剛看了 llvm 作者 Chris Lattner 的經歷, 而有一些體會。過去直接或間接地知道一些相當聰明、執行力強、也常期沉浸在學術、技術的人, 感覺上這些人的才智應該不輸那些國際級的名人。除了運氣、環境之外, 現在覺得和專注也有關係。對照自己的過去, 感受更深。
沉思了一陣子後, 決定照《The Power of Less》的建議, 將最重要的目標列出來, 並思考我要如何達到這個目標, 中期短期該做什麼事才對。其實杜書伍在《打造將因基因》裡也提過同樣的觀念。所剩的時間不多了, 不知何時自己才會徹底地覺悟。
依碩士 + 工作第一年讀論文的經驗, 讓我明白自己不會想做 data mining 或 machine learning 的學術研究, 用它們做產品到還不錯。沒看過系統類的論文, 不知這類的學術研究是否有趣, 之前只聽別人提過這類研究很難發論文。
依過去雜七雜八的經驗來看, 鑽研技術比做產品有趣, 雖說做的東西還是要有人用才不會感到空虛, 不過那一步驟可以由其他同伴達成。我的喜好也和大眾使用者不同, 有興趣做工具減省重覆時間, 但抓不到大眾使用者的喜好。朝技術導向走較適當。
若不限領域的話, 解決自己的需求, 還有一路往下挖, 弄懂背後運作的原因, 一直都很有意思。但還是有個專一的目標較好。歸納之前有接觸過的東西, 我最有興趣的三個領域是:
- Programming language
- Machine learning
- Web 相關的技術
軟體工程不算在內, 因為做任何事都會增加這方面的經驗。
其它還沒接觸但有興趣的領域是:
- Compiler
- Operating system
自以為有興趣, 嘗試過後提早封殺的領域是:
- Game programming
- Computer graphics
- Artificial intelligence (到不是沒興趣, 而是相當不適合做為工作)
早期發現, 早期治療。雖說上述三項占了大學時代不少時間, 到是為日後省下繞路的時間。
這樣分析完的結果, 就是主題過於發散而無定論。唯一的體悟是: 察覺這是個錯誤的思考方向。
若以專案來看, 最有興趣的專案是 PyPy (或 CPython)。自己想寫的小東西是
- 帶有客制化自動排序機制的 reader, 可用來讀 Plurk / G+ 訊息
- 某個遊戲平台, 用自動學習的 AI 來個大亂鬥
- 一些雜七雜八的小東西, 讓我可以更方便使用 Chrome。像是 highlight 目前滑鼠游標在的那一行, 還有將目前在用的 ego-post 寫成 extension。
忽然有種開竅的感覺, 應該朝這方向思考才對。千里之行, 始於足下。該花些時間嘗試這些事, 花更多時間探索自己。
待有更多想法後再來補完, 也許是幾年後的事吧。
沒有留言:
張貼留言