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我父亲之前是不太支持我读研究生的,可能他觉得这样的话,儿子会跑掉。嗯,他的直觉是对的,一晃20多年过去了,我离乡背景,能回老家的时间真的很少。当然,他更担心我没这个能力读研究生。不过幸好当时,我父亲的中专同学,也是看着我长大的长辈,劝他说:我记得你儿子小时候,连蚂蚁爬都能盯着看一个多小时,他肯定可以的。
好奇心对科研来说,是至关重要的。没有好奇心的科研往往是被动式、跟随式的,很难更上一层楼。但如何培养好奇心,是值得思考的。有人说,好奇心是天生的。这有一定道理,最初的好奇心应该是源自生存需要,能帮助更好地了解新世界,知道哪些可为哪些不可为,以便形成基本的生存能力。但好奇心有可能害死猫,尤其对熊孩子来说。所以,有的时候也需要正确的引导。
对于研究生来说,有些需要在读研期间重新把好奇心激活或诱发,因为目前多数中学的教育模式是应试驱动、以高考分数为目标的。在这种目标导向下,刷题形成条件反射自然能提高考试时的解题反应速度和得分。然而,其副作用也很明显,即容易让学生对学习失去热情和兴趣,进而失去探索与学习相关的新鲜事物的好奇心。有极少数甚至会在进入大学后,就彻底放飞自我。 除此以外,还有一些学生在就读研究生前,并没想清楚自己在科研上的兴趣所在,也缺乏对未来的准确定位。
对待这两类学生,如果进入研究生阶段,一方面需要多花点时间沟通,发现其兴趣所在,找到与实验室研究吻合的方向,以帮助他们产生好奇心。另一方面是帮助其收获成就感。 成就感的来源,有可能是提的方法凑效了,也有可能是实验成功了,又有可能是论文发表了。这些都可以或多或少激发和保持好奇心。
要获得成就感,一个有效的策略是学会“细节决定成败”的思维方式。为什么细节很重要呢?以学唱一首歌为例,唱得好的是声情并茂,韵味十足;唱得差的却觉得哪少了点东西。其实这里缺失的就是细节,如旋律的准确复现、强弱的表现力、每个字的发声位置、气息的吐纳方式、节奏的控制以及对歌曲的情感理解等等。所谓差之毫厘,谬以千里,实际上就是对细节的把握,对极致追求程度上的差异。
再回看研究生期间的科研,有哪些细节应该做到极致呢?以论文写作来说,刚有点成果想写成论文的学生,部分会有急于求成的心态。然而,多数情况下,一个没科研经验 的学生写的文章跟筛子差不多,漏洞百出。一篇文章里能挑出很多小的细节问题,比如逗号前多余的空格、引用论文的符号放错地方、行间距设置得全文不一致、段落首行是否应该缩进、公式与正文间是否多了空行、公式紧接着的参数说明段落首行不需要凹进等等。有些问题,本可以通过软件纠错、打印纠错、学生间相互纠错来完成,但粗心和没经验的学生都会忽略。如果直接投稿这样的论文,那收到的评审结果肯定是不容乐观的,被喷得体无完肤都有可能,何谈什么成就感呢?所以,如果希望能收获成就感,不妨在论文写作方面把自己训练成完美主义者,对自己的研究成果做吹毛求疵的雕琢,才能更好更有效地获得成就感。
不仅在论文写作上要注意细节,在科研的其他环节也是如此。如在实验上,假如发现设计的模型有好的性能,就不能马上收尾写总结报告了事。而应做更细致的分析,通过科学设计实验来保证实验的可信度和可重复性,通过在不同数据上检测模型的可推广性,通过分析各个参数的影响来发现其中的规律和可解释性。同时,也要思考提出模型的局限性,为进一步提升模型的性能找到潜在的突破口。实验越精细,方法越能经得住时间的考验。类似地,在算法设计、理论证明上也应该如此,这里就不再赘述。
科研中的自律也是研究生涯中细节的一种表现。有些学生可以三年如一日的来实验室,坚持不懈地完善自己的科研能力;有些学生则容易受周围同学的影响,别人不来自己就不来了;也有些学生是三天打鱼、两天晒网,老师不说不来,老师说了象征性地来几天,好象读研是读给老师看的,殊不知,读研归根结底是为了提升自己的能力。虽然自律只是研究生生涯里一个小的细节,可毕业时和工作后的能力差异是近似与自律成正比的。这是自律的细节决定了差距。
细节的修练说起来容易,但要面面俱到还需要一点坚持和毅力。研究生生涯,说长不长,虽然只是人生路上的一场马拉松比赛,但却很关键。有些人在完全没跑过、根本不知道这有多难的情况下就夸海口,说要配速330跑全程。结果是开始发力太狠,早早退赛了。这是目标过于远大,完全不看细节,实际是实现不了。有的是爱喊口号,从不做任何平时的针对性训练,真跑起来影子都没有。这是疏于对细节的钻研,不注重对个人能力的提升。能坚持跑到终点的,并能坦然接受更多随后马拉松比赛的,多是平时会坚持训练,一点点逐渐加量加速加步幅的。而在细节上的精练,会让人得到全方位的能力提升。
总的来说,如果能学会把对细节完美的极致追求,变成研究生生涯中的潜意识反映,就更有可能让自己的好奇心变成稳定的动力,在研究生期间和未来的工作科研中收获更大更多的硕果。
张军平
2020年10月5日
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张军平,复旦大学计算机科学技术学院,教授、博士生导师,中国自动化学会混合智能专委会副主任。主要研究方向包括人工智能、机器学习、图像处理、生物认证及智能交通。至今发表论文100余篇,其中IEEE Transactions系列21篇,包括IEEE TPAMI, TNNLS, ToC, TITS, TAC, TIP等。学术谷歌引用4000余次,H指数32。
出版科普著作《爱犯错的智能体》,曾连续24次推荐至科学网头条,曾五次进入京东科普读物新书榜前三名。关于人工智能发展趋势的观点曾被《国家治理》周刊、《瞭望》、《科技日报》、《中国科学报》等媒体多次报道。连载的《读研秘技》至今被科学网推荐头条23次。
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