昨天有網友問我，他原先沒有學過奧數，問能不能當系統架構師?其他也有人有疑問，是不是應該先學數學，然后在考研的時候轉入計算機?

我先說一下結論，沒有學過奧數，完全可以當系統架構師。如果真的喜歡數學，可以先學數學再轉計算機;如果數學一般般，不如直接讀計算機。當架構師，學數學并不是必須的。

數學是重要的

確實，數學是計算機的基礎之一。計算機的先驅，圖靈就是一位數學家。我們如果要看圖靈獎，也就是計算機領域內的最高科技獎，計算機界的諾貝爾獎，很多獲獎者都有數學背景。

比如，第一屆圖靈獎得主，艾倫·佩利是計算機程序語言的先驅。他本科學的是化學，碩士和博士是數學。可以說，有了數學家的參與，我們的程序語言才這么嚴謹、科學。

兩位得圖靈獎的女科學家，朗西絲·阿倫，2006年的得主，她是數學系畢業的。還有2008年得主，芭芭拉·利斯科夫也是數學專業的畢業生。

原先北大在計算機方面有位院士，王選，他的研究生很多都來自于數學系，覺得搞數學的人搞計算機靈，好。

因此，學數學再去研究計算機，那當然很好，算是降維打擊。

不過，這并不是必須的。

IT公司的首席架構師并不必須要數學

我們看看國內幾家著名IT企業的系統架構師，或者CTO的履歷。

阿里巴巴的王堅。王堅是整個IT企業的第一人，被評上了工程院院士。要知道，百度的李彥宏以技術出名，也沒有評上，可見王堅的水平是很不錯的。

王堅是阿里巴巴的首席架構師，阿里巴巴整個集團的首席技術官，阿里云的總裁。云技術是我們快捷、便宜、大規模使用互聯網的一個非常重要的支撐力量。像亞馬遜老板貝佐斯當世界首富，核心競爭力是亞馬遜云。而阿里云是可以跟它相競爭的，所以技術含量也很高。

那王堅是什么出身呢?王堅是學心理學的，在跳槽去互聯網公司之前，是杭州大學心理學系主任，心理學教授。不過有些心理學系對數學要求也是比較高的，但再怎么高，也就是一兩門數學課，不需要跟數學專業一樣學。

李彥宏做的是搜索，應該說數學含量非常高了。不過李彥宏在北大學的是圖書情報專業，好聽點的說法是信息管理系統，到了美國，轉了計算機專業。

微信創始人張小龍，是華科大的電子信息專業畢業的。

快手的創始人宿華和程一笑，分別畢業于清華大學和東北大學的軟件工程。

這些技術巨佬們的簡歷上都沒有太多的數學背景，不過，普通人干嘛非要學數學之后再來學計算機呢?

系統架構師的工作

先說一下系統架構的定義，這是IEEE給出的：

軟件系統架構是根據具有參考意義的實踐而定義出來的.主要表述了一個系統的基本組織結構、基本組成構件和相互的關系，以及構件于外部環境間的關系。同時，軟件系統架構為后續的設計和架構演化提供了指導性原則。

這句話很拗口，我稍微解釋幾句。里面的幾個關鍵點：系統、構件、環境、相互關系。單個小東西叫構件，這些聯系起來叫系統。系統內部的構件之間有各種關系，也就是各種規則。系統跟環境還有交互功能。

這個跟建一個大樓差不多，巨大的軟件可能跟建設一個建筑群差不多。大樓內部需要力學知識，對軟件來說，需要數學知識。大樓的功能、外部表現需要美學、心理學、文化、社會學等知識。軟件的功能也是這樣。

所以，作為一位建筑師需要學一點力學知識，但并不需要使勁學力學，把力學擺在至高無上的地位。架構師也是這樣，有數學知識，當然非常好，但平常計算機專業的那些數學知識也是基本夠用的，大家不要過于害怕。

算法工程師和人工智能工程師

類似的，我再講一下算法工程師和人工智能方面的研發人員。

在計算機的早期是沒有算法工程師的，因為在編程的時候必須要考慮算法的實現，現在的開發軟件做得很好，所以普通級別的碼農的要求比早期的碼農低了不少，不需要自己來編寫這些算法，用現成的模塊，調個參數就可以了。

算法工程師聽著好像都是數學，其實根本來說，就是線性代數、概率論、數據結構這些內容?，F在機器學習方面的比較多，機器學習的基礎是統計、向量機、人工神經網絡理論。

在機器學習上面的是人工智能。人工智能比機器學習的范圍更寬，至少要包括語音識別、圖像識別、模式識別等，這些涉及的數學不單單是離散數學，還包括了連續數學。

人工智能的數學要求看著更高，不過大家也不要害怕。我們可以看看華為的天才少年計劃里的那些天才少年們。他們大部分都是搞人工智能，但基本沒有數學系畢業的，基本都是計算機系、自動化系等方向。

像第二批名單中的華科大博士張霽，本科在二本，武昌理工學院，碩士在武漢郵電研究所，博士在中科大，一直是計算機專業。

所以，如果大家想要做計算機方面的工作，直接讀計算機專業毫無問題，最直接、最省事的方法。讀了數學轉計算機，當然更好，也許會更有后勁，對某些問題的理解更深刻一些。