从机器学习到科研态度的反思

FB 2018 Fellowship得奖人名单发布了。今年比往年要多出5个人，总共17个人。其中15个人是不同领域应用机器学习的，1个是Econ的，1个是Datacenter以及Distributed System的。并没有Wireless Systems或是Mobile Networks。我申请了，不过并没有申请上。怎么说呢，这算是情理之中吧，毕竟机器学习现在非常火爆。

机器学习不仅仅改变了目前各行各业的技术方法，更改变了Academia与Industry的工作方式。几乎我认识的所有人都或多或少在搞机器学习。发论文如果不带点机器学习都没人理你没人收。发产品如果不带点机器学习AI什么的根本吸引不了用户上不了头条。（身处这个环境中，我甚至怀疑，如果不懂点机器学习，在这个field里连找个实习都困难）

可怕😨。

其实我挺敬佩搞出这一套理论的人们。因为你可以用一个简单的方法建立非线性模型，只要你付得起大量高质量数据。虽然这种学习效率远远低于人类，但是已经远远超过了传统的模型。我相信这套理论肯定有很大的提升空间，然而现在的我们已经迫不及待用上了它。

我不相信this is the answer to AI。我想去看这套理论的数学模型，想去improve它。再然而，我感觉提不起劲头去学习它了，因为我怕像现在这样，选择的一个领域，做了四年，到头来谁都不care。等等，做科研要别人care吗？

刚开始phd的时候我就想，做科研嘛，走自己的路让别人说去吧。结果发paper的过程中发现，真的是没有人care。这种不care的态度消磨了我的兴致。我做的东西总是有用的，我想。但是再看老板的proposal申funding，还不是得去迎合最火的机器学习。研读了很多mobile health的论文，去和医生讨论，全场讨论机器学习，我就安静得坐在那里听。做科研的话，应该不需要别人care吧？我不做机器学习，应该没有什么的吧？

可怕的是，这种想法出现之后，我并没有释怀。与同样领域的人聊一聊，得到些许慰藉。但是再仔细去想，感觉这只是小圈子里的一种自我催眠？

我埋头干的热情与劲头，在逐渐消失殆尽。周遭的noise让我不禁觉得，科研，真的还是要有人care的，而且在CS这个领域，是要有很多人care的，是要有不仅仅是一个领域的人来care的。当你不满足于care你的人的时候，得失就变得异常的重要。

我现在需要的，应该是自我催眠，是自我欺骗吧。骗到可以filter out周遭的这些noise，回到当初做PhD真正想做的本心。亦或是，我只是在做出妥协罢了？

希望未来的我，不会后悔现在的我做出的决定。

果然正如别人所说的那样，第三年第四年的博士，是最难熬的。