|
|
51CTO旗下网站
|
|
移动端

谷歌首席科学家:搞研究的痛苦,搞工程的人不懂

谷歌首席科学家、谷歌大脑技术负责人Vincent Vanhoucke(万努克)最近发出的一篇“劝退文”,引发海外科研学者的热议。

作者:Vincent Vanhoucke来源:量子位|2019-10-18 15:07

谷歌首席科学家、谷歌大脑技术负责人Vincent Vanhoucke(万努克)最近发出的一篇“劝退文”,引发海外科研学者的热议。

在这博客中,万努克直言以研究为业,固然令人羡慕,但会面临着各种各样的“痛苦”。而且,有许多学生都曾被从事研究工作的前景所吸引,却在很短的时间内,退缩到相对舒适的工程领域。

为什么?

万努克说这背后这从来都不是个人价值或天赋的问题,而是因为做研究需要一种不同的范式,这种范式与作为一名工程师相比,截然不同。

面临这些问题该怎么办?怎么调整自己的心态?怎样才能成为一名好的研究者?

万努克列举了从事研究的九大“痛苦”。比如,整个职业生涯都会“浪费”在无用的事情上,研究成果在发表的那一刻就可能过时了等等。他把这些描述为,那些学校里没有教你的事情。

他还给出相应的忠告,这些都获得同行的一致点赞,Yann LeCun等学术界大牛,纷纷在Twitter上转发评价称,这是一篇研究人员必读的入门文章。

以下,是万努克的“劝退文”:

谷歌<span><span><span><i 谷歌<span><span><span><i style=首席科学家:搞研究的痛苦,搞工程的人不懂" src="https://s3.51cto.com/oss/201910/18/868e781ce7212359793f9d0a92d19a08.jpeg" _fcksavedurl="https://s3.51cto.com/oss/201910/18/868e781ce7212359793f9d0a92d19a08.jpeg" width="532" height="338">

二、整个职业生涯都会“浪费”在无用的事情上

几乎可以肯定的是,一旦某样东西能够起作用,就不再是研究了。最好的情况下,你的职业生涯的基本上都是由进步来定义的。

但是,这些进步并没有真正解决任何问题,因为它们只是从概念到落地的过程中的一步,甚至是一小步,这会让人深感焦虑。

2004年,因为没法理解和拥抱这个简单的事实,我几乎放弃了我的研究事业。

当时,我研究的是语音识别,它正处于一种奇怪的状态,它基本上是无用的,但为了降低成本,却被强行“塞进用户的喉咙”。

我能清晰感受到那些使用了相关系统的“小白鼠”沉重而充满怨恨的目光。在学术会议上,我也注意到了一个令人不安的趋势:越来越多的关于“情感识别”的论文发表出来。

现在,我离开这个领域有几年了,但这个经历,给了我更多看待问题的视角。

谷歌<span><span><span><i 谷歌<span><span><span><i style=首席科学家:搞研究的痛苦,搞工程的人不懂" src="https://s4.51cto.com/oss/201910/18/8492843ee07bc1bda6eb978330fd9de8.jpeg" _fcksavedurl="https://s4.51cto.com/oss/201910/18/8492843ee07bc1bda6eb978330fd9de8.jpeg" width="661" height="206">

四、拥有无限的自由,但也有无限的责任

作为研究者,一个好消息是有很多规范来控制你自己。但也有坏消息,你需要自己去控制局面。很多研究中,都没有规范,也没有蓝图。你可能在探索一条完全错误的道路,这也没关系。因为你可以接受,对吧?

作为一名研究管理者,我的大部分工作就是充当研究人员的治疗师,为他们思考无限的可能性。

我经常给研究议程划定界限,并不是界限究竟在哪里很重要,而仅仅是因为,它们的存在有助于减轻未知带来的压力。

谷歌<span><span><span><i 谷歌<span><span><span><i style=首席科学家:搞研究的痛苦,搞工程的人不懂" src="https://s2.51cto.com/oss/201910/18/abb6bde620446ad6f9fa499971326172.jpeg" _fcksavedurl="https://s2.51cto.com/oss/201910/18/abb6bde620446ad6f9fa499971326172.jpeg" width="523" height="333">

六、范式转变很正常,你需要经常更换工具

在一个职业生涯的时间尺度上,范式转换以某种规律性发生。你花了十多年时间辛辛苦苦积累的专业知识,很可能在一个更好工具的面前一文不值。

你的能力,或者更重要的是,你仅有的意愿,能够跟随问题到什么地方,往往可以成就或者毁掉一个人的研究生涯。我在博士论文中使用的工具包在今天可能没有人关心的。

通常情况下,重大突破来自于两个假设不同的研究方向结合在一起,这意味着要学习和吸收一个全新领域的观点和工具,以便在最短时间内开始评估两者可能的联系。

谷歌<span><span><span><i 谷歌<span><span><span><i style=首席科学家:搞研究的痛苦,搞工程的人不懂" src="https://s1.51cto.com/oss/201910/18/d10df6b5eb2f2f0a0182344ebd6533e2.jpeg" _fcksavedurl="https://s1.51cto.com/oss/201910/18/d10df6b5eb2f2f0a0182344ebd6533e2.jpeg" width="535" height="363">

八、整个职业生涯在很大程度上将由一个数字来衡量

这个数字将被公之于众。是的,唯“h-index”是一个问题,你不能轻易选择退出,因为你不公开它,也会引发问题。

人们很容易忘记,这是一个相对较新的现象。这个衡量标准是在2005年提出的。

尽管它有种种局限性,但我发现它非常稳健 ,而且我也经常用它平阿基研究人员。与你从学术网站上获得的信息相比,它的方差要小得多。

谷歌<span><span><span><i 谷歌<span><span><span><i style=首席科学家:搞研究的痛苦,搞工程的人不懂" src="https://s5.51cto.com/oss/201910/18/bbccdd82c3fd49b3d881685a773986da.jpeg" _fcksavedurl="https://s5.51cto.com/oss/201910/18/bbccdd82c3fd49b3d881685a773986da.jpeg" width="534" height="274">

要不要以研究为业?

根据我作为研究者和工程师管理者的经验,一名研究者能否成功,往往与一个人如何应对研究产生的压力有关,而不是与天生的聪明才智或勤奋工作有关。

在一个不断变化的环境中,在公众的监督下,没有指引,做一些可能行不通的事情,需要一定的勇气或愚蠢。

与此同时,坐在你旁边的座位上,你的工程师同事们实际上正在构开发一些能够持久的东西,解决定义明确的问题。

创造那些必须要成功、或者被期望成功的东西,需要另一种勇气和献身精神,才能到达终点,还需要一种健康的自我批评。但他们不能用那种“不要紧,这只是研究……”的批评来自开脱了。

想要知道,什么样的挑战更适合自己,可能需要很长的时间,并且会随着你在职业生涯和生活中的位置而改变。

对大多数从事工业研究的人来说,有一个好消息:我们没必要把这当作一个永久性的职业选择。

谷歌<span><span><span><i 谷歌<span><span><span><i style=首席科学家:搞研究的痛苦,搞工程的人不懂" src="https://s3.51cto.com/oss/201910/18/cf6ea19307f1dc4eebb7422e2831f076.jpeg" _fcksavedurl="https://s3.51cto.com/oss/201910/18/cf6ea19307f1dc4eebb7422e2831f076.jpeg" width="666" height="144">

在Reddit上的讨论中,有不少网友给出了冷思考。

昵称为“rlstudent”的网友的评论引发了很多认同,他/她认为,研究只是生活中的一部分,不认同那种将生活所有精力都集中在一个事情上,才能取得成功的说法。

谷歌<span><span><span><i 谷歌<span><span><span><i style=首席科学家:搞研究的痛苦,搞工程的人不懂" src="https://s2.51cto.com/oss/201910/18/380569b73e776f9b0466159adbc7d194.jpeg" _fcksavedurl="https://s2.51cto.com/oss/201910/18/380569b73e776f9b0466159adbc7d194.jpeg" width="545" height="124">

One More Thing

有趣的是,最近《Nature》在Twitter上也发表了一个关于研究的推文称:一项研究报告表明,满世界搬家的研究者比不搬家的研究者,有更大的科学影响力。

谷歌<span><span><span><i 谷歌<span><span><span><i style=首席科学家:搞研究的痛苦,搞工程的人不懂" src="https://s3.51cto.com/oss/201910/18/edaf88075c54e4e6dca506d68c7b40c9.jpeg" _fcksavedurl="https://s3.51cto.com/oss/201910/18/edaf88075c54e4e6dca506d68c7b40c9.jpeg" width="553" height="408">

点赞最高的评论来自于麦克马斯特大学的副教授David Feinberg。

是的,因为当你搬家时,你没有家人,没有朋友,没有支持,所以唯一要做的就是深入了解你的工作。请不要鼓励这个。你正在撕裂人们的生活。

谷歌<span><span><span><i http://bigdata.51cto.com/art/201909/603497.htm十个基本的Python数据科学软件包
  • 大盘点:8月Github上7个值得关注的数据科学项目
  • 数据科学中一些不常用但很有用的Python库
  • 【责任编辑:未丽燕 TEL:(010)68476606】

    点赞 0
    分享:
    大家都在看
    猜你喜欢

    编辑推荐

    关注
    漫谈大数据平台架构
    头条
    数据科学家需要知道的5种图算法
    聚焦
    学习大数据开发,一定不可错过的大数据组件图谱——很齐全
    关注
    大数据为什么这么牛?答案在此
    热点
    在社交媒体上利用大数据的7种方法
    24H热文
    一周话题
    本月获赞

    订阅专栏+更多

    CentOS 8 全新学习术

    CentOS 8 全新学习术

    CentOS 8 正式发布
    共16章 | UbuntuServer

    240人订阅学习

    用Python玩转excel

    用Python玩转excel

    让重复操作傻瓜化
    共3章 | DE8UG

    221人订阅学习

    AI入门级算法

    AI入门级算法

    算法常识
    共22章 | 周萝卜123

    188人订阅学习

    视频课程+更多

    你必学的SSM实战案例

    你必学的SSM实战案例

    讲师:齐毅20346人学习过

    强哥带你精通OpenStack私有云

    强哥带你精通OpenStack私有云

    讲师:周玉强44330人学习过

    Windows操作系统安全精讲视频课程

    Windows操作系统安全精讲视频课程

    讲师:韩立刚53482人学习过

    专题推荐+更多

    聆听数据的声音——Splunk大数据实战攻略五部曲
    聆听数据的声音——Splunk大数据实战攻略五部曲

    大数据

    甲骨文零数据丢失恢复一体机
    甲骨文零数据丢失恢复一体机

    甲骨文

    交通·智能·无所不在
    交通·智能·无所不在

    智慧城市

    有关Bigdata、AI、Cloud,最近又发生了啥?
    有关Bigdata、AI、Cloud,最近又发生了啥?

    大数据

    精选博文
    论坛热帖

    读 书 +更多

    高质量程序设计指南:C++/C语言(第3版)

    本书以轻松幽默的笔调向读者论述了高质量软件开发方法与C++/C编程规范。它是作者多年从事软件开发工作的经验总结。本书共17章,第1章到第4...

    订阅51CTO邮刊

    点击这里查看样刊

    订阅51CTO邮刊

    51CTO服务号

    51CTO官微