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轉自：新智元
一個小哥讀了博，并且還是最火的深度學習博士，主要研究領域為計算機視覺和自然語言處理，但他每天卻都很苦惱，感覺自己不是在做科研，而是在做工程！他在Reddit論壇上求助網友，如何讓對在學術上沒有取得特別優(yōu)秀成就的他成功取得博士學位。文中他說自己正在攻讀機器學習的博士學位，主要從事深度學習，并且還基于此有了一些會議上的論文，但是這些會議并不是公認的頂級會議。盡管不是頂會，但是審稿人對他的要求和回復還都是相當苛刻的。他也明白他們?yōu)槭裁催@么挑剔，坦言自己不是一個優(yōu)秀的學生，實驗室也不是一個優(yōu)秀的實驗室，所做的主要工作就是重新使用現(xiàn)有的方法為不同的領域，例如使用一個 ResNet 用來做醫(yī)療成像，或是基于Transformer的音樂分類。和其他人相比，他自認為嚴重缺乏數學背景知識，即使努力閱讀，也經常立即忘記那些實際上并沒有用到的概念，甚至都不會計算矩陣的秩是多少，更不用說如何使用它了。這就是為什么沒有真正想出新方法的部分原因，更擅長組合現(xiàn)有的東西，但有時感覺不像是研究，而更像是工程學。因為貢獻比較平庸，所以小哥不認為他能夠在學術界有所作為，所以未來可能會在這個行業(yè)內找一份工作，而不是去大學謀一份教職。最后這位小哥希望網友們對他的博士生涯給他兩個建議（1）提高如果在周末有剩余的精力，也許應該做一些副業(yè)？最終，你的博士學位就是你的博士學位。這真的只是第一步，如果你渴望在訓練中改變世界，這可能會讓你失望。盡管要完成的必要貢獻微乎其微，但不要去磨練那些能讓你接受挑戰(zhàn)的技能。比如詳細的筆記，嚴格的編程，以及在一個感興趣的領域保持最新的習慣，包括與同齡人的接觸。這些絕不是一個完整的列表，只是那些我很高興我繼續(xù)工作。網友表示贊同，永遠記得博士學位只是你的起點絕非重點，這只是你接受教育的一部分而已。還有網友表示，這簡直跟自傳一樣！看來每個人的博士生涯都很難過。進入工業(yè)界是我做過的最好的決定。“我找到了 x 模型，并把它應用到問題 y 上以得到更好的結果”正是公司所看重的，能夠解決問題的人才。還有的網友勸他要懂得平凡的可貴，每天比昨天的自己進步一點，就是最大的成就。對于我們這些凡人來說，我收到的最好的建議就是“你的論文是你寫過的最糟糕的作品”。與我們部門最聰明的人設定的高標準相比，我的簡直是垃圾。但是它是完整的，并且通過了檢查。不要拿自己和別人比較，只要把自己和去年做比較，然后繼續(xù)努力。投入時間，做好工作，你就會得到一張證書，上面寫著“我可以做自我導向的研究”。并不是所有人都是陶哲軒，我們中的大多數人只是想在這個過程中生存下來，而不是贏得菲爾茲獎。機器學習行業(yè)從業(yè)者大多經常困惑于自己是算法工程師還是調參俠。在深度學習浪潮下，有這種困惑也是十分正常，或許我們也應該思考一下，為什么大家普遍會有這種困惑。看了這段話，大家可能多多少少都有所感同身受吧，高學歷，卻換來更大的失落；工作內容重復，沒有看的見的快樂。入行之后，你眼中的AI變成了一個個黑盒的模型，我要更多更干凈的數據，更龐大的模型！「有多少人工，就有多少智能」，即使在深度學習時代也是如此，各大AI公司首先招聘的就是標注員。科研機構發(fā)布新數據集的論文也會公布自己用了多少標注人員，時薪多少美元等。而且在互聯(lián)網高度發(fā)達的今天，你想要學習的任何東西都可以在網絡上找到，AI入行的門檻從未這么低。入門簡單，但成為大師卻要付出更多的努力，這期間會經歷迷茫，例如在reddit上發(fā)帖，但最后有所成就的還是那些耐得住學術寂寞的人。不僅僅追隨深度學習潮流，而是在其中挖掘屬于自己的東西，也許是博士學位能帶來的最大收獲。
參考資料：
https://www.reddit.com/r/MachineLearning/comments/odkdsv/d_growing_beyond_a_deep_learning_phd/
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