共同的幸运：过去几十年是世界轰轰烈烈地前进的时代，还在继续。你落伍了吗？

[meiyoumajia]

年轻时/在大学时，很多人可能都有理想和抱负。还有吗？还有火苗尚存吗？

我看了我转专业过的两专业的内容。它们诸多方向的核心课程都发生了不小的变化！时代已经需要有更新知识技能和结构的一波波更新的人。

20多年前，我在（非常难读的一个专业----但我几乎完全不谈）读博时就决定了要追赶时代。为了有收入能让两人都进入其它专业我把博士读下来了。（我的导师对我选很多外系课相当容忍，但我曾经有可能差点就会在外系拿奖学金了。我有一次退了几门外系课，当时让他们很吃惊---因为我不是因为成绩不行而退课。当时有个印度老师很欣赏我。）那时候真拼命，动力似乎无穷。我曾经有两次3天几乎没有睡觉！我一毕业就毅然告别了我的原专业，没有从办公室带走任何专业书（但最近几年为了小孩儿买了几本基础书），而进入了我读博期间读的另外一个专业所在的行业。工作一段时间后，又进入了另外一个专业学习。

我的同系同学大部分都留学出来了，否则在国内都会在高校当教授。很多人都转了专业。（有读下去，成了常青藤教授。大学成绩最好10个人里完全没有在当教授的。）但转得最多的肯定是我。（我在大学里是最规矩也是最不规矩的一个学生。我在前三年就只上了很少部分的课。但外系的基础课老师会由于我的出格/其它原因竟然在校区用名字叫我--我只上了她一堂课。）2次，而过去10几年做的事情只与它们有部分但一点都不紧密的关系。我在大学最大的收获是大大提高了自我学习能力（我在中学就相对很强）。我找到了自己最喜欢做的事情，而且感觉是在未来做事情，虽然不顺，但感觉特别塌实有动力。同年级系里成就最大的是去了另外一个交叉行业（基本属于另外一个比较传统的系），在行业里国际知名。在国内的大学同学？形形色色。转经济管理的有几个人。后来有管证券的，也有（什么都没转）做到大企业管理最高层早亡的。总之，只有很小一部分（在美国、香港和大陆）当了教授，在搞原专业。即使没有转系，在公司工作的人差不多都有不小的转向。

当一些韩国同学知道我离开专业的时候，有人跟我说：“what a waste！”但我感觉特别地坦然。我反到感觉很多留在原来专业的人被可惜掉了！我相信我用3个月时间就差不多可以基本掌握我原来专业方向的前沿内容。

（我老婆也是从同一个系转专业，本科毕业后直接读cs硕士，比北大清华cs科班毕业的毫不逊色。她曾经要到外面打普通工，被我阻止了。她后来也能在学校给另外一个系的研究组做些编程而有些收入。她天资比我强，本科都专业相同，但不如我严谨，方向远不如我高深难----但前景很强，在国内某行业里很被需要！我们专业转系的人在新专业都不会太差。）

（我的岳母是在有了孩子后，从机械专业转到了计算机。她其实比我们强很多，但错过了时代，远远像没有我们一样幸运---这是我20多年前说过的话。）

我很幸运。我们大多数人其实都很幸运。过去几十年给了我们一波波人很多选择的机会，多种重新选择的太多次机会。发现的和没有发现的。总有一些报上门来。我们甚至不一定选择了最好发展潜力的机会。但结果还是很让很多人满意。

在这个时代里，掌握知识不像过去那么重要。将来繁琐的事情都会被自动化智能化。（顺便说一句：人工智能还有很长都路要走。我只测试了chatgpt，对它不太“满意”。有很多我要做的东西它做不到。我在那个测试主题里，没有涉及，因为我要保留自己的某点想法，自己可能会去做。）学新知识和技能并有一点点创新能力更重要。（在某些方面，我会用几天就能得出前人在几十年前可能需要很多年才能从大量“数据”中挖掘出一些重要信息。做几次计算机处理就可做到！因此我时常对人忍不住会发出一点点点点感叹。）

我们未来还有更多选择。如果我们不继续做新选，就会落后时代。

为自己多做选择吧！

我不时会看一些激励人的节目。比如，农村640多分女孩为了家庭而不能上大学成了大男人式的劳力，但后来却做得很好。。。他们让我那火苗不熄。

[meiyoumajia]

很有关的一个话题：：：：：


查了一下所有Turing奖的本科背景

与比较了解cs的理工背景的人对cs的理解没什么差异

基本可以看出cs的演变和发展
粗略地说：：：：：：：：：：：：
最开始，从physics分出了ee

然后又最开始，math分出了cs，而cs也会具有较强的ee（后来会被继续分出ce分支）性质
因此早期cs的出身里基本是math或/和physics背景。


全部看来，得奖者几乎都是本科为理工的背景。

ai及相关方向与人性/人知/认知越来越关联，因此这个覆盖本来就较广的学科的交叉性质变得越来越强。

过去几十年，时代给很多人提供了很多更好的方向选择。得Turing奖中的大多数人，如果不进入这个领域，可能在原来的领域（尤其在“纯”数学和某些物理方向）不会有可比的贡献。
1966 Alan Perlis chemistry
1967 Maurice Wilkes math
1968 Richard Hamming math
1969 Marvin Minsky math
1970 James H. Wilkinson math
1971 John McCarthy math
1972 Edsger W. Dijkstra math/physics/computation
1973 Charles Bachman m.e.
1974 Donald Knuth physics
1975 Allen Newell physics
1975 Herbert A. Simon political science and economics
1976 Michael O. Rabin math
1976 Dana Scott math
1977 John Backus math
1978 Robert W. Floyd b.a. and physics
1979 Kenneth E. Iverson math and physics
1980 Tony Hoare classics and philosophy, and statistics
1981 Edgar F. Codd math and chemistry
1982 Stephen Cook math
1983 Ken Thompson ee/cs (UCB)
1983 Dennis Ritchie physics and applied math
1984 Niklaus Wirth ee
1985 Richard M. Karp applied math
1986 John Hopcroft ee
1986 Robert Tarjan math
1987 John Cocke me
1988 Ivan Sutherland ee
1989 William Kahan math
1990 Fernando J. Corbató physics
1991 Robin Milner math
1992 Butler Lampson physics
1993 Juris Hartmanis physics and applied math
1993 Richard E. Stearns math
1994 Edward Feigenbaum cognitive psychology and computation/computer modeling of learning
1994 Raj Reddy civil.e.
1995 Manuel Blum ee
1996 Amir Pnueli math
1997 Douglas Engelbart ee
1998 Jim Gray math and statistics
1999 Fred Brooks physics
2000 Andrew Yao physics
2001 Ole-Johan Dahl numerical math
2001 Kristen Nygaard math
2002 Ron Rivest math
2002 Adi Shamir math
2002 Leonard Adleman math
2003 Alan Kay biology
2004 Vint Cerf math
2004 Bob Kahn ee
2005 Peter Naur astronomy
2006 Frances Allen math
2007 Edmund M. Clarke math
2007 E. Allen Emerson math
2007 Joseph Sifakis ee and cs
2008 Barbara Liskov math
2009 Charles P. Thacker physics
2010 Leslie Valiant cs
2011 Judea Pearl ee
2012 Silvio Micali math
2012 Shafi Goldwasser math and science
2013 Leslie Lamport math
2014 Michael Stonebraker ee
2015 Whitfield Diffie math
2015 Martin Hellman ee
2016 Tim Berners-Lee physics
2017 John L. Hennessy ee
2017 David Patterson math
2018 Yoshua Bengio ee
2018 Geoffrey Hinton experimental psychology (after changes between natural sciences, history of art, and philosophy)
2018 Yann LeCun ee
2019 Edwin Catmull physics and cs
2019 Pat Hanrahan nuclear enigineering
2020 Alfred Aho engineering physics
2020 Jeffrey Ullman engineering math
2021 Jack Dongarra math
2022 Robert Metcalfe ee and industiral management
2023 Avi Wigderson cs

[meiyoumajia]

人一生要做什么，或作什么人，总会有很多种相差很大的选择。

如果有5次大的选择时机，每次有3种很不同的选择，那就会有高达15种很不同的方向。。。

[han6]

论加法原理和乘法原理。

[meiyoumajia]

是
3^5

[meiyoumajia]

25年以前年轻的我的一大志向是做中国人自己的数据库（oracle做的那种产品--我当时有一套自己可以管控的oracle 8--enterprise）。那是个网络正疯热的年代。

我老婆的实际选择比我多。但她很不定性。实际能够选择的都不是她自己认为最喜欢的（认为最喜欢生物，然后认为最喜欢化学，但都没去尝试过）。本科后转专业是cs。她那边的人天资很好的人不少，有1人从机械工程转cs--在国内，还有1人从cs转1很发达省教育机构的管理，相对都做得很突出。而且2人都是女性。

那时碰到1个新加坡人也要做数据库。我没有做数据库。放弃的原因很多。（我认为在国内发展机会更多---那时对回去的人会很重视。我认识的一些人就回去了。不认识的同系前人做得很大---提起名字，大家都会知道。由于老婆和她家人反对，不能回国。我老婆在她出国前说要回去。她家人认为她从小被娇声惯养而一直把她往外赶。从高中毕业开始。；-）

在中国，做基础软件--到硬件，越往下/硬件方向做，限制就越多，越难做。硬件水平相差太大，从那往上做，很多标准和专利都必须跟从。我对那方面已经20年接触不深。个人印象也许有错：中国只在通讯领域基础层次上做得很强。比如华为5g（华为特别了不起，做事特别踏实，而且很有志向苦功，但由于前述原因还有技术霸权而被打压，而且被抹黑极其严重。）。在操作系统层次更难。。。在数据库和一些商业应用软件方面其实也会受很大影响。。。不容易。中国在那些方面要突破，必须有更多的自己制定的国际性基础层次的标准。。。在硬件和材料等最底底方面更要突破。比如部分材料及尖端芯片。有些国人其实很努力，只是整体上中国的最基础/最尖端技术相对还不行。。。

但还是有很多较大的东西在较短期可突破，需要有人像华为较早期的精英们那样肯沉下心（甚至忍辱）去攻坚而最终取得突破。

[meiyoumajia]

在前面提到数据库。

其实，我已经差不多25年没看它的发展状况了。更别说国内的情况。


我最后接触数据库行业的发展刚好是在2000年前后。在学校选4+5（或更多？）学分完成dbms project后就很快不怎么接触了。那门课是我记忆最深刻的课。（那里可以说是在各校当时数据库专业方面最强的。）从0开始。。。建index树。。。一直到最后优化，都是在（很可能在ibm研发过db2的）教授指导下做。最后有几大数据库公司的人各做了1次优化讲座。大概15人左右选那门课，而中国学生可能不到3人。那门课最大的挑战点：最后还要检测dbms的performance的快慢/优劣---因此具有比较高的开放性。我存储它的计算机硬盘在搬了几次家后都没有被丢掉，被保留至今！似乎永远在我床头的一个柜子里。毕竟那代表着我曾经有过的一个理想之梦。我不知道之前是否有那门课，是否之后还有。但如果有一些中国人（有些应该会是在读那方面的博士吧？）选了，肯定会各有特点，其实可以合作开发，然后回去合开一家元老级别的中国数据库公司--那时国内官方肯定会特别支持，会让国内数据库发展得更早更快。类似的情况可能也存在于其它人群/地方。但似乎都由于各种原因很少发生过。毕竟集体性的选择会比个人性的选择更不可能得多。尤其是：很多各人都会考虑现实---尤其家庭及其它社会制约。


我刚才花了点时间查了一下。oracle还是很厉害。但在国内已经被众多的本土品牌抢市场。国内好一点的大多数品牌起步大多很晚。似乎基本都在2010年以后（？）。国内最早的dbms公司差不多是在2000年才建立（ 那时候可算是凤毛麟角了），创建人说长期发展得很艰辛（可以想象）。

不管怎么说，我还是很欣慰地看到本土数据库行业已经有了一席之地--虽然比我25年前预期得要晚慢了很多年，而且似乎很有生机（但最终一大半会被比较残酷地淘汰/合并掉）。