加州理工教授孙宇称传统计算机学生优势遭结构性削弱

加州理工教授孙宇称传统计算机学生优势遭结构性削弱 AI工具正在彻底平替编程技术门槛，导致具备行业沉淀的资深技术人员因陷入“知识诅咒”在产品交付效率上反而输给无代码背景的年轻人。 本期访谈围绕AI工具如何彻底颠覆传统编程门槛展开。孙宇教授结合自身十年的K-12与大学AI教育经验，通过女高中生Tammy的韩流周边App、钢琴自动翻谱软件以及大一学生地推课表工具等真实案例，指出在AI技术抹平代码基础的时代，“发现问题的眼睛”和“绝对的执行力”已成为核心护城河。资深技术人员往往受困于“知识的诅咒”而将问题复杂化，而年龄更小的Builder反而能通过快速构建最小可行性产品（MVP）实现商业变现，因此越早“下水”实践、建立闭环反馈至关重要。 随着 AI 工具大幅抹平传统编程的技术门槛，资深技术人员习以为常的“知识诅咒”正演变为其在 AI 开发时代的负债。 (0:00) 孙宇教授从大厂工程师、高校教职到深耕 K-12 AI 教育十年的背景，源于 2015 年美国政府提出的“CS for all”全民计算机科学政策浪潮。 (0:00) AI 在某种程度上削弱了 CS 专业学生的绝对优势，让没有任何代码背景的普通人也能通过 AI 工具达到类似的技术效果，实现跨学科的“降维打击”。 (20:50) 美国高中生面临着“没有天花板”的课外活动背景竞争，而 AI 带来的 5 至 10 倍效率提升，成为其在极度内卷环境中破局的武器。 (6:44) 零基础女生 Tammy 借助 Claude Code、Flutter 和 Firebase，在 7-8 周内（累计约 30 工时）成功上线双端商用级 App，表明 AI 时代教学核心已向 Prompt 工程与“测试与反馈”的闭环能力转移。 (11:50)

孙教授指出，生成式AI工具正在迅速抹平传统编程的技术门槛并削弱计算机科班生的专业优势；在技术实现变得轻量化的时代，竞争力的核心不再是底层代码能力，而是敏锐发现真实痛点的洞察力与摆脱“知识诅咒”、直接动手交付原型的执行力。 AI抹平技术壁垒与跨学科开发 孙教授提出，Cursor、Claude Code等工具的演进显著降低了软件工程的准入门槛，使得无计算机背景的人也能达到专业级的技术实现效果。传统教育侧重死记语法和刷题，而在AI辅助下，教学重点已全面转向提示词工程（Prompt Engineering）以及将错误反馈喂给AI的测试验证闭环能力。例如，完全不想从事STEM、志在商科的女高中生Tammy，在AI与Flutter、Firebase技术栈的辅助下，仅用7至8周、累计约30工时（每周4至5小时），就独立开发出前后端完整的韩流周边及演唱会社区APP，并顺利在App Store与Google Play双端上线。 在大学课堂中，孙教授将Prompt工程课程的期末Agent开发周期从一个月大幅压缩至“专职冲刺一周”，学生最终交付的作品质量与完整度反而大幅超越了以往一个月周期的成果。这表明工具的跃进不仅成倍放大了开发效率，也打破了技术门槛对创新的束缚。 破除知识诅咒与MVP务实落地 专业技术人员常因掌握过多底层知识而陷入“知识的诅咒”，在面对问题时容易将方案设计得过于庞杂甚至被技术难度劝退；缺乏技术包袱的初学者反而能够以终为始，专注解决实际痛点。孙教授举例，一位华人学生因厌烦在练琴时停下手翻阅iPad谱面，提出开发自动翻谱软件。如果沿用专业视听识别逻辑，该项目会受困于环境噪音、按键强弱及麦克风距离等极其敏感的音频特征工程难题。 为推动项目落地，教学团队引导学生摒弃完美主义，采取最小可行性产品（MVP）思路：仅提前录制乐谱翻页节点前5秒的基准音频，弹奏时通过切片比对当前5秒声音并设定相似度阈值触发翻页。这种务实、非绝对智能的工程解法让原型迅速跑通，学生以此发表了学术论文并参展科学竞赛，真实、自然地丰富了大学升学背景。 问题洞察力与地推式执行力 当编程技术本身不再构成核心门槛，抓住时代红利的核心能力转变为“发现问题的敏锐度”与“绝对的执行力”。孙教授认为，痛点洞察力如同脱口秀演员积累素材，只需通过引导和练习便可激活——例如给学生布置“一周内不碰代码、寻找生活中5个独特痛点”的作业，绝大多数学生都能发掘出高价值创意。 决定项目上限的关键在于不嫌事小、不怕丢脸的死磕执行力。例如一位开发选课排程工具的大一学生，产品功能虽只是帮助学生过滤周二周四或下午课程，但他为了推广，连续两周每天与室友在全校各大教室的黑板上手写网址，最终为工具带来了单日最高2000次的访问量，并顺利跑通广告与商家赞助收益。这种线下地推式的拼劲与孙教授当年在博士阶段创办生鲜外卖项目时张贴海报的做法如出一辙。 低龄创业优势与下水构建原则 孙教授观察到，在学生创业项目中往往呈现“年龄越低挣钱越多”的反直觉现象。例如一位八年级学生敏锐抓住Roblox生态机会，通过低价收购游戏、运营做大流量再转手卖出的翻转模式，赚取了数万美元。低年级学生既没有被成年人思维框架固化，又比大人更懂同龄人的社区生态，且在进入高中和大学升学高压期前拥有更充裕的课余试错时间。 培养执行力需要通过微小成功建立信心飞轮，正如七年级学生Bernard在结课后因看到真实玩家的负面评论，自发在课外连续进行两次游戏更新。孙教授强调，学习AI如同下海游泳，站在岸上上课无法掌握技能，唯有克服心理障碍亲自下水与AI一同构建（Build with AI），从0到1走完原型发布与用户反馈流程，才能完成从“使用者”到“构建者（AI Builder）”的思维蜕变。 孙教授强调，AI时代演进极快，深究底层或过度预测远不如尽早动手做原型、获取真实世界反馈重要。然而，依托AI生成的应用在缺乏底层架构深度的情况下，能否应对工业级复杂系统演进，以及年轻开发者如何在工具高度封装的便利中建立长期技术壁垒，仍是需要持续观察的议题。

[12:50] 孙宇: AI在某种程度上减少了CS专业学生的绝对优势 [12:50] 孙宇: 因为普通人通过AI工具也能达到类似的技术效果 [16:50] 孙宇: 写脱口秀的人觉得生活中到处都是段子，不是因为他的生活比我们搞笑，而是因为他带着发现段子的眼睛。 [16:50] 孙宇: 在一周时间里，不要想代码和AI，纯粹从生活中找出至少5个独特的痛点与idea。 [27:50] 大一学生: 老师我就是把这个URL放在这个social media上面去了，这个大家都能想的到。但是他说我认为最有效的办法，是我上线之后的两个星期之内，我每天跟我的roommate，我们会到大学的校园里边，到那些大的教室里边……在黑板上、白板上把我们的这个URL写在教室墙面的那个黑板上面去。 [27:50] 孙宇: 天生自带超强执行力的人绝对是极少数，绝大多数同学都需要通过后期的培养。而这种培养，往往需要一个“触发器（trigger）”，执行力绝对不会自然而然地凭空产生。 [27:50] 孙宇: 我一看calendar，我说上周我们已经不上课了，你怎么还在update？我就非常好奇。所以说后来我再见到这个同学，我就问他……Bernard这个是你自己update的吗？ [31:40] 孙宇: 你要学游泳，一定要下水去build with AI。你用AI去做那些应用是游泳，但是你站在岸上去，学一堆课，你自己不动手build是学不会的。

[0:48] 但最后发现 [0:49] 10个同学 [0:50] 可能9个同学拿到了idea [0:51] 都是very very unique [0:54] hello孙教授 [0:55] 欢迎来到课代表立正的频道 [0:57] 课代表 [0:58] 多谢邀请 [0:59] 我一直是您的那个忠实粉丝 [1:01] 终于有机会跟您在这边做一些分享 [1:03] 嘿～客气客气 [1:04] 可不可以 [1:04] 请你做一个简短的自我介绍嘞 [1:06] 我个人的背景 [1:07] 因为我也是做computer science出身嘛 [1:09] 其实和大部分咱们华人的背景 [1:12] 有相似之处 [1:13] 但也有不一样的地方 [1:14] PhD毕业之后先去了Amazon [1:15] 也是先去了大厂 [1:16] 但是我做的时间不长 [1:17] 做了大概一年多吧 [1:18] 我和我的一个老师 [1:19] 去做了一个start-up [1:21] 是2012、2013年 [1:21] 然后我们在做这个mobile的AR [1:24] 那时候做的比较早 [1:24] 是做这种photo-based AR [1:26] 就通过照照片来作为识别 [1:28] 当时我们有了一个seed funding嘛 [1:30] 那个start-up做了一年多 [1:31] 但那个start-up做的不是特别成功 [1:33] 2014、2015年的时候 [1:34] 我就落脚回到南加这边 [1:36] 在Cal Poly就是加州州立理工 [1:38] 因为做faculty [1:39] 有一些时间和灵活度嘛 [1:40] 所以就开始继续去explore这些不同的 [1:42] 一些创业的机会 [1:43] 后来大概过去十年嘛 [1:45] 将近有十年的时间 [1:46] 一直在专注于做这个K-12 computer science [1:48] 和AI的这个education [1:50] 其实起因 [1:51] 主要是15年的时候我们在大学 [1:53] 拿到一些funding [1:54] 主要其实当时在美国 [1:55] 有一个很有名的一个的事情 [1:57] 叫做CS for all [1:58] 其实是奥巴马当时提出来 [1:59] 这样一个事情 [2:00] 就是说 [2:00] 鼓励所有这些中小学生去开始学编程 [2:02] 从kindergarten开始 [2:03] 当时所以说 [2:04] 政府拨了好多这个grant和funding [2:06] 然后我们在大学 [2:07] 做了好多这些teacher traIning [2:08] 包括这些curriculum development的工作 [2:10] 包括一些 After School [2:11] 很多这种program [2:12] 就是教周边的这些小同学们 [2:13] 这些Coding [2:14] 当时受到这波的这个影响 [2:16] 就开始转头做这个 [2:17] 正儿八经的K-12 education [2:19] 然后过去这么大概七八年吧 [2:20] 从我一开始我一个人自己在教 [2:23] 我们大概有六七门课吧 [2:25] 三四十个同学 [2:26] 我一个人教 [2:27] 一个人开发课程 [2:28] 一个人做运营 [2:29] 到今天将近快不到十年的时间 [2:31] 也还好发展的也比较慢 [2:33] 但是也比较稳当一些 [2:34] 现在我们等于说大概有8个校区吧 [2:36] 大部分在西海岸 [2:37] 大部分在南加州 [2:38] 然后在西雅图也有三个校区 [2:40] 然后现在学生也多一些了 [2:42] 过去这么多年 [2:42] 可能我们接触过带过的同学 [2:44] 也得有大概4,000-5,000这样子 [2:46] 5,000 K-12 [2:48] 就是学前班一直到高中生对吧 [2:51] K-12对的 [2:52] 就是整个这个跨度 [2:53] 因为你也知道 [2:53] 最近这些教编程的东西 [2:55] 其实题目比较多一些 [2:57] 教低年级 [2:57] 其实有很多低年级的一些选择 [2:59] 从这些block Coding [3:00] 从这种Minecraft、Game Coding开始 [3:02] 然后到高年级的话 [3:03] 能做的东西就更多一些 [3:04] 况且现在每天这个topic也在变化 [3:06] 给我们的选择余地也比较多 [3:08] 我们很容易就是给不同的同学 [3:10] 不同的年龄 [3:11] 不同的兴趣 [3:11] 能找到他们比较适合的一个learning path [3:14] 这个创业过程本身也是很有意思 [3:16] 但是我们今天主要focus还是讲 [3:18] 从你的角度 [3:19] 教了这么多学生 [3:20] 你看既当大学教授教大学生 [3:22] 然后又自己开始教这个K-12 [3:24] 这个东西叫什么 [3:25] 中小学生吧 [3:27] 高中小学生编程 [3:28] 然后 最近其实咱们是一起上了一个活动 [3:30] 你在上面去讲大家是怎么样子学AI的 [3:34] 以及你讲了好多个故事 [3:36] 这些学生们是怎么样子使用AI [3:39] 去解决了真实的问题 [3:41] 包括从学区拿到钱 [3:42] 包括他们(在)韩国明星演唱会上卖周边 [3:45] 特别有意思的一些案例 [3:46] 所以说我就特别想帮大家 [3:49] 这里边可能有家长 [3:50] 但是更多的反而是程序员想转AI [3:53] 或者说data scientist想转AI [3:55] 他们会觉得哦 [3:56] 不知道怎么样子入手 [3:57] 以及什么样子才是真的用AI用的好 [4:00] 我想从你做教育的角度来说 [4:02] 帮大家分享一下这样的故事 [4:04] 好呀好呀课代表 [4:04] 我先从您刚才提到几个例子开始讲起 [4:07] 其实核心是 [4:08] 为什么我们开始带这些孩子们 [4:10] 开始做这些project [4:11] 最初其实我们刚才我说嘛 [4:13] 做编程 [4:13] 那其实主要就是教大家Python [4:16] machine learning就这些课 Java这些课 [4:18] 然后后来没多久 [4:19] 我们就开始反思说 [4:20] 那你最终的这个出口和目的在哪 [4:22] 其实这个跟我个人的经历也比较有关系 [4:24] 其实我很小 [4:25] 我自己其实是打这个 [4:26] 信奥赛(信息学奥林匹克竞赛-Olympiad in Informatics）出来的 [4:27] 但是 [4:27] 后期我就发现 [4:28] 信奥赛(信息学奥林匹克竞赛-Olympiad in Informatics）这个东西 [4:29] 可能从编程来说 [4:30] 刷题来说 [4:31] 我们都知道是一个很好的技能 [4:32] 但是它可能不是 [4:33] 最后你学编程的终极的目标 [4:34] 那终极目标其实还是要做应用 [4:36] 换句话说 [4:37] 现在这个时代 [4:37] 其实是一个做start-up的一个好时候 [4:39] 我之前因为也一直在带研究生 [4:41] 带本科生 [4:42] 现在带中学生 [4:44] 就我在想说 [4:45] 为什么不能让这些年龄低一点同学 [4:47] 就开始 [4:48] 很早的有这种创业的这种体验和经历 [4:50] 所以我们在教编程时候发现 [4:51] 这个编程 [4:52] 咱们做软件其实是个很好的突破口 [4:54] 比如说你要说 [4:55] 想让一个高中同学搞一个创业项目 [4:57] 比如开个奶茶店 [4:58] 这个事情基本上不靠谱 [4:59] 第一你需要很多资金 [5:01] 第二他也没这个时间去运营 [5:02] 但是你说你教一高中生去做一个APP [5:05] 做一个平台 [5:06] 那这件事情在一定条件下 [5:07] 其实是可以完成的 [5:08] 提个问 [5:09] 就是很多人觉得高中特别忙 [5:11] 甚至我也觉得 [5:12] 我高中 [5:12] 可能是我这辈子最忙的时候之一了 [5:14] 从你的角度来看 [5:15] 为什么就是高中生 [5:16] 反而有时间去做这些事儿 [5:17] 这个因为您看 [5:18] 我们其实接触的同学 [5:19] 还是美国这边的高中生 [5:20] 然后我自己来说 [5:21] 我也没有在美国上过高中 [5:22] 我们都是本科完才出来的嘛 [5:24] 一开始其实有一个误区 [5:25] 总觉得在美国的高中同学不是那么忙 [5:27] 但实际情况下 [5:28] 我发现 [5:28] 其实要比咱们国内在高考其实要更忙 [5:31] 原因很简单 [5:31] 国内高考的话 [5:32] 他的目标比较单一 [5:33] 就是一个分数 [5:34] 而这边的话 [5:34] 除了分数还需要你做很多课外的东西 [5:36] 而课外这东西 [5:37] 你知道他是没有天花板的 [5:39] 所以大家也是觉得压力很大很卷 [5:40] 每个人在想各种各样的办法 [5:42] 充实自己的这个背景 [5:43] 所以说这个是一定的 [5:44] 所以说我们才去说高中同学 [5:46] 带他们的时候 [5:47] 可能我们需要明确一下目标 [5:49] 就是你能做的事情很多 [5:50] 但是你的时间是有限的 [5:51] 哪些可能值得去做 [5:53] 或者说 [5:53] 能够去出一些比较好的亮点和成绩 [5:56] 可能你要去优先做 [5:57] 第二的话 [5:58] 可能这个东西 [5:59] 你要看你自己的兴趣和爱好 [6:01] 不是说每个人你最后都要去学Coding [6:03] 都去学computer science [6:04] 假如说我的目标就是学一个商科 [6:06] 那我能不能就是围绕着这个idea [6:09] 做一个好的一个项目 [6:10] 尽量能把它launch出来 [6:11] 哪怕我是用AI来去做的没关系 [6:13] 所以说 [6:14] 就是要结合同学的这个兴趣 [6:15] 和精力去做 [6:16] 所以回到您的问题上来说 [6:17] 倒不是说有什么捷径 [6:19] 可以去省一些时间 [6:20] 而恰恰是因为大家时间都比较少 [6:22] 一定是要把这个目标要定好 [6:24] 找自己擅长的东西去做 [6:26] 能出成绩的东西去做 [6:27] 所以他们课余其实是有时间的 [6:30] 但是选择很多 [6:31] 但是作为一个想用AI [6:33] 或者想编程做好这方面的人 [6:35] 确实AI它又带来了很大的助力 [6:38] 是我们经常说嘛 [6:39] 就是有的人是10倍效率 [6:41] 5倍效率 [6:41] 但是你得找到发挥场景 [6:43] 如果你只是做之前的事情的话 [6:45] 可能很难帮助你挣到10倍 [6:46] 但是对于这些高中生 [6:48] 他可能恰好就用上了这10倍 [6:50] 现在大家咱们讨论AI比较多嘛 [6:52] 其实现在AI导致了目前的一个结果 [6:54] 我之前好像看到一篇文章是谁写的 [6:56] 大概意思就是说 [6:57] AI其实从某种上减少了 [6:58] 这个CS学生的优势嘛 [7:00] 因为其实普通同学 [7:01] 他通过这个工具也能达到同样的效果 [7:03] 所以说这个在我们带高中同学的时候 [7:05] 其实我发现也是打开了一大扇窗 [7:08] 因为以前的话 [7:09] 假如说我们想带同学做一些相对来说 [7:12] 技术含量比较高的项目的话 [7:13] 如果说这个同学 [7:14] 真的没有相当多的CS的背景 [7:16] Coding的基础 [7:17] 可能还是有可行性上面的一些考量的 [7:20] 但现在的话 [7:20] 包括今年我们尝试带一些高中同学 [7:22] 直接就用Cursor [7:23] 用Claude Code去做 [7:24] 他跟我们去教大学生还不一样 [7:26] 大学生 因为他本身还有一些Coding的background [7:28] 但是我们在带高中同学的时候 [7:29] 他即使没有Coding background的时候 [7:31] 我们发现这个东西能做成 [7:32] 就是我那天分享的其中一个例子 [7:33] 我们有一个女生叫Tammy [7:35] 完全本身不是想搞Coding [7:36] 不是想搞STEM [7:37] 他想搞business [7:39] 想搞商科 [7:40] 然后我们那天在聊天 [7:40] 我说你想搞商科 [7:41] 我们做一个创业项目 [7:42] 我说你要做一个创业项目 [7:43] 你要找到一个问题和痛点 [7:45] 找到一个需求 [7:46] 她就很快的给我分享了一段 [7:47] 非常特别的一个例子 [7:48] 因为Tammy是一个女生嘛 [7:50] 很喜欢关注这些pop star [7:52] BLACKPINK韩国这些明星 [7:53] 我们在南加嘛 [7:54] 这边的活动也比较多一些 [7:55] 她曾经告诉我说 [7:56] 基本上夏天她每个活动尽量都去参加 [7:58] 然后她就说找到一个好的机会 [8:00] 她说 她每一次去参加这个演唱会的时候 [8:02] 她会自己准备很多种歌迷的道具 [8:04] 这些宣传品等等 [8:06] 然后其他歌迷每次都会问她说 [8:08] 你这个东西在哪买的 [8:09] 我怎么买不到 [8:10] 她就觉得这个是个很好的一个商机 [8:12] 所以我说这个特别好 [8:13] 我说咱们能不能建立一个小的 [8:14] 一个社区的一个平台 [8:15] 甚至说一个APP的形式 [8:17] 那当然你不能光卖东西 [8:18] 你要放一些concert的这种信息 [8:20] 给一些歌迷交流的空间 [8:21] 然后附带着你卖一些这种产品 [8:23] 那当然这个东西对于我们做技术来说 [8:25] 可能不是特别难 [8:26] 但是也是挺大的一摊的一个项目 [8:29] 但是后来我们就尝试着 [8:30] 就用Claude code来教Tammy做这个APP [8:32] 你知道现在做APP [8:33] 我们常用的就是那个Flutter嘛 [8:35] 因为它是跨平台的一个框架 [8:36] 然后用到一个语言叫Dart [8:37] 所以这些东西其实我们教大四的同学 [8:40] 这是一个专业的选修课 [8:42] 那现在就是 [8:42] 在同学没有太多Coding background的前提下 [8:44] 就直接用Claude code来去做 [8:46] 后来经过7周到8周的时间吧 [8:48] 我们第一个版本也都已经在上线了 [8:50] 在App Store 和 Google Play 都已经上线 [8:52] 然后她自己已经把自己的产品 [8:53] 都列上去 [8:54] 然后打印那些QR code [8:56] 然后她在下一次去参加那个concert的时候 [8:58] 就会可能去找一些机会去做一些分发 [9:00] 所以当时我们也是很surprise [9:01] 一开始我还比较担心这个质量 [9:03] 后来 [9:04] 其实我会发现这个前端也好呀 [9:06] 后端也好呀 [9:07] 经过大量反复的这种测试和反馈 [9:09] 还真的是能够达到可用的一个版本 [9:12] 当时我看的那个APP [9:13] 它的完成度其实是挺高的 [9:16] Tammy在这里边比重是多少 [9:17] 然后你们是几个人 [9:19] 这里边 [9:19] 就是这样一个分配 [9:20] 就是我们一开始 [9:21] 大概花了一周的时间 [9:22] 要先教Tammy一下 [9:23] 基础的这些 [9:24] 你至少得知道手机开发是怎么回事 [9:26] 你至少得把Android Studio [9:27] 把这些Flutter [9:28] 这些framework安装上去 [9:29] 你至少要知道怎么去用这个emulator [9:31] 第二的话 [9:32] 稍微要给同学过一下这个foundation [9:34] 比如说做Frontend其实就是做UI嘛 [9:36] 怎么去做这些button [9:37] 怎么做这些layout [9:38] 但是不用花很多时间 [9:39] 可能我们会定几个比较典型的例子 [9:41] 然后让同学跟着我们 [9:42] 就像Pair Program (结对编程)一样 [9:44] 因为同学你要知道她没有学过编程 [9:46] 所以说我们至少会告诉你说 [9:47] 这个参数是控制这个margin的 [9:49] 那个参数是控制color的 [9:50] 你要跟着我们走一遍 [9:51] 你可以把这个color试着换一换 [9:53] 看看能不能把它变出来相应的效果 [9:54] 这样她有一个直观的一个印象 [9:56] 第二的话 [9:57] 就是要教她一点简单的 [9:58] 这个Backend的东西 [9:59] 其实就是Database 、 Firebase这些其实也很好用 [10:02] 但是你要告诉同学 [10:03] 这里边你怎么去组织这个data structure [10:05] 那这些attributes属性都是什么东西 [10:07] 好有这样一个概念 [10:08] 以后的话 [10:09] 后面就直接上Claude code [10:10] 这里边其实最重要 [10:12] 需要教同学的关键是 [10:13] 一方面是一些最基础的这些 Prompt Engineering 的东西 [10:16] 第二个方面咱们都知道 [10:17] 比较重要的一个是反馈 [10:19] 任何的一个change出来以后 [10:20] 你一定要知道怎么去测试 [10:21] 去verify [10:22] 然后不对你怎么样能够去把很具体的 [10:24] 这个feedback要给AI [10:26] 就是来来回回的测试加反馈 [10:28] 当然在前期的时候 [10:29] 可能我们老师带的同学多一些 [10:30] 后期其实很多时候 [10:31] 我们会给同学发很多自己的一些 [10:33] 他设计好的一些design这些feature作为homework [10:35] 后来我们发现 [10:36] 其实在课下 [10:37] 甚至可以独立的完成相当的东西 [10:39] 中间有一两次 [10:40] 可能遇到一些比较麻烦的 [10:41] 那种build的这种problem [10:43] 那这个老师可能花了点时间 [10:44] 帮着同学一块去解决了一下 [10:45] 但大部分在feature上functionality上面 [10:48] 其实同学基本上最后主动程度还挺高的 [10:50] 我觉得估计一下吧 [10:52] 一个同学 [10:52] 可能平均一周能花4-5个小时左右 [10:55] 差不多就这样一个level [10:56] 课上的四五个小时 [10:57] 还是课上课下加起来 [10:59] 就加起来吧 [11:00] 实际情况来说 [11:00] 我不觉得同学在课下有很多的时间 [11:03] 因为Tammy应该也是Junior吧 [11:05] 就是11年级 [11:05] 应该是最忙的一年 [11:07] 她在学校的这些功课GPE已经压力比较大 [11:10] 所以说当时这样去做的时候 [11:12] 我心里面还是不是特别确定 [11:14] 但是其实出来的效果远远超越我(预想) [11:16] 就像我那天讲的 [11:17] 你说真的Tammy现在她对这个Dart [11:19] 这个programming language很熟悉吗 [11:21] 我觉得肯定不至于 [11:23] 他对整个这个architecture [11:25] 这个Frontend、Backend 这些东西 [11:26] networking很熟悉吗 [11:27] 我觉得也不行 [11:28] 但是说这个东西真的重要吗 [11:29] 我觉得这是个问号 [11:30] 你想她的目标就是要做产品 [11:32] 要做一个创业的项目 [11:33] 就是想把我的这个商品放出去 [11:35] 在我的这个community里宣传 [11:36] 那我觉得这个足够了 [11:37] 我刚刚算了一下 [11:38] 一周4小时 [11:39] 然后七八个周的话 [11:41] 那基本上就是30个小时 [11:43] 那作为一个全职打工人的话 [11:44] 一周拿出20个小时来其实是可以的 [11:46] 你两个周就可以搞定这些事情 [11:48] 对一定的 [11:48] 就AI给我们这些机会吧 [11:50] 就越来越多 [11:51] 早些年咱们带同学 [11:52] 可能我会说 [11:53] 百分之七八十 [11:54] 可能同学就会想去走computer science [11:56] data science这些major [11:57] 但是这两年我会说 [11:58] 可能纯粹是要做computer science major的同学 [12:01] 高中同学可能也就是20% [12:03] 那一方面可能大部分同学 [12:05] 并不是都要去走这条路 [12:06] 另一方面 [12:07] 您可能也知道 [12:07] 这个computer science [12:08] 相对来说还是比较competitive去apply [12:10] 所以说 [12:11] 很多同学他也不敢说直接去申请 [12:13] 很多时候大家会走一些交叉学科 [12:15] 那我后来突然发现 [12:16] 其实咱们从CS也好 [12:18] AI也好 [12:18] 从这个角度来去做一些跨学科的结合 [12:21] 能够给同学提供一个 [12:22] 非常好的一个机会 [12:23] 因为你想一下 [12:24] 如果说传统来说 [12:26] 如果同学真的要去做 [12:27] 比如说biology chemistry [12:28] 真的要去这些Wet Lab (湿实验)去做 [12:30] 资源和这个机会是一方面 [12:32] 更重要的是 [12:33] 同学其实可能没有真正的时间 [12:34] 去泡在实验室里边 [12:35] 去做这件事情 [12:37] Very consistently 去做这个research [12:38] 但现在 [12:39] 我们如果能够用这种computational的办法 [12:41] 用AI的办法 [12:41] 其实带一个中学同学做 [12:43] 无论说做research也好 [12:44] 做start-up也好 [12:45] 反而其实更加可行一些 [12:47] 现在其实越来越多的同学 [12:49] 我们会看到其实大家的职业的goal [12:51] 或者说是major的这个目标 [12:53] 可能都不是在CS上面去了 [12:55] 但是我觉得 [12:56] 这个也是证明出来 [12:57] 现在AI对我们的一个特别 [12:59] 算是一个比较好的一个影响吧 [13:01] 我量化一下 [13:02] 就是你觉得在AI之前那些 [13:04] 那些Flutter、 Dart 都在 [13:06] 那就不要说Tammy自己学了 [13:08] 基本上不可行 [13:09] 因为她没有兴趣 [13:10] 她如果找一个学的比较好的 [13:12] 你们课程里的优秀学员的高中生 [13:14] 去partner [13:15] 她需要多长时间把这东西做出来 [13:17] 和你们一个老师这种程度 [13:19] 这个老师也没有AI [13:20] 当然就是他要从头到尾 [13:21] 把这个APP给做出来 [13:22] 他分别需要多长时间 [13:24] 去把这个东西做好 [13:25] 这个项目 [13:25] 取决于它的这个complexity [13:27] 功能和需求可能不太一样 [13:28] 但是因为我在大学 [13:30] 我给我们大四同学其实上同样一门课 [13:33] 在大学我们是一个semester-long嘛就是15周 [13:35] 每一周一般来说是两节课 [13:37] 大概就是三个小时左右的时间 [13:39] 一般来说 [13:39] 我们大学的课的这个structure [13:41] 就是大概2/3的时间去讲foundation [13:44] 就是Flutter [13:44] 然后1/3的时间留给大家做一个project [13:47] 所以说从我这么多年来教这门课 [13:49] 我会来看 [13:50] 对于大学生来说 [13:51] 我让他们去做这个individual project [13:52] 而不是做team project [13:53] 我们希望每个人都能有机会 [13:54] 去尝试一下这个过程 [13:56] 当然最后大家出来的这个APP的 [13:57] 可能复杂程度不一样 [13:58] 有的同学可能非常Fancy [14:00] 比较Fancy的一个APP [14:01] 上学期有个同学做了一个什么 [14:03] 基于 Geo-location (地理定位)的Scavenger Hunt（寻宝游戏） [14:05] 这样一个APP [14:06] 能够在Universal Studios (环球影城)去找一些这些宝藏 [14:08] 等等那个还是挺复杂 [14:09] 能支持什么多人联机的 [14:10] 就这种complexity [14:11] 那也有同学做的很简单 [14:13] 就是single screen [14:14] 做了一个Minecraft的recipe的一个search tool（Craft步骤搜索） [14:17] 我要去Craft某些东西 [14:19] 我去把它Drag上去 [14:20] 然后去告诉我我需要找什么东西 [14:22] 也不需要什么Backend [14:23] 所以说大家都用大概将近6周 [14:25] 7周的时间去做这件事情 [14:27] 所以基本上我认为两个月到3个月吧 [14:30] 对于一个大四的 [14:31] 就是有Coding基础的一个同学 [14:33] 我觉得这是一个比较reasonable的estimate [14:36] 他们这个是有AI的辅助还是没有 [14:37] 没有我说的这是在之前没有AI辅助的时候 [14:40] 现在在AI辅助的时候 [14:41] 就是上周嘛 [14:42] 上周我们有一门课 [14:43] 因为我在学校 [14:44] 现在也教这个Prompt Engineering [14:45] 第一次教这门课的时候 [14:46] 那个时候是二三年的年底 [14:48] 那时候还没有Cursor这些东西 [14:50] 所以当时我给大家留了一个 [14:52] 这个Semester Term Project [14:53] 你调用OpenAI API [14:55] 然后你做一个full Stack [14:56] 带UI的这样一个little agent [14:58] 当时那个 [14:59] 我应该也是给了大概一个月的时间 [15:00] 作为我们的final project [15:02] 然后今年再上这门课的时候 [15:03] 我其实已经意识到 [15:04] 其实同学用这个Cursor这些tool [15:06] 用的挺好的 [15:08] 我再给你这么长时间 [15:08] 我就觉得好像似乎没有必要 [15:10] 我就做一个尝试 [15:11] 我就把这个final project给提到了 [15:13] 上个月的月中 [15:14] 然后我只给大家了一周的时间 [15:16] 然后我这周没有上课 [15:18] 我就说下周你们focus在做这个project [15:20] 然后我们就下一周做presentation [15:22] 这次就一周的时间 [15:23] 我最后看presentation [15:24] 我会发现overall [15:25] 大家做的这个项目的这个quality [15:27] 其实要远远超于上一次 [15:29] 我们用大概一个月时间做的东西出来 [15:31] 我自己感受特别明显 [15:32] 因为一开始我还是比较concerned [15:34] 甚至我在开学的时候 [15:35] 我的那个syllabus其实还是定义的这样 [15:37] 同一个final project [15:38] 我只是临时想做了一个改变 [15:39] 大家就真的是deliver [15:41] 整个工具水涨船高了以后 [15:43] 大家的效率是（提升）特别的明显 [15:45] 对因为咱们在industry吧 [15:47] 大家都能看到一些 [15:48] 更加直观的这些效果 [15:49] 就我们其实在带大学生也好 [15:51] 高中同学也好 [15:52] 也能看到这种完全是不同的perspective [15:54] 而且我觉得不光是快吧 [15:55] 就是你降低了这个门槛以后 [15:57] 就是让大家对这个东西信心强了很多 [16:00] 你可以把很多的capacity放到有用的事 [16:03] 讲到这个的话我就想 [16:04] 再请你讲一讲 [16:05] 那你觉得编程的门槛 [16:07] 一下子拉低了这么多 [16:09] 那什么东西变得有用 [16:11] 就是看到什么样的同学吧 [16:13] 你会觉得嗯 [16:14] 这个人他应该是在AI时代 [16:16] 能比较好的抓住这波机会的 [16:17] 其实那天晚上咱们在一块聊的时候 [16:19] 我也有分享 [16:20] 我觉得有两点 [16:21] 因为很显然 [16:22] 技术这个门槛确确实实下降还是挺大的 [16:24] 这个我觉得大家接受也要接受 [16:26] 不接受也要接受 [16:27] 我自己 [16:28] 因为也是这么多年一直在写程序 [16:29] 我自己很喜欢写程序 [16:30] 其实我一开始还是觉得有点可惜嘛 [16:32] 感觉好像这个事情 [16:33] 没什么那么大技术含量了 [16:35] 但是现在想一想吧 [16:36] 我觉得其实有更重要的东西需要focus [16:37] 其实就像您刚才提的 [16:39] 技术门槛降低了 [16:40] 我们更有时间focus在应用本身 [16:41] 解决问题本身 [16:42] 然后这么多年 [16:43] 我们其实看同学 [16:44] 不论是研究生本科生还是高中生 [16:46] 做的比较好的 [16:47] 真的就是两个特别重要的技能 [16:49] 一个就是发现问题的这个能力 [16:51] 第二就是所谓的这个执行力 [16:53] 这个在不同的同学之间区别很大 [16:55] 就是我们都知道 [16:56] 其实创业也是一样嘛 [16:57] 你要能找到这个具体的问题 [16:59] 而且这个问题你不能漫天的去想 [17:01] 你一定是围绕着你接触到的这个经历 [17:03] 去想 [17:04] 否则你并不知道真正的问题在哪 [17:05] 好的同学 [17:06] 我会发现就是在这个事情上 [17:08] 他非常proactive [17:09] 大学生也有 [17:09] 高中生也有 [17:10] 跑过来说 [17:10] 老师我这边有一个这个idea [17:11] 你看是不是靠谱 [17:12] 我那天还讲了另外一个例子 [17:14] 比如说我们的同学 [17:15] 那天就在聊天 [17:16] 弹钢琴您知道 [17:16] 这个华人的孩子里面也比较多 [17:18] 乐器就很多大家这个课外活动 [17:20] 比较重要的一个项目 [17:22] 然后我们就在聊 [17:23] 然后他就说哎呀老师 [17:24] 他说我最近挺喜欢弹的 [17:25] 我倒不是为了比赛 [17:26] 我就是因为现在学习压力比较大 [17:28] 我可以放松一下自己 [17:29] 但是你知道我弹的其实并不是那么好 [17:32] 我也不是8级10级 [17:34] 所以我特别不喜欢一件事情 [17:35] 就是边弹边去翻那个琴谱 [17:38] 很不方便因为我记不下来这个谱 [17:40] 我如果真的10级的 [17:41] 其实那倒也没什么问题 [17:42] 我就记下来了 [17:42] 这是一个problem [17:43] 然后我们在聊 [17:44] 他其实也没有什么意识 [17:45] 要去做什么project之类 [17:46] 然后我就提示他 [17:47] 我说这个idea挺好的 [17:49] 因为你最近不是在学Python嘛 [17:50] 我说其实这里边 [17:51] 可以做一些这种数据分析的东西 [17:52] 咱们看 [17:53] 能不能去判断声音的这个位置 [17:55] 能不能把它做成自动翻谱的 [17:56] 这样一个software [17:57] 那最后我们做了一个prototype出来 [17:59] 其实work非常好 [18:00] 其实就是做了一个iPad的一个程序 [18:02] 然后这个程序 [18:03] 我们把这些音乐的乐谱 [18:04] 就notes [18:05] 变成图片 [18:06] 把它存进去 [18:06] 然后同时在这个background里边 [18:08] 我们用这个程序去听你弹钢琴的声音 [18:10] 声音进到电脑里边以后都变成number [18:12] 都变成frequency [18:13] 然后你现在需要写一个算法 [18:15] 通过这些number告诉我 [18:16] 你弹在哪一个位置 [18:17] 如果我看到 [18:18] 你弹到这个页面的末尾的话 [18:19] 那我就自动切换图片 [18:21] 这样就从而达到一个自动翻谱的目的 [18:23] 这个项目当时就做出来了 [18:24] 做出来以后效果特别好 [18:25] 因为这里边有很多research [18:27] 他就需要怎么去优化呀 [18:28] 怎么去把这个做的很准 [18:30] 比如说我弹错了一点怎么办 [18:31] 你还能不能识别出来是同样的位置 [18:33] 所以这里边有一个research的问题 [18:34] 那同学当时甚至还写了一个research paper [18:36] 还做了一些competition [18:37] 什么Science Fair这些 [18:38] 然后除此之外 [18:39] 就开始推广 [18:39] 所以你想这个事情的话 [18:41] 因为跟同学们关系比较大 [18:43] 这个同学弹钢琴 [18:44] 他肯定有老师 [18:45] 他肯定有他的一个community [18:47] 所以其实很好去分享 [18:48] 他不需要去做什么professional [18:50] 这种marketing promotion [18:51] 不需要 [18:51] 其实就跟同学老师去share一下 [18:54] 或者说我下次去做什么performance的时候 [18:55] 我打印一些QR code放在桌子上面 [18:57] 让大家看一下 [18:58] 可能这个时候事情就传开来了 [19:00] 这是后话 [19:00] 这个同学后来就申请大学了嘛 [19:02] 申请大学的时候 [19:02] 这个作为他课外 [19:03] 一个非常好的一个课外活动的一部分 [19:06] 因为你想他可能简历里边 [19:08] 活动列表里面 [19:08] 可能本身就会提一些 [19:10] 弹钢琴的一些事情 [19:11] 那这个项目 [19:11] 其实是一个非常真实 [19:13] 和自然的一个补充 [19:15] 他不会让别人觉得 [19:16] 你这个是为了申请大学 [19:17] 你去包装一些东西 [19:18] 没有必要的 [19:19] 真正最后打动别人的 [19:21] 其实是一些真实的东西 [19:22] 这就是我所谓要发现问题 [19:24] 有些同学 [19:24] 他可能对小的这些不太perfect的东西 [19:27] 他比较敏感 [19:28] 他会主动去思考 [19:29] 但是我会说 [19:30] 这个能力K-12的这个青少年的同学 [19:33] 大部分同学可能没有 [19:34] 因为尤其是我们Asian的 [19:35] 这个背景下的话 [19:36] 我们相对来说 [19:37] 比较重视这个传统的学业和foundation [19:39] 但是这个能力不难培养 [19:41] 你只需要引导着同学 [19:43] 去看一些类似的例子就行了 [19:45] 只是说之前可能我们老师也好 [19:47] 家长也好 [19:47] 没有太多的给同学说这方面的东西 [19:49] 但是真的说 [19:50] 你让同学看一看你身边的同学 [19:52] 比你甚至还小的同学做过的一些东西 [19:54] 你告诉他什么叫做解决问题 [19:56] 什么叫做从你的生活中 [19:57] 去找这种问题和痛点 [19:59] 你不用讲太多什么AI呀 [20:00] Coding这些东西 [20:01] 根本没有必要 [20:01] 就是引导他去找这个问题 [20:03] 其实我的经验是 [20:04] 很快同学你能找到 [20:05] 我经常会给同学开一个会 [20:07] 我说我给你一个homework [20:08] 就给你一周的时间 [20:09] 你能不能给我想至少有5个problem [20:11] 你不能只给我说一个两个 [20:12] 我希望多看到你一些idea [20:14] 一开始同学都会说 [20:14] 哎呀老师 [20:15] 其实我明白你的意思 [20:16] 但是我其实每天就是在学习 [20:18] 压力也很大 [20:19] 也没干什么其他的东西 [20:20] 没什么特别的 [20:21] 我说没关系 [20:21] 你就试着想 [20:22] 好不好没关系 [20:23] 但最后发现 [20:24] 真的跟10个同学去聊这个事情 [20:26] 可能9个同学拿到了idea都是very very unique [20:29] 你会发现 [20:30] 生活里边有很多这种很小的东西 [20:32] 就像我刚才讲的那种 [20:33] Tammy那个故事很有意思 [20:34] 这个我非常感同身受 [20:36] 因为我就是一个很善于发现问题的人 [20:38] 然后我发现这个东西是需要激活的 [20:40] 就像你写脱口秀的人 [20:41] 生活中到处都是段子 [20:43] 不是因为他的生活比我们更搞笑 [20:44] 而是因为他带着发现这个段子的眼睛 [20:47] 发现问题也是这个样子的 [20:48] 就是我相信 [20:49] 每个人 [20:49] 一天平均能发生3个值得解决的问题 [20:52] 只不过大家全都忽略了 [20:53] 我自己当时看到那个项目也是给我印象很深 [20:57] especially就是你说的这个research的问题 [20:59] 就是我想识别一下正确的图不简单 [21:02] 但是如果这里边弹错了 [21:03] 或者怎么怎么样 [21:04] 那它到底它position recall [21:05] 是什么样子的 [21:06] 然后我觉得 [21:07] 我脑子一下就把这个问题想复杂了 [21:08] 然后我就觉得噢 [21:09] 这个东西可能我解决不了 [21:10] 但是这个同学 [21:11] 他就没有这样的Curse of Knowledge [21:13] 对于程序员来说 [21:15] 或者说 [21:15] 对于之前已经有过一些经历的人来说 [21:18] 这个Curse of Knowledge非常明显 [21:20] 他没有这个Curse of Knowledge [21:21] 他就直接去做 [21:22] 然后他直接就把它解决出来了 [21:23] 对于我来说 [21:24] 可能我就根本就不会开始 [21:25] 我就在想他的经历能给我们什么样的启发 [21:28] 能帮助我们去overcome这种curse of knowledge [21:30] 或者说他当时解决这个问题 [21:32] 他是怎么解决的 [21:33] 他是怎么发现这儿有一个门槛 [21:35] 然后他花了多长时间去做调研 [21:37] 然后又去发论文是吧他怎么做的 [21:39] 这个因为您对这些技术也比较熟嘛 [21:41] 就一眼就能看出来 [21:42] 这个项目其实还是有一定难度的 [21:44] 同学做出来的版本也不是perfect [21:46] 里边其实也走了好多iteration [21:47] 其实我在做这个之前 [21:49] 我倒觉得这个项目可能不是特别难 [21:51] 因为当时有一个APP叫做Shazam [21:54] 就是那个听声识别那个歌曲名字嘛 [21:56] 我觉得那个APP做的挺好 [21:58] 我觉得这个应该大差不差 [21:59] 后来事实发现特别难 [22:01] 因为这个声音进到电脑里面去 [22:03] 那个数字非常敏感 [22:04] 您别说弹错一个key [22:06] 就即使你弹的是一样的 [22:07] 你每次还是会有细微的差别 [22:09] 比如说快慢强弱包括你这个背景噪音的干扰 [22:12] 你的麦克风的位置都会影响 [22:14] 所以你会发现 [22:14] 那个数字出来完全就不一样 [22:16] 所以这里边其实无非就是 [22:17] 你找这些feature对吧 [22:18] 然后去做这些特征的分析 [22:20] 甚至我们中间也去找了一些 [22:22] Shazam这些Paper（论文）作为参考 [22:24] anyway这里边其实也是去引导同学 [22:26] 去做的时候 [22:27] 就像你讲的同学 [22:28] 第一他的优势在于说 [22:29] 他可能没有想过这么多的challenge [22:31] 所以他比较大胆的去尝试 [22:33] 但第二的话 [22:33] 他也没有经验 [22:34] 所以这时候我们其实需要告诉大家 [22:36] 一开始不要想的是完美的 [22:37] 你要有这个MVP的概念 [22:39] 先搞一个prototype出来 [22:40] 然后从这上面去一点点提升 [22:43] 比如说后来 [22:43] 我记得当时最后我们想法是这样子 [22:45] 我们会提前 [22:46] 比如说每一个章节 [22:48] 需要去翻页的那个瞬间吧 [22:50] 大概的5秒钟的声音 [22:51] 就我们提前要录出来 [22:52] 这5秒钟是什么样子的 [22:54] 所以说后边的话 [22:55] 当你去Real-time弹的时候 [22:56] 我们不去做很多复杂的分析 [22:58] 我们 [22:58] 就对你过去5秒钟的声音做一个比对 [23:01] 就看你这5秒钟跟我之前录的5秒钟 [23:03] 到底区别有多大 [23:04] 我们set up一个Threshold (阈值) [23:06] 我们做了好多测试 [23:07] 就这个 [23:08] 绝对不是一个最intelligent的一个方法 [23:10] 但是其实是work [23:11] 除非有些那个章节的地方 [23:13] 他可能确确实实 [23:14] 那个区别度比较小的话 [23:16] 可能会有一些误差 [23:17] 但是anyway [23:17] 回到您的问题上 [23:18] 就是 我觉得这上面倒是也没有什么捷径 [23:20] 就是还是要教大家要做迭代 [23:22] 一开始要做原型 [23:24] 就一步一步来 [23:25] 尤其是做这种research [23:26] 带算法的 [23:27] 这种应用和产品也好 [23:28] 尤为重要 [23:29] 否则的话 [23:29] 一开始你把这个Bar (门槛/标准) 设置太高 [23:32] 发现这个不work [23:33] 就很难去做 [23:34] 这上面我倒觉得其实带同学来说 [23:36] 相对来说容易一点 [23:37] 就像您讲的 [23:38] 他可能对这个东西 [23:39] 他本来他没有什么预知 [23:41] 说这里面有多难 [23:42] 他会更大胆的去尝试 [23:43] 这里面其实有一个更好的一个例子 [23:46] 我其实就发现 [23:47] 咱们带同学 [23:48] 就是做创业 [23:49] 这些年有一些同学 [23:50] 开始真的是能产生revenue的 [23:52] 大学生就多一些 [23:53] 但是高中生甚至初中生都能做到 [23:56] 就我那天讲的 [23:57] 有个高中同学 [23:58] 他做了一个通过游戏化的一个方法 [24:00] 去教你怎么开车 [24:01] 就是考那个驾照 [24:03] 因为高中同学需要考驾照嘛 [24:04] 做了一个游戏 [24:05] 你玩一遍 [24:05] 然后你就知道 [24:06] 他那个traffic rules [24:07] 就那个游戏 [24:08] 当时他是一块9毛9美金在Apple stpre [24:10] 然后大概卖了有四五百块钱 [24:12] 就是一个夏天的时间就很快 [24:14] 但那个不是挣钱最多的 [24:15] 我们有个同学 [24:16] 他搞那个Roblox [24:17] Roblox你也知道有很多挣钱的途径 [24:19] 最简单的 [24:19] 就是你卖这个Virtual product就好了 [24:21] 他一开始也是这样做的 [24:22] 后来发现这样做太慢了 [24:23] 因为没有人去买 [24:24] 没有人去玩这个游戏 [24:25] 那流量太少了 [24:26] 后来 [24:27] 他就想着怎么去把流量做大呢 [24:29] 他其实后来发现 [24:30] 其实有些人在交易这个游戏 [24:32] 因为在那个platform上面 [24:33] 那有很多很多游戏嘛 [24:34] 每一个游戏其实就相当于是一个APP [24:36] 我可以把游戏买过来 [24:37] 然后我去run它就好了 [24:38] 所以说他就把别人游戏买过来去run [24:40] 本来想是有traffic [24:41] 我可以卖更多东西 [24:42] 后来发现没必要呀 [24:44] 我这个traffic起来以后 [24:45] 我再把游戏卖出去就好了 [24:46] 就这样反反复复 [24:47] 反反复复 [24:47] 最后他们挣了多少钱 [24:48] 没告诉我 [24:49] 但是大概 [24:50] 当时我估计应该是在小几万美元 [24:53] 当时也就是才8年级 [24:55] 所以这个事情我后来一分析 [24:57] 我想跟您分享的就是说 [24:58] 我们在看 [24:59] 这些学生阶段的创业挣钱的例子 [25:02] 有一个事情特别有意思 [25:03] 就是年龄越低挣钱其实越多 [25:06] 绝对不是说你到大学研究生的时候 [25:08] 你做这个项目产生一些revenue [25:10] 你产生了很多收入 [25:11] 反而就像我说的 [25:12] 这么多年咱们接触的同学 [25:13] 挣钱最多的revenue最多的 [25:15] 就是我刚才说这个8年级的同学 [25:16] 当时是8年级的 [25:17] 他做了这件事情 [25:18] 但是我后来仔细想一想 [25:19] 这个不是偶然 [25:20] 第一这个同学在低年级的时候 [25:22] 他没有太多的束缚 [25:23] 他还真的挺敢想 [25:24] 第二的话 [25:25] 就是有些东西的话 [25:27] 你像Roblox这些东西 [25:28] 可能交由我们来去做的话 [25:29] 真的不太好做 [25:30] 因为我们对这东西不太了解 [25:31] 对这个社区也已经不太懂了 [25:33] 然后年轻人的钱 [25:35] 可能只有年轻人去做了 [25:36] 而第三的话 [25:37] 同学在相对来说小的时候 [25:39] 他其实时间更多一点 [25:40] 但你一旦到高中又到大学 [25:43] 你后边务必就要去考虑你的大学申请 [25:45] 考虑你的工作的这种申请 [25:46] 研究生的申请 [25:47] 这个反而 [25:47] 你没有太多的时间去做这件事情 [25:49] 所以说我当时觉得 [25:50] 那个八年级同学这个例子 [25:51] 不是一个偶然 [25:52] 所以现在咱们就特别希望说 [25:54] 同学们真的很小 [25:55] 开始去走一些这种创业的尝试 [25:57] 倒不一定真的就要去产生revenue [26:00] 但是从0到1 [26:00] 从一个idea做出原型 [26:02] 我认为这个步骤特别重要 [26:04] 这也是我刚才想说的第二点 [26:05] 就是说这个执行力 [26:06] 第一是怎么去发现这个问题了 [26:08] 我有这个意识 [26:09] 这个部分比较好培养 [26:10] 你基本上给同学讲讲例子 [26:12] 引导引导都能 [26:13] 其实培养的大差不差 [26:14] 但是执行力这块特别关键 [26:16] 这个我觉得也是区分最后 [26:17] 大家的做出来东西好坏 [26:19] 以及同学自己能达到一个高度的 [26:20] 主要的一个因素 [26:21] 这是我那天分享的那个例子 [26:23] 我再重复一下 [26:23] 我这么多年看到一个特别好的执行力 [26:25] 这是个大学生的同学 [26:26] 当时大一 [26:27] 他搞了一个选课的一个Web的工具 [26:30] 这工具功能非常简单 [26:31] 大学的课因为能选的东西比较多嘛 [26:33] 我想make a perfect schedule [26:35] 我只想周二周四来大学上课 [26:37] 我不想1/3/5跑过来 [26:38] 我想最少的时间过来 [26:40] 我只想下午来上课 [26:41] 然后我这学期需要这三门课 [26:42] 你告诉我哪些课可以这样选 [26:44] 就这样一个search tool [26:45] 工具本身没什么难度 [26:46] 然后做好了 [26:47] 也上线了 [26:47] 然后我说你的这个有traffic吗 [26:49] 他说有我说怎么样 [26:50] 他说最高的时候 [26:51] 我一天能有2,000次的visit [26:52] 因为这个是针对我们一个学校嘛 [26:54] 其实是挺多的 [26:55] 我说那不错 [26:55] 我说你有没有挣钱 [26:56] 他说有挣了点钱 [26:57] 他说我放了一个那个banner ads [26:59] 包括一个restaurant sponsor [27:00] 我这俩一个月可能有个小几百块钱 [27:02] 我说很不错 [27:02] 我最后主要的问题我就说 [27:04] 我说你这个网站做得很好 [27:05] 我说你怎么去推广的 [27:06] 别人怎么去知道的 [27:07] 然后当时给我分享了两件事情 [27:08] 第一件事情 [27:09] 老师我就是把这个URL [27:10] 放在这个social media上面去了 [27:12] 这个大家都能想的到 [27:13] 但是他说我认为最有效的办法 [27:16] 是我上线之后的两个星期之内 [27:18] 我每天跟我的roommate [27:19] 我们会到大学的校园里边 [27:21] 到那些大的教室里边 [27:22] 因为都下课了 [27:23] 没人嘛我们在黑板上 [27:25] 白板上把我们的这个URL [27:26] 写在教室墙面的那个黑板上面去 [27:28] 这样的话 [27:28] 第二天同学到教室里面 [27:30] 就看到我们的URL [27:31] 然后他就知道我这网站了 [27:32] 我其实在读博士的时候 [27:33] 干过exactly the same thing [27:34] 做那个college grocery [27:36] 那个生鲜外卖嘛 [27:37] 我就是黑板上写 [27:38] 当然我也没有全都去 [27:40] 我就是去一些我比较常去的这些 [27:42] 然后去写上那个URL [27:44] 打印了poster [27:45] 然后再比如说洗衣房 [27:47] 或者说是那个公交车站上面贴 [27:49] 对对 [27:49] 能做到这一点的同学其实挺少的 [27:51] 我这儿就想问了 [27:52] 执行力这件事情是可以激活的吗 [27:55] 它到底是个什么东西 [27:56] 就是怎么培养 [27:57] 这个东西 [27:57] 是天生的吗 [27:58] 这个问题比较大课代表我也很难回答 [28:00] 但是我分享一下我的感觉 [28:02] 就是这个跟发现问题也是一样 [28:03] 我认为天生的 [28:04] 这个肯定是占绝少数了 [28:06] 大部分同学肯定不是 [28:07] 大部分 我认为还是通过后期的一个培养 [28:09] 但这个东西就像您讲的 [28:10] 他可能需要一个trigger [28:12] 就是他绝对不会自然而然的 [28:13] 你说一个什么东西 [28:14] 教一个东西就自然就好了 [28:15] 执行这件事情 [28:17] 倒着去想的话 [28:17] 为什么有些同学他不愿意去干呀 [28:19] 他其实说白了他没有太大的motivation [28:21] 第二的话 [28:22] 他可能没有太多的信心 [28:23] 但是这两个东西他很难是天生出来的 [28:26] 很难对吧 [28:27] 他从哪来呢 [28:28] 他务必是从你的成功的经历里边来 [28:30] 我如果干过这件事情了 [28:32] 比如说我让一个孩子去做一个sport [28:33] 他从来都没有做过 [28:34] 结果去了第一天上一节课 [28:36] 这个教练就评价哇 [28:37] 你很有这个天赋 [28:38] 你做的很好 [28:38] 比那个谁谁谁他都搞了一学期 [28:40] 你比他做的还好了 [28:41] 这个同学肯定很有可能 [28:43] 他愿意坚持这件事情 [28:44] 因为他得到了一些成就感 [28:46] 所以说回到咱们说的执行 [28:47] 其实是一样的 [28:48] 就是说当你如果没有天生具备 [28:50] 这个能力的时候的话 [28:51] 如果我们怎么样能够让你通过一些 [28:54] 实际能够产生一点点这个成功的经历 [28:57] 那很有可能你带着这个成功经历 [28:59] 你就愿意多投入点时间 [29:02] 然后你的时间一旦投入多的话 [29:03] 他就更有可能去产生更多的好的结果 [29:06] 所以 他慢慢慢慢就变成了一个良性循环 [29:08] 但是这个良性循环 [29:10] 我认为他没有一个明确的入口 [29:11] 所以我们其实在跟中低年级同学 [29:14] 去培养的时候 [29:15] 其实真的是很强调你要动手 [29:17] 你多动手做东西 [29:19] 不定某一个时刻 [29:21] 某一个东西出发出来一个好的结果 [29:24] 你一下子有这个成就感 [29:25] 你就自然而然愿意花时间了 [29:27] 时间投入进去 [29:28] 后边就好说了 [29:29] 有一个例子 [29:30] 您说到这个 [29:30] 让我联想起来早年有一个同学 [29:32] 这同学叫Bernard [29:33] 七年级男生 [29:34] 现在都已经上大学了 [29:35] 这同学是很典型的喜欢玩游戏的男生 [29:38] 用了一个什么 [29:39] 那个A lienware (外星人电脑)那个laptop嘛 [29:40] 特别好的一个游戏的laptop [29:41] 我每天见他 [29:42] 我就觉得他那个电脑很好 [29:43] 所以我印象很深 [29:44] 当时我们叫他做那个Roblox [29:46] 游戏开发嘛 [29:47] 就是你可以做自己的游戏 [29:48] 然后publish [29:49] 其实也不是特别难 [29:50] 当时那节课做完 [29:51] 我们都全部结课了 [29:52] 然后他publish [29:53] 他一个game到Roblox那平台上面去 [29:55] 其实这个不是特别难 [29:56] 我们很多同学都能做到 [29:57] 然后开学之后 [29:58] 过了一个月 [29:59] 我想到这件事情 [30:00] 我就想看看那个班上同学 [30:01] 这些APP做的怎么样 [30:03] 然后有没有人用等等 [30:04] 我就点开那个同学链接 [30:05] 我突然发现这个同学 [30:07] 首先下边那个visits就是downloads [30:09] 大概是70多次 [30:11] 因为大部分同学的这个APP [30:12] 放上去以后 [30:13] 没有人去down [30:14] 很少嘛个位数 [30:15] 更重要的是 [30:16] 我看到这个同学 [30:17] 他有一个update [30:18] 而且他latest update可能就是上周 [30:20] 我一看calendar [30:21] 我说上周我们已经不上课了 [30:23] 你怎么还在update [30:24] 我就非常好奇 [30:25] 所以说后来我再见到这个同学 [30:27] 我就问他 [30:27] 我说Bernard这个是你自己update的吗 [30:30] 他说是老师他说你不知道 [30:31] 我们第一天publish完之后 [30:33] 然后第二周就有人去玩了 [30:34] 甚至有人给我留comments [30:36] 他说我这个feature没有做完 [30:38] 不是特别好的comment [30:39] 然后他就说我很紧张 [30:40] 因为我这东西还没做完 [30:41] 所以他自己也没课 [30:42] 他就很着急 [30:42] 他就自己试着说自己去修改一些东西 [30:45] 然后做了两次updates [30:47] 所以当时我看到这个情况就特别高兴的一点 [30:49] 因为就我刚才前面讲的本身 [30:51] 这就是一个特别喜欢玩游戏的 [30:52] 一个男生 [30:53] 很典型的男生 [30:54] 但是 [30:54] 他这时候愿意自己花一些时间 [30:57] 去修改自己的东西 [30:59] 而且自己做了一些update [31:00] 在这个平台上面去 [31:01] 然后去维护他这样一个小的game [31:03] 那我认为从一个educator角度来说 [31:05] 我们目的达到了 [31:06] 因为你如果光是指望着跟老师去学 [31:08] 这个老师才有多少时间 [31:10] 关键还是你要自己去做这件事情嘛 [31:12] 所以以他这个例子 [31:13] 就是我认为那个就是一个小的trigger [31:15] 就是别人的那个comments [31:17] 别人的那个下载 [31:18] 其实就给了他 [31:19] 这样一个小的inspiration吧 [31:20] 但是 [31:21] 前提是他当时把这东西做出来了 [31:22] 而且把它launch出去了 [31:24] 所以说我觉得就是一个hands-on的 [31:25] 一个动手的机会 [31:27] 让同学去尽量多做一些 [31:28] 哪怕是一些比较小的这种东西 [31:30] 其实慢慢慢慢总是会能够通过量变到质变 [31:34] 这样一个小的转变 [31:35] 对我们这个课程就是叫AI builders嘛 [31:38] 之前的名字叫from users to builders [31:40] 就是我们觉得在AI时代 [31:42] 你最重要的 [31:43] 就是builder的这样的一个心态和习惯 [31:45] 你首先要自己self-identify as a builder [31:48] 然后你要有对应的mindset [31:49] 比如说你遇到什么东西 [31:51] 你要能看到问题 [31:52] 然后能解决问题 [31:53] 然后你有相应的习惯去配合 [31:55] 我觉得对于高中生以下来说 [31:57] 这件事容易 [31:58] 对于一个程序员来说这件事反而难 [32:01] 就是那个curse of knowledge [32:02] 我们很多东西就把它想复杂了 [32:05] 其实在新的时代 [32:06] 这件事可能没那么复杂 [32:08] 或者说我们觉得重要的东西 [32:10] 未必那么重要 [32:11] 比如说把这个东西做深 [32:13] 什么数据库做的怎么怎么样未必 [32:15] 这个访谈我们还有几分钟的时间 [32:18] 你觉得我有什么没有问到的 [32:20] 或者你特别想分享的东西 [32:21] 因为最近大家讨论AI比较多嘛 [32:23] 我们也是 [32:24] 因为在教育行业 [32:25] 无论是在大学也好呀 [32:26] 在中学也好呀 [32:27] 我觉得就是咱们前面聊过的 [32:29] 创造了好多机会 [32:30] 反正我个人的一个观点 [32:31] 包括那天晚上我也给大家分享 [32:32] 也是一样 [32:32] 就是尽量的要多去动手和尝试 [32:35] 这里边真的尤其是现在 [32:37] 发展实在是太快 [32:38] 我们觉得很难去预测某些东西 [32:40] 去分析某些东西 [32:41] 去比较某些东西 [32:42] 其实更多的可能还真的是尝试 试一试 [32:45] 包括我们自己 [32:45] 每天也在写很多这些具体的应用 [32:48] 用这些AI去做呀 [32:49] 我会发现有些可能是work [32:50] 有些真的就没有 [32:51] 但是迈出这一步 [32:52] 可能比较重要 [32:53] 这个尤其是在咱们观众里面 [32:54] 如果有孩子的话 [32:55] 其实是可以很好的去引导的 [32:58] 就是我前面分享的 [32:59] 就是一方面告诉大家 [33:00] 怎么去找这些具体的问题 [33:02] 小的痛点 [33:03] 第二的话 [33:04] 在于AI这个帮助下 [33:06] 怎么去做一些这种prototype [33:07] 给他一个这样从0到1的 [33:09] 这样一个小的创业过程 [33:10] 我们发现 [33:11] 很多同学他只要走过一次 [33:13] 他真的就可以知道 [33:15] 一个产品是怎么从0到1开始的 [33:16] 而且更重要的是 [33:17] 他这个时候就有信心了 [33:19] 他就知道 [33:19] 其实原来这个东西 [33:20] 也没有我想象中那么难 [33:21] 常常有一些高中同学 [33:23] 比如说第一个project我真的就做完了 [33:25] 然后往往我就发现 [33:26] 在他高中毕业的那个学期 [33:28] 就12年级下学期 [33:29] 本身不是特别忙了 [33:30] 同学就来找我们说老师 [33:31] 我又想到这个题目 [33:32] 你帮我看一看这个是不是靠谱 [33:34] 这个时候我就突然觉得 [33:35] 这个同学真的 [33:36] 可能他这个思路就被打开了 [33:37] 他至少有这个start-up的意识 [33:39] 而事实上 [33:40] 其实很多同学到大学 [33:41] 到大一大二都做的挺好 [33:43] 包括最近有几个同学在Berkeley在Stanford那边 [33:45] 也都开始真的 [33:46] 正儿八经做自己的创业项目 [33:47] 我觉得早期的这个引导真的是挺重要 [33:50] 包括咱们现在都已经看到了 [33:51] 现在做AI [33:51] 其实都是一波又一波的年轻人 [33:53] 我认为一代比一代更小一些 [33:55] 所以我觉得这个事情 [33:56] 还真的是可以慢慢把他推的就更小 [33:59] 尤其咱们华人的孩子 [34:00] 一般来说基础也比较好 [34:01] 也比较有优势 [34:02] 包括父母呀background都很强嘛 [34:04] 所以我觉得这里面其实蕴含了很多机会 [34:06] 是我自己就是给大家打个比方 [34:09] 就是你要学游泳 [34:10] 一定要下水去build with AI [34:12] 你用AI去做那些应用是游泳 [34:15] 但是你站在岸上去 [34:16] 学一堆课 [34:17] 你自己不动手build是学不会的 [34:19] 游泳还有这样一件事 [34:20] 就是你哪怕很会游泳 [34:21] 你到了一个海边 [34:22] 你肯定觉得这海水很凉 [34:23] 然后哪怕很会游泳 [34:24] 你也会觉得哇 [34:25] 好凉好凉好凉 [34:26] 然后你要下水 [34:26] 但是你下了水以后 [34:27] 你适应这个温度了以后 [34:29] 马上你在里边游的就很开心 [34:30] 所以说get comfortable [34:31] 去真的动手去走那么一遍 [34:33] 我觉得是非常非常重要的 [34:34] 对一定的 [34:35] 就是很早的迈出了第一步 [34:37] 然后你只有迈出第一步 [34:38] 你就有机会得到反馈 [34:39] 就是我说的这个良性循环 [34:41] 嗯好的 [34:42] 感谢孙教授 [34:43] 你这个今天讲的就是业界 [34:45] 然后培训 [34:46] 在大学里教书 [34:47] 然后再教这些孩子们 [34:49] 我觉得这些视角就是对家长们 [34:51] 打工人们吧 [34:52] 我觉得都是很有启发的 [34:53] 非常感谢64 00:00:47,866 --> 00:00:48,600 没什么特别的