機(jī)器學(xué)習(xí)專業(yè)要不要讀博？

機(jī)器學(xué)習(xí)讀博

編輯：魔王

轉(zhuǎn)自：機(jī)器之心

要不要讀博？讀博值不值得？如何才能順利完成博士生涯，并為職業(yè)發(fā)展打好基礎(chǔ)？最近，社交網(wǎng)絡(luò)上就此展開了一場(chǎng)爭(zhēng)論。

讀博還是不讀博，這是個(gè)問題。

是否讀博、讀博有多難是個(gè)經(jīng)久不衰的話題。最近，一個(gè) reddit 熱帖再次點(diǎn)燃了大家的討（tu）論（cao）熱情。

一位機(jī)器學(xué)習(xí)方向博五學(xué)生談?wù)摿怂淖x博經(jīng)歷，而主旨竟然是「為什么你不應(yīng)該讀博？」。

為什么不應(yīng)該讀博？

這位博士生分享了他在「博士之旅」中的一些觀察，并表示自己的讀博經(jīng)歷和體驗(yàn)并非個(gè)例。

以下是他的觀察結(jié)果：

首先，讀博耗時(shí)長(zhǎng)，機(jī)會(huì)成本高，而最終的回饋卻并不豐厚。這有點(diǎn)像是一個(gè)騙局。一些朋友還分享過教授不讓學(xué)生畢業(yè)的「恐怖故事」……

但這只是發(fā)帖人認(rèn)為不應(yīng)讀博的表層理由。

主要原因是讀博傷害創(chuàng)造力和創(chuàng)新性。博士項(xiàng)目吸納了很多視野廣闊、有創(chuàng)造力和創(chuàng)新性、有抱負(fù)、積極進(jìn)取的學(xué)生，略微天真但有夢(mèng)想。這些學(xué)生在開始讀博時(shí)擁有獨(dú)特的想法和視角，以及解決問題空間的新方法，并且期待自己能產(chǎn)生影響力。

然而博士項(xiàng)目把這些都?xì)У袅?。在博士?xiàng)目結(jié)束時(shí)，學(xué)生被變成了機(jī)器，用和他人同樣的方式來解決問題。他們被這樣教導(dǎo)：這是 SOTA 方法，你只要對(duì)這些算法做出哪怕微小的改進(jìn)就已經(jīng)很幸運(yùn)了。

問題在于 SOTA 可能只是局部最優(yōu)解呢。也就是說，這些學(xué)生被灌輸?shù)南敕ㄊ怯么蝺?yōu)方法解決問題空間。這就難怪他們無法做出有影響力的東西呢，方法本身就處于平臺(tái)期了。

那么如何使機(jī)器學(xué)習(xí)模型跳出局部最優(yōu)解呢？對(duì)探索 / 隨機(jī)化給予獎(jiǎng)勵(lì)。

發(fā)帖人認(rèn)為我們需要反省教學(xué)方式。顯然，為了高效，博士生需要具備一定程度的特定領(lǐng)域?qū)I(yè)知識(shí)，但這不能以想象力作為代價(jià)，更不能是尋求新方法的勇氣。99% 的新方法可能結(jié)果不如 SOTA 方法，但也許正是一個(gè)獨(dú)特的、瘋狂的 idea 會(huì)使領(lǐng)域變得更加開闊。

當(dāng)你成為「專家」的時(shí)候，你獲得了很多，同時(shí)也失去了很多。發(fā)帖人表示：「在開始讀博前，我能夠很興奮地發(fā)動(dòng)自己的想象力，思考一些天馬行空的方法來解決問題。其中大部分想法存在致命缺陷，但我對(duì)此并不設(shè)限。」

科研應(yīng)當(dāng)是一場(chǎng)富有創(chuàng)造性的瘋狂冒險(xiǎn)。而博士項(xiàng)目吸引了有潛力帶來巨大影響力的學(xué)生，然后又澆滅了他們的激情和創(chuàng)造性。這就像明星大學(xué)生運(yùn)動(dòng)員進(jìn)入了一個(gè)執(zhí)教糟糕的隊(duì)伍，最后變得越來越差。

這篇帖子發(fā)出后，引發(fā)了大家對(duì)「創(chuàng)造性」、「一味追求 SOTA」等的激烈討論。今天，reddit 上出現(xiàn)了一個(gè)回應(yīng)帖，其標(biāo)題是「為什么應(yīng)該讀博」。

為什么應(yīng)該讀博？

這位發(fā)帖人是一位強(qiáng)化學(xué)習(xí)方向的博士，ta 表示很享受自己的博士生涯，并闡述了從讀博經(jīng)歷中學(xué)到的東西，給出了關(guān)于讀博的一些建議。

ta 認(rèn)為以下這些事情使得讀博經(jīng)歷令人滿意：

1. 與導(dǎo)師建立富有成效的關(guān)系。如果你足夠幸運(yùn)，你的導(dǎo)師可能是世界級(jí)專家，還能即時(shí)回應(yīng)你的問題，對(duì)你的 idea 感興趣并提出有益的改進(jìn)建議。

2. 在不要求具體產(chǎn)出的前提下，了解自己感興趣的主題。

3. ?日常工作能夠匹配你想要建立的技能組合。

4. ?基于自己的 idea 自主創(chuàng)建項(xiàng)目。

5. ?擁有實(shí)驗(yàn)室專家資源，并鍛煉與其合作、社交、接受反饋的能力。

6. ?獲得去工業(yè)界實(shí)習(xí)的機(jī)會(huì)。

7. 在頂級(jí)會(huì)議和期刊上發(fā)表工作。

如果你能從讀博生涯中獲得這些，那這次經(jīng)歷一定是有趣且值得的。如果你足夠幸運(yùn)，這還將為你之后的職業(yè)生涯奠定基礎(chǔ)。

那么如何評(píng)估以上 7 點(diǎn)呢？發(fā)帖人提供了一些建議：

1. 仔細(xì)閱讀潛在導(dǎo)師的最佳出版物和近期有影響力的工作，確認(rèn)其此前是否指導(dǎo)過優(yōu)秀的學(xué)生。與潛在導(dǎo)師現(xiàn)在或之前的學(xué)生聯(lián)系，詢問他們與導(dǎo)師合作時(shí)的工作狀態(tài)。如果可以的話，你還可以參與實(shí)驗(yàn)室輪轉(zhuǎn)項(xiàng)目。

2. 了解實(shí)驗(yàn)室同事是否有很大的論文發(fā)表壓力。如果是，那么你可能很難了解其他領(lǐng)域。你所在的實(shí)驗(yàn)室 / 大學(xué)是否歡迎來自不同角度的創(chuàng)造性想法，是否有參加有趣講座、和有才能的人進(jìn)行交流互動(dòng)的機(jī)會(huì)？

3. 你將成為 PhD 所學(xué)方向的領(lǐng)域?qū)＜?。思考這會(huì)帶給你什么技能組合，讀博結(jié)束后你又能憑借它們獲得什么。同樣地，你還需要思考獲取這些技能的過程，以及你是否享受這一過程。

4. 導(dǎo)師給你的是涉及狹窄主題的項(xiàng)目還是一幅更廣闊的圖景？（推薦后者，盡管風(fēng)險(xiǎn)性更大。）導(dǎo)師的發(fā)表文章主題局限于狹窄的主題還是多個(gè)相關(guān)領(lǐng)域？導(dǎo)師的工作是否具備較高質(zhì)量？

5. 與現(xiàn)在實(shí)驗(yàn)室的成員見面，嘗試了解他們的興趣、專業(yè)方向和合作意愿。如果他們近期發(fā)表過文章，閱讀并與他們進(jìn)行討論。

6. ?博士期間的實(shí)習(xí)對(duì)學(xué)習(xí)和未來職業(yè)生涯很有幫助。機(jī)器學(xué)習(xí)領(lǐng)域能夠提供很好的機(jī)會(huì)，請(qǐng)盡量利用好這些機(jī)會(huì)。

7. 實(shí)驗(yàn)室同事是否經(jīng)常在頂級(jí)會(huì)議和期刊上發(fā)表文章？他們的工作是否被廣泛引用，或者更具體地，是否對(duì)領(lǐng)域研究產(chǎn)生直接影響？

最后，請(qǐng)記住一點(diǎn)，在現(xiàn)實(shí)中，你不太可能有機(jī)會(huì)滿足所有這些標(biāo)準(zhǔn)，所以你的期望要合理，將讀博可能獲得的機(jī)會(huì)與非博士的機(jī)會(huì)進(jìn)行仔細(xì)權(quán)衡，認(rèn)真評(píng)估所有證據(jù)，然后跟著自己的直覺做出是否讀博的選擇。

此外，這位發(fā)帖人還強(qiáng)調(diào)：

沉沒成本謬誤是真實(shí)的。在考慮現(xiàn)有項(xiàng)目和未來項(xiàng)目時(shí)，如果你在一個(gè)想法上下了很大功夫卻沒有成功，不要害怕改變方向。同樣地，如果你盡力了，但事情并沒有解決，也不要怯于更換導(dǎo)師或合作伙伴。在止步不前時(shí)要及時(shí)發(fā)現(xiàn)這一點(diǎn)，并盡己所能（當(dāng)然是在合理的范圍內(nèi)）擺脫它。如果事情變得很糟糕，不要害怕輟學(xué)。讀博生涯應(yīng)該充滿興奮和機(jī)會(huì)，而不是對(duì)失敗的恐懼。

沒有人能隨隨便便讀完博士。去年，Nature 進(jìn)行的博士生調(diào)查揭示了博士學(xué)位攻讀中那些艱難的真相：科研壓力、與導(dǎo)師的交流問題、就業(yè)壓力等等。然而，依然有很多令人艷羨的「別人的博士生涯」。

當(dāng)我們羨慕「別人的博士生涯」時(shí)，真正羨慕的是什么？當(dāng)我們面臨讀博挫折時(shí)，是否要撐下去，能否撐下去？

以及最根本的，讀博還是不讀博？這個(gè)問題，你怎么答？

參考鏈接：

https://www.reddit.com/r/MachineLearning/comments/k28qgr/d_why_you_shouldnt_get_your_phd/

https://www.reddit.com/r/MachineLearning/comments/k2pd9n/d_why_you_should_get_your_phd/

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