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CS学术游戏:PhD生存指南

已有 21879 次阅读 2012-7-6 18:13 |个人分类:读书笔记|系统分类:科研笔记| 读博, 读后感, PhD

Philip Guo 的” The Ph.D. Grind  – A Ph.D. Student Memoir ” 读后感

Philip可以说是标准的优等生,MIT的本科,Stanford的博士。看过他这本半回忆录性质的 “The PhD Grind”  (http://pgbovine.net/PhD-memoir.htm) 之后才知道他读博的历程并非一帆风顺,也经历过不少迷茫和痛苦。

没有靠谱的idea、工作没好的结果、投稿悲剧,谁读博谁知道,Philip也不例外。到底能否少走弯路,他在最后一章给出了他的答案 (http://pgbovine.net/PhD-memoir-epilogue.htm) : 结果胜于动机、产出胜于输入、寻找相关信息、通过与他人互动创造机会、学会玩CS的学术游戏、从底层领导,等等。

从他书中的经历和结合其他信息,我感觉决定读博(也许更适用于计算机科学,CS)成功与否的大致有这么几个因素:


  • 导师

如果还没有开始PhD选择一个好的导师。无数的例子表明,找一个好的导师是多么重要,P同学的例子也不例外。BBS上的主流意见是找成名的教授比较保险,关系网有助于找工作, 也不如AP pushing。这两点都没错,但P同学的经验则是个反例,表明也许年轻的助理教授AP是更好的选择,因为他们有更强的发文章的诉求。选择队友也是一样的道理,大家目标一致就比较出成绩。而publication是博士生最核心的竞争力。选导师的事儿推广开了讲,做任何事情都一样,关注人的因素,分析相关人等的需求,对于做正确的选择至关重要。


  • 关于主动

主动 (Proactive)。这点怎么强调都不为过,个人认为是少走弯路的最核心的因素

导师固然重要,但往往选择时信息不对称,无法达到最优。无论是在什么样的学术环境,即使是Stanford,也有许多不完美(见P同学的描述),此时,应当拥抱约束(constraint)。更重要的是,要意识到所有的结构(structure)和约束都不是一成不变的,很多安排是可以协商(to negotiate)和选择(to choose)的。特别忌讳的是别人包括导师怎么安排就怎么办。正如P所说,应当拒reject bad default,因为“Defaults aren’t usually in the best interests of those on the bottom (e.g., Ph.D. students), so it’s important to know when to reject them and to ask for something different.”。我觉得他的例子挺有说服力,因为做一件事儿,相关方面的利益并不一定一致,比如,只要项目最终成功,不管花5年还是10年,对教授而言就是成功,但对某个博士生而言,如果读博几年内没有成功,那对自己的影响将是灾难性的。这种情况下,不能坐以待毙。

更进一步的,应当知道如何退出某个项目或着事情,Know when to quit。我想说的是,不主动去选择其实也是一种选择(default),但往往会导致不少弯路。所以其他事情也许可以“懒”,主动选择道路和机会等,一定不能“懒”,须知,“life is all about choice”。

主动意味着去影响他人。做事如果能获得他人(特别是导师)的支持和帮助,将事半功倍。但影响他人进而影响事情关键在主动。这也就是商业环境里常说的leadership,leadership其实不一定要成为了名义上的leader才配拥用,其实只要能lead一个事情就是leadership。而且即使在底层,在理解所有方面的需求基础上,主动“来事儿”,推动事情朝自己的目标发展,就是成功的“Lead from below”,加速成功。

“主动”,还意味着自己去寻找机会。当然,这中间有很多随即因素,不是一努力,就有回报。但如果方法得当,一直坚持,出现好运的机会就会比较大。多和同事聊,多做报告(give talks),参加workshop/conference时跟人沟通,甚至cold-emailing都是办法。P同学总结的“Create lucky opportunities” 正是“主动”的题中之义。

我个人在“主动”,这方面也做的不好,有机会再开帖吐槽。


  • 关于生存和“学术界的游戏

“主动”只是一个普遍因素,对读博这件事儿本身而言,特殊的地方在于“Play the game”。跟所有事情一样,学术有理想的一面,也有现实的一面。而现实的一面就是学术发表的游戏。理解现实的一面是生存和少走弯路的基础。作为博士生,要毕业就多发paper。

想idea的时候,要意识到,不是所有的idea都是publishable idea,因此除了是否靠谱之外,学术价值/发表的价值是否高,是重要的考量。况且,审稿人、基金方面代表都是人,他们会有自己的偏见和口味。所以选题和写作本身就很重要。坏消息是,博士生要发论文不光跟同龄人竞争,还跟其他教授、科学家竞争。怎么办,P同学给的实际建议挺中肯,“Ally with insiders”。其实不光是合作,没有合作条件时,直接学习(邮件/见面时问问题)和间接学习(读大牛文章,琢磨选题和写作方法,特别是introduction和discussion/conclusion部分),也会非常有益。争取到一些比较强的地方实习(e.g. MSR)或短期访问。都是学习学术现实层面的好方法。

注意到,除了天才外,普通人读博时都需要把握好理想和现实,风险与收益的关系。特别时PhD刚开始的时候,不妨沿着主流路线多做一些incremental work,培养能力,有了积累后再尝试一些非主流或高风险的东东。现代的科技制度其实很重要的一点是通过publication确立基点,然后多数人做渐进改良,少数人做革命性的创新,不断推进,有序积累。所以渐进和改良也是有意义的。当然,如果永远停留在这个阶段,就是种悲哀了。


  • 关于idea从何处来

相信选题是困扰不少人的问题。对非天才来讲,idea来源于生活而非真空:工程中的实际问题,文献中提到的尚未解决的问题,等等。对于产生idea,泛读领域/子领域各种论文也许作用不大,更有效的也许在于确定一个方向之后,读相关(relevant)的论文。另外要考虑到是否有实际的数据或资源可供使用,对于没有数据或资源的题目,要做出来,不确定性就更高。很他人特别是导师讨论、合作,往往也是idea的来源。得到要解决的问题(非常具体的问题或方面),CS领域往往也多为从问题特性出发,分析这些特性,得到大致的解决方向,之后就是结合现有的方法和工具予以解决了。

创新只须在一个方面,其他方面当然要依靠现有的基础。这个方法适用于很多层面,比如提出新算法,利用现有的东西就是一些数学工具;比如解决一个应用问题,利用现有东西就可以是别人提出过的算法。或者,可以是针对某一特性,对别人提出方案的扩充和改进。即使是顶级论文,大多数文章也就是在这个框框内。个人感觉,找一个新的问题用旧方法解决,往往更容易出成果。比如现在的social media,提出一个新颖的社会数据方面的问题(e.g. bully),用现有机器学习的方法去解决,往往就是一篇顶级会议文章了。


  • 苦干和巧干

读PhD无疑是个苦差事,需要坐得住,很好的technical skill的积累,等等。关于这方面,我觉得可以直接应用原书epilogue里的话了。

Grind hard and smart: This book is named The Ph.D. Grind because there would be no Ph.D. without ten thousand hours of unglamorous, hard-nosed grinding. This journey has taught me that creative ideas mean nothing without the extreme effort to bring them to fruition: showing up to the office, getting my butt in the seat, grinding hard to make small but consistent progress, taking breaks to reflect and refresh, then repeating day after day for over two thousand consecutive days. However, grinding smart is just as important as grinding hard. It’s sad to see students blindly working themselves to death on tasks that won’t get favorable results: approaching a research problem from an unwise angle, using the wrong kinds of tools, or doing useless errands. Grinding smart requires perceptiveness, intuition, and a willingness to ask for help.


  • 关于Lean Startup

这是书中没有提到的话题。但我觉得,高科技创业和读博有很多相通之处,比如很强的不确定性,需要高强度的投入,等等。由于不确定性,特别需要的就是一种“快速假设检验”的玩法。就学术而言,implement idea的时候,开始可以忽略细节,不完美主义,直击要害,做prototype出来,然后可以马上投workshop和/或其他组做报告,得到反馈。快速迭代,不断寻找promising的课题,方法得当的话,成功概率会更大。所以搭车,强力推荐 “The Lean Startup”这本书 (http://book.douban.com/subject/6779576/)。


  • 结束语

最后想说一下,“The Ph.D. Grind” 写的不错,而且很短,半天一天就能读完,推荐CS赌博的童鞋们抽空读一下,相信肯定会有帮助。在文章开头给的链接里,除了html版外,还有有pdf、mobi等多个版本可供下载。



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