名校硕士苦攻5年AI无论文痛苦吐槽,Reddit成大型安慰现场

2019 年 11 月 13 日 新智元




  新智元报道  

来源: reddit
编辑:大明
【新智元导读】搞了5年机器学习,一篇论文都没有是什么体验?Reddit今天的一篇吐槽贴成了热议焦点。作者自称是个普通人,在名校攻读硕士,自己几次想发文章都被导师挡了回去。算起来他从事AI研究也已经5年了,以后怎么办?众多网友纷纷支招,正能量满满!新智元 AI 朋友圈和AI大咖们一起讨论吧~

双十一狂欢刚过,今天给各位头发浓密的小伙伴们带来一篇正能量满满的帖子。
 
地球人都知道,现在CS专业火的不行,其中尤以机器学习方向人气最高。AI风口行业,热钱汹涌,毕业生待遇连年创新高。网络上,有CS青年才俊毕业即拿下高薪的消息已经数不过来了。
 
无论是媒体还是公众,都更倾向于关注处于金字塔尖的一小部分人。对于更多的普通人来说,事情可能完全是另外一个样子。更多的人还是要被如何发文章、如何顺利毕业、如何在学术会议上露脸这些挠头的问题搞得压力很大。国内如此,国外也是如此。
 
今天,Reddit来的这位老哥显然是有些扛不住这种压力了。他自称是一个已经在一所很好的大学内进行了5年的“机器学习核心研究”,但仍感到一事无成,目前还没有文章,每次要发文章都会被导师阻止,理由是结果质量不够高。
 
他表示,自己现在非常痛苦,为什么自己把最好的青春都花在了机器学习上,现在却连一篇文章都没有,没有文章就没有经费。以后怎么过?发篇水一点的文章,总比没文章要好吧?
 
“我知道我不是天才,比不上那些在本科时就能发NeurIPS、ICML这些顶会一作的大神,那我将来一直要被这些人碾压了,我该怎么办?
 
看下来,总而言之就是“迷茫了,痛苦了,求支招,求安慰”。


机器学习硕士陷入迷茫,Reddit网友纷纷支招,正能量满满


讲道理,这要换成是别的专业,估计分分钟变成劝退贴。但因为是机器学习专业,所以网友们还是很热心地在出谋划策,目前看劝退的不多。
 

比如有人就回答了楼主提出的问题:
发篇水点的文章,总比没文章要好吧?
 
是的,不论发在那里,也能让人知道你现在做什么,有了些什么结果,可以进一步和别人讨论,或者产生继续合作的可能,说不定最后就能出质量更高的文章。


还有建议他换导师的:

我的建议是换个导师。好的导师不仅自己有想法,还能组织实验、写论文、发论文,并在这个过程中教学生学会这些事情。(大哥,你这是不是太理想化了)。第一篇论文发不出来,其实不应该怪你,应该怪导师不行。选导师之前多问问师兄师姐。 

然后这位开始劝退 讲道理,既然这么痛苦,何必一条道走到黑呢。而且这位是现身说法:

其实退学也不是不行(我就退了)。你已经学到的东西在日常工作中也能用得上,真正工作时一般都是团队合作,而学术界讲的是个人成就,决定求职/毕业/晋升的因素可能就是论文上署名的次序。



有暴躁老哥 强烈支持楼主换导师, 因为他的导师5年不让他发文章,想想也是惨。
我导师5年不让我发文章,一篇都没发!你导师可能是个傻(哔——),要么就是完全不在乎你,要不就是太在乎你了,然后你水平太烂,不适合搞研究,你越早认识到这点越好,赶紧换导师止损吧。
 
哦哦,原来楼主是硕士啊,那我估计是东西真的不行,导师也懒得理,换了我就能发啥发啥,然后赶紧毕业走人!

不过,所有建议中被点赞最多的,是来自一位已经在博士毕业前就发过NeurIPS论文的高人。他的建议没有戾气,而是在开导和鼓励楼主,真正的正能量:
 
Rich Sutton在今年夏天一直重申的一件事是:科学上没有神圣不可侵犯的权威。没有人能告诉你,你的研究是否重要,或者一文不值。你现在也在为人类共同知识做出贡献。 即使你的观点真的行不通,也是有价值的,至少堵死了一条错误的道路。
 
我以前发过一篇NeurIPS论文,而且是在拿到博士学位之前就发的。不过我觉得我的智力也许只是高于平均水平。一篇好论文需要结合许多方面的优势: 导师的良好直觉,合作者的良好品味、辛勤的工作和一些运气。 这篇文章先后被AAAI和ICML拒绝。但我们团队一直在努力。而且我的导师完全可以将其放在arXiv上并继续做别的,因为他相信这篇论文的价值。
 
不要把时间花在担忧上,多专注于工作吧。对我来说,有趣的部分是学习。我喜欢学习,而研究只是在学习从未有人学过的东西。相信我,你的工作很重要,你是在为人类知识共同体添砖加瓦。

不知道各位新智元的小伙伴会不会面对类似的问题,也许有更多的想法,欢迎在评论里讨论交流!

参考链接:
https://www.reddit.com/r/MachineLearning/comments/dv9tnn/d_why_is_this_so_painful/


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“机器学习是近20多年兴起的一门多领域交叉学科,涉及概率论、统计学、逼近论、凸分析、算法复杂度理论等多门学科。机器学习理论主要是设计和分析一些让 可以自动“ 学习”的算法。机器学习算法是一类从数据中自动分析获得规律,并利用规律对未知数据进行预测的算法。因为学习算法中涉及了大量的统计学理论,机器学习与统计推断学联系尤为密切,也被称为统计学习理论。算法设计方面,机器学习理论关注可以实现的,行之有效的学习算法。很多 推论问题属于 无程序可循难度,所以部分的机器学习研究是开发容易处理的近似算法。” ——中文维基百科

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