我一直在IT企業(yè)的研究部門(mén)任職，迄今經(jīng)歷了三家公司：NEC、微軟、華為。工作都是既有基礎(chǔ)研究，又有產(chǎn)品開(kāi)發(fā)。其實(shí)，這兩者既有密切聯(lián)系，性質(zhì)上又迥然不同。前者在于發(fā)現(xiàn)或發(fā)明普適性的理論與方法，后者在于開(kāi)發(fā)實(shí)用性的系統(tǒng)與工具。可以說(shuō)，前者需要的思維方式、基本技能與素質(zhì)是科學(xué)家的，而后者是工程師的。我經(jīng)常提醒自己，一定要明確在具體項(xiàng)目中自己到底帶著什么“帽子”在工作，是科學(xué)家，還是工程師？

　　我曾經(jīng)將如何成為優(yōu)秀科學(xué)家的體會(huì)整理成若干篇博文發(fā)表，而本文來(lái)談?wù)勅绾纬蔀閮?yōu)秀工程師的一些心得。我認(rèn)為，做工程時(shí)應(yīng)該遵循五項(xiàng)原則，并在實(shí)際的工作中把它們作為行為指南。這些原則是：面對(duì)問(wèn)題、解決問(wèn)題，系統(tǒng)地解決問(wèn)題，站在用戶角度看問(wèn)題，以最小的代價(jià)獲得最大的效益，磨在細(xì)處。在這里做一總結(jié)，僅供大家參考。

　　面對(duì)問(wèn)題，解決問(wèn)題

　　西方有句諺語(yǔ)：“當(dāng)手中拿著榔頭的時(shí)候，你會(huì)覺(jué)得看到的東西都像是釘子”。根據(jù)自己的喜好、特長(zhǎng)、習(xí)慣來(lái)解決問(wèn)題是工程師的大忌。做工程時(shí)最重要的是要面對(duì)問(wèn)題、解決問(wèn)題。可取的策略應(yīng)該是探明問(wèn)題的本質(zhì)，弄清問(wèn)題的機(jī)理，用最直接、最有效的辦法解決問(wèn)題。經(jīng)驗(yàn)告訴我們，拐彎抹角地解決問(wèn)題，效果總是不好的。做工程時(shí)并不一定需要理論。只要能夠有效地解決問(wèn)題，其實(shí)什么方法都行。“不管白貓黑貓，捉住老鼠就是好貓”在這里也是適用的。當(dāng)然有理論指導(dǎo)的方法 往往更能抓住問(wèn)題的本質(zhì)，以其為工具常常能把問(wèn)題解決得更好。

　　在NEC工作時(shí)，我曾參加一個(gè)自然語(yǔ)言研究小組的立項(xiàng)會(huì)議。他們建議開(kāi)發(fā)語(yǔ)音系統(tǒng)來(lái)幫助用戶遙控電視機(jī)，因?yàn)楝F(xiàn)在的遙控器操作都過(guò)于復(fù)雜，不利于老人與兒童使用。用語(yǔ)音聲控電視，當(dāng)然是很好的想法，現(xiàn)在仍有許多企業(yè)在進(jìn)行這項(xiàng)應(yīng)用的開(kāi)發(fā)。印象特別深的是他們斷言，除了通過(guò)語(yǔ)音的辦法，不存在其他解決方案。當(dāng)時(shí)，我也認(rèn)為他們的想法很有道理。

　　不料，沒(méi)過(guò)幾個(gè)月，日本的其他幾家電器公司推出了用編碼遙控電視的方法，更簡(jiǎn)單、更實(shí)用。遙控器的操作主要靠數(shù)字輸入，每個(gè)電視節(jié)目都配上一個(gè)編碼，報(bào)紙每天將編碼在電視節(jié)目欄中公布，用戶只要輸入編碼即可觀看或錄制相應(yīng)的節(jié)目。

　　這件事對(duì)我的內(nèi)心產(chǎn)生了很大的震動(dòng)，自問(wèn)為什么NEC的同事們只想到自然語(yǔ)言這條路，而忽視了其他路？不正是因?yàn)樗麄兪掷锬弥匀徽Z(yǔ)言這個(gè)榔頭的緣故嗎？

　　系統(tǒng)地解決問(wèn)題

　　動(dòng)畫(huà)片《沒(méi)頭腦與不高興》描寫(xiě)了兩位少年：“沒(méi)頭腦”與“不高興”。“沒(méi)頭腦”做起事來(lái)總是丟三落四，“不高興”待人處事總愛(ài)別別扭扭。不久，“沒(méi)頭腦”當(dāng)上了工程師，“不高興”當(dāng)上了演員。“沒(méi)頭腦”設(shè)計(jì)了一座一百九十九層高的少年宮，樓建好以后，才發(fā)現(xiàn)忘記了設(shè)計(jì)電梯。孩子們?yōu)榱嗽谶@個(gè)大樓頂層的劇院看戲，需要帶著鋪蓋、干糧爬一個(gè)月的樓梯，害人不淺。其實(shí)，我們?cè)谌粘Ｉ钪幸材芸吹讲簧?ldquo;沒(méi)頭腦”的作品。工程師需要構(gòu)建的一定是一個(gè)系統(tǒng)。系統(tǒng)一定需要全面、整體、有機(jī)的設(shè)計(jì)，不能有缺陷與差錯(cuò)。切忌成為“沒(méi)頭腦”的工程師。

　　在微軟，與唐朝暉博士等合作開(kāi)發(fā)了SQL Server 2005中的文本數(shù)據(jù)挖掘功能。其中的Term Extraction工具可以從數(shù)據(jù)庫(kù)中的英文文本中自動(dòng)抽取名詞短語(yǔ)。這個(gè)工具的輸入通常是英文文本，看似單一，但設(shè)計(jì)這個(gè)工具時(shí)，必須考慮處理其他非正常輸入，應(yīng)對(duì)所有可能，比如，亂碼、非英文、特殊字符、全文本大寫(xiě)、不含標(biāo)點(diǎn)符號(hào)文本，等等。記得開(kāi)發(fā)團(tuán)隊(duì)一起構(gòu)建了一張巨大的邏輯圖表，將所有可能的輸入列出，準(zhǔn)備處理方案，力圖做到“兵來(lái)將擋，水來(lái)土掩”。這個(gè)項(xiàng)目確實(shí)鍛煉了大家系統(tǒng)解決問(wèn)題的能力。

　　站在用戶角度看問(wèn)題

　　蘋(píng)果公司的產(chǎn)品，如iPad，用戶界面非常簡(jiǎn)單、直觀與易用。據(jù)說(shuō)兩歲的兒童也能無(wú)師自通，自如地使用iPad。理由很簡(jiǎn)單，蘋(píng)果的產(chǎn)品都是為用戶著想，站在用戶的角度上設(shè)計(jì)的。正是因?yàn)槿绱耍O(píng)果的產(chǎn)品能夠得到廣大用戶的喜愛(ài)和追捧。道理雖然簡(jiǎn)單，但我們會(huì)發(fā)現(xiàn)，許多工程師在開(kāi)發(fā)系統(tǒng)時(shí)常常做不到這一點(diǎn)， 所以做出的東西，根本不好用。

　　在NEC參加的第一個(gè)項(xiàng)目是個(gè)失敗的項(xiàng)目。目標(biāo)是開(kāi)發(fā)自然語(yǔ)言的用戶界面，自動(dòng)將用戶輸入的日語(yǔ)問(wèn)句轉(zhuǎn)換成 SQL語(yǔ)句，以便讓普通用戶很方便地訪問(wèn)數(shù)據(jù)庫(kù)。這個(gè)項(xiàng)目的初衷很好，但面臨的最大挑戰(zhàn)是，語(yǔ)言的表現(xiàn)力極其強(qiáng)大，同樣一個(gè)意思，可以有許多種不同的說(shuō)法。開(kāi)發(fā)到最后，系統(tǒng)只能接受受限的自然語(yǔ)言輸入（當(dāng)時(shí)還沒(méi)有基于統(tǒng)計(jì)學(xué)習(xí)解決問(wèn)題的想法，也許可以通過(guò)大數(shù)據(jù)、統(tǒng)計(jì)學(xué)習(xí)的方法在一定程度上能夠解決這個(gè)問(wèn)題，這也是自然語(yǔ)言處理今后研究的一個(gè)方向）。拿給用戶使用，反饋非常差，因?yàn)閷?duì)用戶來(lái)說(shuō)掌握受限的自然語(yǔ)言比掌握SQL語(yǔ)言還要困難。沒(méi)有能站在用戶 的角度上考慮問(wèn)題導(dǎo)致了項(xiàng)目的失敗。

　　以最小代價(jià)獲得最大效益

　　汽車大王福特曾說(shuō)：“對(duì)實(shí)業(yè)家來(lái)說(shuō)，一條重要法則就是盡可能地以最低的代價(jià)生產(chǎn)出最高質(zhì)量的產(chǎn)品，給工人發(fā)出最高的工資。”福特公司1908年出的 Model T汽車價(jià)格是825美元，當(dāng)時(shí)沒(méi)有多少人能夠買(mǎi)得起，到1924年Model T價(jià)格降到290美元，成為一款大眾車，在美國(guó)每?jī)膳_(tái)售出的汽車中就有一臺(tái)是Model T。

　　其原因是福特公司導(dǎo)入了生產(chǎn)流水線，大大地降低了生產(chǎn)成本。在流水線上，Model T的零部件被標(biāo)準(zhǔn)化，維修成本也大幅下降。工程與其他領(lǐng)域（如科學(xué)、藝術(shù)）的不同在于它必須考慮代價(jià)，包括開(kāi)發(fā)的代價(jià)、推廣的代價(jià)、使用的代價(jià)和維護(hù)的代 價(jià)。工程師開(kāi)發(fā)系統(tǒng)與工具時(shí)，必須權(quán)衡效益與代價(jià)，力圖以最小的代價(jià)獲得最大的效益。

　　我在微軟參與了Office 2007、Office 2010、Office 2012中SharePoint的開(kāi)發(fā)，具體從事元數(shù)據(jù)抽取與企業(yè)搜索功能的開(kāi)發(fā)。我所在的研究團(tuán)隊(duì)開(kāi)發(fā)了文件元數(shù)據(jù)自動(dòng)抽取工具，有兩種方法實(shí)現(xiàn)：CRF與SVM。CRF的精度比SVM高1個(gè)百分點(diǎn)，但就抽取部分的代碼量而言，CRF是SVM的若干倍。找SharePoint的架構(gòu)師Meyerzon商量，到底采用哪種方法好？Meyerzon毫不猶豫地答道：當(dāng)然選SVM，因?yàn)樗木戎坏?個(gè)百分點(diǎn)，但所需開(kāi)發(fā)維護(hù)的代碼量卻少得多。對(duì)產(chǎn)品來(lái)說(shuō)，開(kāi)發(fā)的代價(jià)是不能不考慮的因素。

　　磨在細(xì)處

　　對(duì)工程師而言，上帝就存在于細(xì)處！只有精雕細(xì)琢、潛心造作，才能做好工程項(xiàng)目。好的系統(tǒng)與工具是靠一點(diǎn)一滴打磨出來(lái)的。工程師必須在實(shí)際工作中不斷磨練自己的技能，以達(dá)到手藝精湛、技術(shù)嫻熟的境地，能夠像庖丁一樣游刃有余地解牛，像賣油翁一樣點(diǎn)滴不濺地倒油。

　　在NEC期間，一起工作的工程開(kāi)發(fā)團(tuán)隊(duì)的負(fù)責(zé)人叫濱田，從他那里學(xué)到了許多編程的技能。特別是在他指導(dǎo)下，開(kāi)發(fā)了文本數(shù)據(jù)分析系統(tǒng)TopicScope中的核心算法。我不是編程高手，編程只有普通程序員水平，但同事們都說(shuō)我的代碼寫(xiě)得很好，條理清晰，結(jié)構(gòu)合理，內(nèi)容精煉。

　　這是因?yàn)槲以跒I田的影響下，花了很多功夫?qū)懘a。對(duì)項(xiàng)目的設(shè)置、文件的分配都反復(fù)斟酌，函數(shù)、變量的命名都細(xì)心推敲，對(duì)系統(tǒng)的執(zhí)行效率都不斷優(yōu)化。寫(xiě)好了程序，過(guò)一段時(shí)間又拿出來(lái)檢查、評(píng)價(jià)、修改，直至不能找出毛病為止（可惜加入微軟以后，幾乎沒(méi)有時(shí)間再寫(xiě)代碼，真希望今后能做一些編程工作）。

　　從實(shí)際工作做起

　　以上這些原則都很簡(jiǎn)單，但真正做好卻并不容易，可謂“知之非難，行之惟艱”。重要的是在實(shí)際工作中努力依照這些原則去做，養(yǎng)成成為優(yōu)秀工程師的習(xí)慣。培養(yǎng)自己直接解決問(wèn)題，系統(tǒng)地解決問(wèn)題，從用戶的角度解決問(wèn)題，考慮效益與代價(jià)解決問(wèn)題的能力。不斷提高自己的專業(yè)技能，在工作中努力做好細(xì)節(jié)。你一定知道一些優(yōu)秀的工程師，他們甚至就在身邊，可以把他們作為榜樣，虛心向他們請(qǐng)教，學(xué)習(xí)他們的長(zhǎng)處，不斷提高自己作為工程師的素質(zhì)和能力。另外，敢于嘗試，不怕失 敗，在失敗中及時(shí)吸取教訓(xùn)，總結(jié)經(jīng)驗(yàn)也是非常重要的。

　　結(jié)束語(yǔ)

　　有人說(shuō)漢字的“工”，上面一橫代表天，下面一橫代表地，整體表示頂天立地的事業(yè)（較一般的說(shuō)法是，象形漢字的“工”代表工具）。能做好工程，成為優(yōu)秀的工程師的確是一件了不起的事兒。特撰寫(xiě)本文，與大家共勉。

　　作者李航，華為諾亞方舟實(shí)驗(yàn)室首席科學(xué)家。曾任職于日本NEC、微軟亞洲研究院。研究方向包括信息檢索、自然語(yǔ)言處理、統(tǒng)計(jì)機(jī)器學(xué)習(xí)及數(shù)據(jù)挖掘等。

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