高中生都在研究神经网络，我的老师不能如愿以偿。“现在高中生不会说5，所以他们来抢研究生机器学习项目。”昨天，一位美国高中老师的求助帖在Reddit上疯传。他的一个学生正在做一个关于机器学习的项目，并向他寻求帮助。但这完全超出了他的能力范围，所以老师希望AI专业人士能够给孩子一些指导。很多网友看了这位高中生的博文后，都称赞他是“天才中学生”。甚至有人直呼，他的研究比很多研究生都厉害，前途不可限量……美国高中生，研究AI到什么程度才能被誉为“天才”？美国高中生のWildHope这位名叫IsaacKrementsov的高中生就读于美国佛蒙特州ChamplainValleyUnionHighSchool，是该州排名第一的公立高中。Isaac目前上12年级，相当于我们国家的高三。今年9月，Isaac第一次开始了自己的机器学习研究项目，并开设了专门的博客来记录研究笔记。3个月的时间里，他积累了数万字的笔记，由浅入深，逻辑连贯，从最初的立项、研究目的，到遇到的问题，以及寻求专业解答的过程。从项目的标准化程度和整体框架来看，Isaac的机器学习项目确实令人印象深刻。他的敬业、认真、写作思路超过了普通高中生。Reddit上有人称赞他的写作基本功，甚至超过了很多研究生。然而，文笔再好，框架再清晰，也不能说明研究本身的价值。艾萨克到底在做什么？根据他在第一个项目博文中的描述，他正在做的是用人工智能艺术地再现现实世界中的移动物体，从而讨论人工智能的创造是否可以称为艺术。简单来说就是实现视频风格迁移。为实现这一目标，Isaac计划使用3种不同的算法。第一个是模拟时间物理过程（水流、弹道学等）的机器学习算法，其中物理过程由微分方程建模。第二种算法是动画算法，用于处理运动过程中的光影效果。第三个是艺术风格算法，用于传递结果的风格。由此，他给出了最终程序的架构图：以上任务都不简单，涉及微积分、计算机图形学、流体力学等课程，需要扎实的计算机基础和编程经验。想象一下高中生完全掌握这些技能。从艾萨克的描述来看，他确实有一定的高等数学和计算机基础。例如，他知道如何使用快速傅立叶变换来求解微分方程。但是他在实现算法的时候遇到了困难，直到他发现了SciPy中的FFT包。至于编程，艾萨克可以掌握最基本的技能。但是，复杂的CNN和GAN算法原理对于高中生来说还是超出了大纲。到目前为止，他用过的算法，不管是CNN还是GAN，都是TensorFlow的免费教程。Isaac的工作主要是通过实测结果和走访高校研究人员，了解算法的框架和功能模块。至于神经网络的数学原理和构造方法，以及如何训练它们，艾萨克不是很了解。例如，他曾经为收集模型训练数据而烦恼，直到一位大学研究人员告诉他，Kaggle上有很多可用的数据集，并建议他使用GoogleColab而不是使用自己的笔记本电脑来训练模型。真的是“天才”吗？相信大家都能理解，所谓的“天才高中生”其实有些夸张。拟议的研究雄心勃勃且知识密集，可能需要单个团队成员的努力才能完成研究的工作量。然而，他本身缺乏相关扎实的专业知识，连机器学习领域的一些基本常识都不清楚。一下子开始这么大的项目有点吃力。这就是为什么Isaac最近的博客（12月4日）仍然熟悉GAN的基本训练方法。在这篇博文中，他发现了GAN在处理大像素图像时生成器崩溃的问题，并提出借鉴英伟达的解决方案，在GAN中加入风格映射网络来解决这个问题。对于底层原理之上的框架部分，Isaac下了很大功夫，理解也比较准确。它甚至可以自行轻微优化神经网络。与他的研究成果和进展相比，网友们更称赞的是艾萨克认真严谨的态度，以及他从现象中提出问题、努力寻找解决方案的探索精神。CalmVoiceIsaac的老师在帖子中表示，他毫不怀疑自己以后能够在这条道路上取得成功。但他无法回答艾萨克当前的问题，担心他无法为他指引前进的方向。除了艾萨克在评论区获得大量好评外，很多人都羡慕他有这么一位关心学生的好老师。然而，一些人对帖子本身提出了质疑。他认为，过多的表扬和关注对学生不利。鼓励年轻人追求自己的兴趣应该谨慎。即使是绝地武士也有规则和约束。对于老师的担心，有网友劝道：与其担心太多，不如让学生自己去探索感兴趣的话题，遇到挫折不必紧张。没有必要让老师去建立“正确”的路径来引导学生。这位所谓的美国“天才”中学生，他的做法值得提倡吗？
