May 13, 2024 • 10:55 PM

前两天逛商场,我和 MX 聊到最近开始跟的 Bilibili 法语课程。我说,“哎呀其实这样学系统性很强,两天时间一个小时多的课程只讲了语音,但很多都是我用 Duolingo 学了半年法语都没学到的知识点。”

MX 附议:“还好我学日语早就跳离了 Duolingo 的坑。”

我:“对。而且我觉得 Duolingo 就代表了一种很普遍的现象,是软件工程师觉得只要自己的软件足够牛逼,就能用软件解决硬件问题。” 学硬件和材料出身的 Dr. MX 听了就笑。

我继续说:“类似的例子还有我之前做《植物宝》的时候调研竞品,其中有一款 App1 吹自己养了一群数据科学家,他们开发的 App 可以通过你输入的植物数据——比如是什么花、盆有多大多深、什么材质的盆、离窗户有多近——推算出你的每株植物每个多少天需要多少水,精确到毫升。这不就是扯淡吗。”

MX:“类似的例子是不是还有预测哪部电梯会坏 😅” 我知道他这是暗指我的老东家 Technical Safety BC:五个数据科学家研究模型,用两千个样本来做模型输入,预测 “这个电梯可能在未来发生事故” 这种低频事件。

我:“草,没错。就那两千行数据,很多都是空值。它有一些客观的、量化的设备参数——咱先抛开数据质量不谈,其实里边很多数据有错——除此之外的数据主要是检修技工前往现场后填写的文字内容。全省管辖范围内一共两千台电梯,就一百多有过数据,还在那预测,预测个屁。”

推门走出商场,外边空气清新。我继续说:“其实当时面试的时候给的题还挺好的,是让我分析电梯上安装的传感器返回的毫秒级高频数据,是一个三轴的重力加速度计。通过数据提前判断这部电梯会不会很快出现问题,这不是挺好的吗?好家伙我入职了以后才知道这个项目就是个实验,后来也没再做。为什么?不还是因为全组没有个硬件工程师吗,五个数据科学家大眼瞪小眼,还真以为自己能靠写 Python 上天捞月亮呢。”

  1. 这个 App 叫 Greg,现在还在用这个核心功能做卖点。