本文转载自 rachel.fast.ai。未来，我将在 rachel.fast.ai 上撰写博客。我仍然深信 fast.ai 的使命，但我目前专注于免疫学的学习。
我喜欢复杂的事物，也喜欢挑战。当一个新主题吸引我时，我希望能全身心投入。2012年，我在能源交易领域担任量化分析师，那时我被机器学习这个主题深深吸引，以至于我毅然搬到了旧金山，花十年时间尽我所能地学习机器学习、人工智能、数据伦理和算法危害。2022年，我开始对一个新的主题着迷：免疫学。去年我完成了7门在线课程，目前正在学习另外4门课程，并且为自己制作了2000多张免疫学相关的闪卡，每天都会花时间学习。（我会在未来的博文中详细介绍我是如何使用Anki闪卡的。）
我发现免疫学既令人应接不暇，又引人入胜。这个领域充斥着术语，仅仅是学习其语言就有一条陡峭的学习曲线：IL-2、IL-4、IL-5、IL-12、IL-13、IL-18、CD-3、CD-22、CD-34、CD-47、CD-155、C3、C5、C8 等等（大量的字母/数字组合、缩写和首字母缩略词！但它们背后的机制却引人入胜）。我学得越多，就越想深入了解。很明显，我需要一个正规的学习项目来更深入地学习并获得适当的背景知识，所以我开始申请研究生院。
重返校园
我很高兴被免疫学硕士研究生项目录取，经过热切的期待，上个月我正式开始了我的正式学位学习。虽然我的最终目标是将我的机器学习和数据伦理专业知识应用于这个领域，但我首先要确保自己完全理解相关的免疫学知识。机器学习从业者常常不假思索地寻找一个钉子来用他们的锤子敲打，却没有先深入了解底层领域的必要知识、其数据、其背景及其实际挑战。
我对免疫学了解得越多，就越意识到这个领域是多么复杂、广阔，充满了开放性问题和尚未理解的现象。直到2021年，研究人员才证明 Epstein-Barr病毒导致多发性硬化症。研究人员正在对 病毒感染与神经退行性疾病之间的联系 进行新的发现，例如阿尔茨海默病。2022年末的一项研究发现了一种可能的机制来解释 水痘带状疱疹病毒显著增加中风风险 的事实。过去几个月，呼吸道合胞病毒（RSV）和A群链球菌（一种常在病毒感染后继发的细菌）的异常严重爆发成为头条新闻。人们早已知道多种病毒有时会引发自身免疫性疾病或癌症，但关于这些关系仍有许多有待发现。
生活在“大流行世”
即使正在进行的Covid大流行继续导致死亡和残疾，科学记者Ed Yong警告说，我们现在生活在“大流行世”，这是一个大流行病越来越可能发生的时期。气候变化正将物种挤入新的栖息地，增加了病毒溢出的风险，来自据估计寄生在哺乳动物体内的40,000种病毒。在未来几十年，免疫学、病毒学和微生物学将变得更加重要。
数学生物学与医学人工智能
在过去的20多年里，我的重点一直是数学、计算机科学和数据伦理。我本科学习了数学、计算机科学和语言学；获得了数学博士学位；然后花了12年时间在工业界和学术界从事数据科学家、教师和研究员的工作。我最知名的是作为fast.ai的联合创始人，创建了世界上最受欢迎的深度学习课程，以及曾担任旧金山大学应用数据伦理中心创始主任。多年来，我对医学一直抱有持续的兴趣，在研究生期间作为霍华德·休斯医学研究所研究员，进行细胞过程的数学建模，为《波士顿评论》撰写关于 医学中的机器学习 的文章，并受邀在 斯坦福大学医学人工智能 研讨会上发表主题演讲。
领域专业知识的价值
fast.ai使命的核心思想是领域专业知识至关重要。在我们2016年 宣布fast.ai成立 的第一篇博文中，我的联合创始人Jeremy Howard写道：“只有领域专家才能：完全理解和认识他们领域中最重要的问题；拥有解决这些问题所需的数据；以及理解实施数据驱动解决方案的机遇和限制。”机器学习从业者在他们只拥有肤浅知识的领域应用机器学习是危险的（除非与领域专家紧密合作，从头到尾）。协作、跨学科和职业转型的工作一直让我着迷。我曾撰文论述 定性人文研究对人工智能领域 的必要性。我以前教过职业转型成年女性软件工程，并且一直认为职业转型者有特殊的贡献。我现在正在践行我自己的建议，深入研究免疫学，其长期目标是将这些新知识与我的数据伦理和机器学习技能相结合。
在我的职业生涯中“稳定”了一段时间后，像这样公开开启一个新的方向是令人畏惧的。然而，这也很令人兴奋，我希望通过博文和文章与大家分享我作为免疫学学生的这段旅程，就像我一直 鼓励fast.ai的学生 所做的那样。