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。

发表评论

电子邮件地址不会被公开。 必填项已用*标注