要不要讀博?機器學習博五學生和強化學習博士展開瞭一場battle

機器之心報道

編輯:魔王

要不要讀博?讀博值不值得?如何才能順利完成博士生涯,並為職業發展打好基礎?最近,社交網絡上就此展開瞭一場爭論。

讀博還是不讀博,這是個問題。
是否讀博、讀博有多難是個經久不衰的話題。最近,一個 reddit 熱帖再次點燃瞭大傢的討(tu)論(cao)熱情。
一位機器學習方向博五學生談論瞭他的讀博經歷,而主旨竟然是「為什麼你不應該讀博?」。

為什麼不應該讀博?
這位博士生分享瞭他在「博士之旅」中的一些觀察,並表示自己的讀博經歷和體驗並非個例。
以下是他的觀察結果:
首先,讀博耗時長,機會成本高,而最終的回饋卻並不豐厚。這有點像是一個騙局。一些朋友還分享過教授不讓學生畢業的「恐怖故事」……
但這隻是發帖人認為不應讀博的表層理由。
主要原因是讀博傷害創造力和創新性。博士項目吸納瞭很多視野廣闊、有創造力和創新性、有抱負、積極進取的學生,略微天真但有夢想。這些學生在開始讀博時擁有獨特的想法和視角,以及解決問題空間的新方法,並且期待自己能產生影響力。
然而博士項目把這些都毀掉瞭。在博士項目結束時,學生被變成瞭機器,用和他人同樣的方式來解決問題。他們被這樣教導:這是 SOTA 方法,你隻要對這些算法做出哪怕微小的改進就已經很幸運瞭。
問題在於 SOTA 可能隻是局部最優解呢。也就是說,這些學生被灌輸的想法是用次優方法解決問題空間。這就難怪他們無法做出有影響力的東西呢,方法本身就處於平臺期瞭。
那麼如何使機器學習模型跳出局部最優解呢?對探索 / 隨機化給予獎勵。
發帖人認為我們需要反省教學方式。顯然,為瞭高效,博士生需要具備一定程度的特定領域專業知識,但這不能以想象力作為代價,更不能是尋求新方法的勇氣。99% 的新方法可能結果不如 SOTA 方法,但也許正是一個獨特的、瘋狂的 idea 會使領域變得更加開闊。
當你成為「專傢」的時候,你獲得瞭很多,同時也失去瞭很多。發帖人表示:「在開始讀博前,我能夠很興奮地發動自己的想象力,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,但我對此並不設限。」
科研應當是一場富有創造性的瘋狂冒險。而博士項目吸引瞭有潛力帶來巨大影響力的學生,然後又澆滅瞭他們的激情和創造性。這就像明星大學生運動員進入瞭一個執教糟糕的隊伍,最後變得越來越差。
這篇帖子發出後,引發瞭大傢對「創造性」、「一味追求 SOTA」等的激烈討論。今天,reddit 上出現瞭一個回應帖,其標題是「為什麼應該讀博」。
為什麼應該讀博?
這位發帖人是一位強化學習方向的博士,ta 表示很享受自己的博士生涯,並闡述瞭從讀博經歷中學到的東西,給出瞭關於讀博的一些建議。
ta 認為以下這些事情使得讀博經歷令人滿意:

  1. 與導師建立富有成效的關系。如果你足夠幸運,你的導師可能是世界級專傢,還能即時回應你的問題,對你的 idea 感興趣並提出有益的改進建議。

  2. 在不要求具體產出的前提下,瞭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.  基於自己的 idea 自主創建項目。

  5.  擁有實驗室專傢資源,並鍛煉與其合作、社交、接受反饋的能力。

  6.  獲得去工業界實習的機會。

  7. 在頂級會議和期刊上發表工作。

如果你能從讀博生涯中獲得這些,那這次經歷一定是有趣且值得的。如果你足夠幸運,這還將為你之後的職業生涯奠定基礎。
那麼如何評估以上 7 點呢?發帖人提供瞭一些建議:

  1. 仔細閱讀潛在導師的最佳出版物和近期有影響力的工作,確認其此前是否指導過優秀的學生。與潛在導師現在或之前的學生聯系,詢問他們與導師合作時的工作狀態。如果可以的話,你還可以參與實驗室輪轉項目。

  2. 瞭解實驗室同事是否有很大的論文發表壓力。如果是,那麼你可能很難瞭解其他領域。你所在的實驗室 / 大學是否歡迎來自不同角度的創造性想法,是否有參加有趣講座、和有才能的人進行交流互動的機會?

  3. 你將成為 PhD 所學方向的領域專傢。思考這會帶給你什麼技能組合,讀博結束後你又能憑借它們獲得什麼。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. 導師給你的是涉及狹窄主題的項目還是一幅更廣闊的圖景?(推薦後者,盡管風險性更大。)導師的發表文章主題局限於狹窄的主題還是多個相關領域?導師的工作是否具備較高質量?

  5. 與現在實驗室的成員見面,嘗試瞭解他們的興趣、專業方向和合作意願。如果他們近期發表過文章,閱讀並與他們進行討論。

  6.  博士期間的實習對學習和未來職業生涯很有幫助。機器學習領域能夠提供很好的機會,請盡量利用好這些機會。

  7. 實驗室同事是否經常在頂級會議和期刊上發表文章?他們的工作是否被廣泛引用,或者更具體地,是否對領域研究產生直接影響?

最後,請記住一點,在現實中,你不太可能有機會滿足所有這些標準,所以你的期望要合理,將讀博可能獲得的機會與非博士的機會進行仔細權衡,認真評估所有證據,然後跟著自己的直覺做出是否讀博的選擇。
此外,這位發帖人還強調:

沒有人能隨隨便便讀完博士。去年,Nature 進行的博士生調查揭示瞭博士學位攻讀中那些艱難的真相:科研壓力、與導師的交流問題、就業壓力等等。然而,依然有很多令人艷羨的「別人的博士生涯」。
當我們羨慕「別人的博士生涯」時,真正羨慕的是什麼?當我們面臨讀博挫折時,是否要撐下去,能否撐下去?
以及最根本的,讀博還是不讀博?這個問題,你怎麼答?
參考閱讀:

  • 吃虧受苦、前途未卜,Nature 調查顯示博士生三分之一可能抑鬱

  • 每周交流不到 1 小時,1/4 博士想換導師:Nature 全球調查控訴現場

  • Nature 調查:讀博難,在中國讀博難上加難

  • 求生之路:博士生涯的 17 條簡單生存法則

  • 讀博一時爽,不聽這些建議會一直爽……

  • 讀博難,大神來支招:DeepMind 科學傢 Sebastian Ruder 提出十條實用建議

  • 21 頁優雅讀博指南:佐治亞理工學院助理教授 Eric Gilbert 撰寫,入坑前必讀

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/
2020 NeurIPS MeetUp

12月6日北京,機器之心將舉辦2020 NeurIPS MeetUp。活動設置4個Keynote、 12篇論文報告與30個Poster,邀請頂級專傢、論文作者與現場參會觀眾共同交流。

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