超越代碼：NVIDIA CEO 對未來技術領袖的願景

在一個顛覆性的職業準備視角中，NVIDIA CEO 黃仁勳提供了意想不到的指導，這挑戰了科技教育中的傳統智慧：

"我不會學計算機科學。我會學物理、化學和生物。"

這位人工智能最具影響力公司的領導者的聲明代表了對明天技術格局思考的根本轉變。🌍

物理人工智能系統的出現

黃仁勳設想下一個人工智能的前沿將超越數字環境，延伸到有形世界——他所描述的 "物理人工智能"。這一新興領域包括機器人技術、自治系統和直接與我們物理環境互動的工業自動化。🤖

這些系統的開發需要多學科的基礎：

🔹 理解運動和力的物理原理 🔹 材料相互作用和性質的化學知識 🔹 創造模仿自然過程的系統的生物概念

數字與物理世界的融合

隨着人工智能從純計算應用過渡到實際應用，具備跨學科知識的專業人士將在成功中佔據獨特優勢。人工智能與物理系統的融合——從制造設施到交通網路——需要全面理解物質世界的運作方式。

這一演變代表了技術要求的重大變化。盡管編程技能在技術職業中主導了數十年，但黃仁勳認爲，隨着人工智能繼續抽象化編程復雜性，基本科學知識將變得越來越有價值。

未來科技領袖的工具包

下一波創新不僅僅會源於更好的算法 - 它將來自那些既理解計算原則又理解物理現實的科學家和工程師。這一見解與更廣泛的行業趨勢相一致，表明隨着人工智能工具的進步，理解復雜現實系統的能力變得比單純的編碼技能更有價值。

對於那些規劃技術教育路徑的人來說，黃仁勳的建議提供了一個引人注目的替代方案，專注於理解世界如何在基本層面上運作。

最成功的創新者可能不是那些編寫最優雅代碼的人，而是那些能夠應用科學原理來創建與我們物理環境無縫集成的智能系統的人。🧪

人工智能最終可能爲我們編寫代碼，但它無法替代我們對所生活的世界的深刻科學理解。