如今的高中生似乎不再满足于基础知识，开始争夺研究生的机器学习项目。
昨天，一位美国高中教师在ReddIT上发帖求助，迅速引起了广泛关注。
由于这个项目超出了他的指导能力，这位老师希望AI领域的专家能够为这位学生提供帮助。
许多网友在阅读这位高中生的博客后，纷纷称赞他是“天才中学生”。
甚至有人认为他的研究水平已超过不少研究生，未来充满潜力……
美国的高中生究竟在AI研究中达到了怎样的高度，才会获得这样的赞誉？
这位名叫Isaac KReMentsOV的学生，来自美国弗蒙特州ChaMplAIn Valley Union High School，是该州一所顶尖公立高中。
Isaac目前在12年级，类似于中国的高三。
今年9月，他首次开展了关于机器学习的研究项目，并开设了专门的博客来记录他的研究过程。
在过去的三个月中，他已经积累了数万字的研究笔记，记录了从立项、研究目标到遇到的问题及寻求专业解答的详细过程，逻辑清晰且层次分明。
从项目的规范性和整体结构来看，Isaac的机器学习项目确实引人注目，他的投入和严谨超出了普通高中生的水平。
在ReddIT上，有人称赞他的写作能力甚至超过了许多研究生。
但光有良好的文风和清晰的框架并不能说明研究的实际价值。
那么，Isaac究竟在做什么项目呢？
根据他第一篇立项博文的描述，他的目标是利用AI对真实世界中的运动物体进行艺术化处理，探讨AI创作是否可以被视为艺术。
简单来说，他的研究目标是实现视频的风格迁移。
为此，Isaac计划使用三种不同的算法。
第一个算法是模拟时序性物理过程（如水流和弹道）的机器学习算法，这些物理过程通过微分方程建模。
第二个算法是动画算法，用于处理运动中的光影效果。
第三个则是艺术风格算法，用于实现结果的风格迁移。
因此，他提供了最终程序的架构图：
上述每一项工作都相当复杂，涉及微积分、计算机图形学、流体力学等多个领域，还需要具备扎实的计算机基础和编程经验，实在令人难以想象高中生能够完全掌握这些技能。
从Isaac的描述来看，他确实具备一定的高数和计算机基础，比如他知道如何使用快速傅立叶变换来求解微分方程。
不过在实现算法时，他遇到了一些困难，直到他发现了ScIPy中的FFT软件包。
在编程方面，Isaac掌握了一些基本技巧。
但复杂的CNN和GAN算法原理，对于高中生来说依然是一个挑战。
到目前为止，他使用的CNN和GAN算法都来自TensoRFlow的免费教程，Isaac的工作主要通过实测效果和访问高校研究人员来理解算法的框架和功能模块。
至于神经网络的数学原理、构建方法以及训练方式，Isaac还是不太了解。
例如，他曾为收集模型训练数据而感到困惑，直到大学研究员提到Kaggle上有许多可用的数据集，并建议他使用谷歌Colab，而不是依靠自己的笔记本来训练模型。
那么，他真的是“天才”吗？
相信到这里大家也能明白，所谓的“天才高中生”其实是有些夸大。
虽然提出的研究目标雄心勃勃，涉及的知识面广泛，但要完成这项研究的工作量，可能需要一个团队的共同努力。
然而，他在相关专业知识方面却显得相对薄弱，甚至对机器学习领域的一些基本概念也不甚清楚。因此，面对如此庞大的项目，他确实感到有些力不从心。
这也是为什么Isaac在最近的一篇博客（12月4日）中仍在熟悉GAN的基本训练方法。
在该博文中，他发现GAN在处理高像素图像时生成器崩溃的问题，并提出借鉴英伟达的方案，将风格映射网络引入GAN以解决这一问题。
在底层原理的理解和框架部分，Isaac付出了很大努力，并且理解得相对准确，甚至能对神经网络进行轻度优化。
相比于他的研究成果和进展，网友们称赞的更多是Isaac认真严谨的态度，以及他从现象中提出问题并努力寻找解决方案的探索精神。
冷静的声音
Isaac的老师在发布帖子时表示，他坚信Isaac未来能在这条道路上取得成功。
但他无法解答Isaac目前提出的问题，担心不能指引他的前行方向。
除了Isaac赢得了众多赞誉，还有很多人羡慕他有这样关心学生的好老师。
不过，也有人对发帖本身表示质疑，认为过多的关注和赞扬对学生并不利，鼓励年轻人追求兴趣时应注意适度。
即便是绝地武士，也有其规则和约束。
而对于这位老师的担忧，有网友建议：
与其过度担心，不如让学生自己去探索感兴趣的课题，即便遇到挫折也无需过于紧张。老师没有必要设定“正确”的引导路径。
那么，这位所谓的美国“天才”中学生，他的做法是否值得提倡呢？
