作中提到: 】
: 第306期丨实验室的智能革命
: 罗振宇
: 策划人：冯启娜
: 和你一起终身学习，这里是罗辑思维。
: 昨天我们聊到了实验室。正好，最近我认识了一位大牛人，叫罗成伟，他所在的领域，
: 科技含量非常高。他是北大物理系毕业、哈佛生物信息系的博士后，现在是哈佛和
MIT
: 共建的Broad研究所的研究员，还是两家生物科技公司的创始人，他也是咱们「得到」
: App的用户，很了不起！
: 科学给我们的印象，往往是客观、严谨、精确。但是罗成伟和我说了一句话，改变了我
: 的这个想法。他说，目前实验还只是一门艺术（art），不是一门科学（science）。: ...................

在生物这个领域，食物链上游的都是些什么人？他们是怎样爬到食物链上游去的？

我作为你个中国名校本科，美国博士，干了10几年的40+千老认为你实在该遭雷劈！

【 在 hnpc (hnpc) 的大作中提到: 】
: 做生物越老越吃香

那帮人多数都是90年代和00年代生物经费大跃进时代爬上去的。那时候克隆个重要疾病的基因就被捧成大神了。比如超级玛丽的前老板。
【 在 wflower (流) 的大作中提到: 】
: 在生物这个领域，食物链上游的都是些什么人？他们是怎样爬到食物链上游去的？

生物的工作，或所谓的研究方式，相对于转CS几乎没有任何砝码可言
【 在 Tianzi (偷月亮的人) 的大作中提到: 】
: 那帮人多数都是90年代和00年代生物经费大跃进时代爬上去的。那时候克隆个重要疾病
: 的基因就被捧成大神了。比如超级玛丽的前老板。

对。我认识那些国内普通大学毕业的女生，跟着老公过来美国，上个cs master，刷题
一样进大公司。
钱还是重要，我公司（互联网大厂）那些30+，50+的老中烙印，朝10晚5，年薪300K~
500K。住豪宅，到处旅游。
一些升值快的小年轻，不到30岁年薪就过300K了。生活一样美滋滋。就算那些不求上进的混日子的人，年薪也随便150K+。
如果不是对生物1000%的热爱，为什么不享受享受人生呢？

【 在 SpringIsGone (DogFish) 的大作中提到: 】
: 我作为你个中国名校本科，美国博士，干了10几年的40+千老认为你实在该遭雷劈！

朝10晚5年薪300k到500k？这钱太好捡了吧，你千万别说他们work from home啊。

【 在 twinsclover (cookie) 的大作中提到: 】
: 对。我认识那些国内普通大学毕业的女生，跟着老公过来美国，上个cs master，刷题
: 一样进大公司。
: 钱还是重要，我公司（互联网大厂）那些30+，50+的老中烙印，朝10晚5，年薪300K~: 500K。住豪宅，到处旅游。
: 一些升值快的小年轻，不到30岁年薪就过300K了。生活一样美滋滋。就算那些不求上进
: 的混日子的人，年薪也随便150K+。
: 如果不是对生物1000%的热爱，为什么不享受享受人生呢？

不是工资，是加上Bonus和Stock Option。300K一年还是可能的。
【 在 zhiduoduo (Transform) 的大作中提到: 】
: 朝10晚5年薪300k到500k？这钱太好捡了吧，你千万别说他们work from home啊。

所以得自学啊。刷题，考证书，都行。所以在学生和博后阶段，一定不能在苦逼实验室呆着。每天早九晚十，周末还得加班做实验的，不可能有时间自学点其他的。就算热爱生物到了极点，多掌握点计算机和统计知识也只有好处没坏处。所以碰到苦逼实验室，赶紧走人。
【 在 QFHAPPY (HAPPY12) 的大作中提到: 】
: 生物的工作，或所谓的研究方式，相对于转CS几乎没有任何砝码可言

我当然知道加上那两样，实际上我的四大牛人中就有几个超过250k的。不过我从来没见过他们朝10晚5的，赚多少钱干多少活，大家都是打工的我从来不觉得资本家会是省油
的灯。

【 在 Tianzi (偷月亮的人) 的大作中提到: 】
: 不是工资，是加上Bonus和Stock Option。300K一年还是可能的。

IT业想朝九晚五可不容易。但生物千老和发考题又有几个能做到的？
认识一个新AP，说他做千老时，每天早6点到晚10点。这样4年才发了大文章拿到了K99
。现在好点，早九晚九。老婆是不是在外面有人他都不知道，也顾不上。
我做千老的实验室也是有个人，经常夜里加班，天气不好就不回家，在实验室外面的沙发上睡觉。6年发了CNS。老婆差点带着孩子跟他离婚。
多数做了发考题的人，都靠惊人的苦逼。还得运气好，还得是大牛实验室出来的。没办法，现在的要求的指标越来越高，尤其对中国人。
我做高级千老时，自己申请grant，得到的两个评价非常让我深思。一个是，经常有
reviewer提到我前老板，说我从她Lab出来的，一定training很好；一个是，经常有
reviewer说我文章质量虽然很好，但数量太少。后来我跟一老教授合写了一个新的，我俩在那个领域都没有文章，我俩其他文章也都很少，结果得了4%的高分。还不是老教授的名字好使？
我现在也算学术界和非学术界都混过的了。其他行业至少有相对公平的市场。学术界的黑你申请grant的时候就知道了。再有就是学术界拉帮结派比工业界厉害多了，还带有
封建人身依附关系的色彩。说实话，在学术界，无论中美，我都没看到多少所谓的知识分子的清高。学术界的知识分子，只是情商低而已，很多事情做的露骨，并不是率真，更不是清高。看到大牛，看到NIH director，PO时那种谄媚，看到不如自己又对自己没用的人的时候那种势利，比正常人群可厉害多了。
【 在 zhiduoduo (Transform) 的大作中提到: 】
: 我当然知道加上那两样，实际上我的四大牛人中就有几个超过250k的。不过我从来没见
: 过他们朝10晚5的，赚多少钱干多少活，大家都是打工的我从来不觉得资本家会是省油
: 的灯。

你总结得很到位，我也在大牛实验室做过博后，你说的很多关于学术界的黑暗面我都亲眼见到过。我最后因为各种原因没有继续千老下去，现在在工业界混，无论收入工作强度还是职场前景都比博后好很多，最好的一点当然是标准的朝九晚五，下班不管业务上的事。不管在哪里工作，有一点我是相信的，干多少活拿多少钱，多数千老和AP工资低是因为他们没有创造任何可以拿到市场上的价值，纯粹在一个小圈子里面自娱自乐；码工和金融收入确实高，但那是以时间和精力投入的结果。

【 在 Tianzi (偷月亮的人) 的大作中提到: 】
: IT业想朝九晚五可不容易。但生物千老和发考题又有几个能做到的？
: 认识一个新AP，说他做千老时，每天早6点到晚10点。这样4年才发了大文章拿到了
K99
: 。现在好点，早九晚九。老婆是不是在外面有人他都不知道，也顾不上。
: 我做千老的实验室也是有个人，经常夜里加班，天气不好就不回家，在实验室外面的沙
: 发上睡觉。6年发了CNS。老婆差点带着孩子跟他离婚。
: 多数做了发考题的人，都靠惊人的苦逼。还得运气好，还得是大牛实验室出来的。没办
: 法，现在的要求的指标越来越高，尤其对中国人。
: 我做高级千老时，自己申请grant，得到的两个评价非常让我深思。一个是，经常有
: reviewer提到我前老板，说我从她Lab出来的，一定training很好；一个是，经常有
: reviewer说我文章质量虽然很好，但数量太少。后来我跟一老教授合写了一个新的，我
: ...................

千老和AP有没有创造价值另说，但是投入时间还是很多的，比码工多。当然了，码工自已学习提高自我修养的时间不算。有些码工花很多时间在这上面。

【 在 zhiduoduo (Transform) 的大作中提到: 】
: 你总结得很到位，我也在大牛实验室做过博后，你说的很多关于学术界的黑暗面我都亲
: 眼见到过。我最后因为各种原因没有继续千老下去，现在在工业界混，无论收入工作强
: 度还是职场前景都比博后好很多，最好的一点当然是标准的朝九晚五，下班不管业务上
: 的事。不管在哪里工作，有一点我是相信的，干多少活拿多少钱，多数千老和AP工资低
: 是因为他们没有创造任何可以拿到市场上的价值，纯粹在一个小圈子里面自娱自乐；码
: 工和金融收入确实高，但那是以时间和精力投入的结果。
: K99