贾浩楠 发自 凹非寺
量子位 报道 | 公众号 QbitAI
[size=0.833em]「我博士第五年在读，但我不建议你来读博士，由于这是个骗局……」
[size=0.833em]一位本国网友在Reddit上发帖这么说，他自述研讨方向是机器学习。
[size=0.833em]而且他还说，所谓「骗局」只是劝退博士的一个次要缘由，还有更残酷的理想。
[size=0.833em]这个帖子在一天之内冲上热榜第一，曾经有800多回复讨论。
[size=0.833em]AI博士，真的不能读吗？
[size=0.833em]纵身跳进博士生涯的科研党们，都遭遇了什么？
博士生涯，让我得到了什么？
[size=0.833em]博士皆苦，这一点似乎放之中外皆准。
[size=0.833em]Reddit楼主所说的「骗局」，一针见血地指出了很多博士面临的困境。
[size=0.833em]地狱难度的博士生涯，缘由是导师故意卡毕业，用学位、工作机会等等东西将先生劫持为「人质」。
[size=0.833em]这一点，置信不少有博士阅历的人都有体会。
[size=0.833em]读博工夫长、机会成本高、导师太坑，但这还只是楼主抱怨机器学习读博的次要缘由。
[size=0.833em]真正恐惧的，是几年博士读上去，热情、创造力、野心…….都没有了。
[size=0.833em]有创意、有野心的博士重生，虽然有些想法很天真，但是他们通常带着独特新颖的思绪去处理成绩。
[size=0.833em]但理想的大棒很快就会「纠正」他们。
[size=0.833em]你的导师或是长辈会告诉你，这种方法行不通，然后抛出来一个「最先进」的处理方法，要求先生按照这个思绪来处理成绩。
[size=0.833em]普通来说，项目结束时，绝大部分重生都会被改形成相反的机器。
[size=0.833em]若是能在现有的方法上稍微做出改进，就曾经算学有所成，非常侥幸。
[size=0.833em]但大部分的人很难用高度成熟的平台或方法做出出彩的成果。
[size=0.833em]对于楼主来说，他直到如今都会有很多新颖大胆的构思，但他曾经条件反射般的否决本人，由于这和实验室教的XX准绳不一样。
[size=0.833em]他「咆哮」道：
[size=0.833em]研讨应该是一种创造性的、狂野的冒险。博士项目把那些有潜力产生宏大影响的先生完全阉割掉。
[size=0.833em]这就像当一个明星大学运动员被一个蹩脚的教练团队选中，他们最终会成为比以前更蹩脚的运动员。
爱因斯坦读博时，有拿得出手的成果吗？
[size=0.833em]此帖一出，立刻引发了网友的激烈讨论。
[size=0.833em]一地利间内800多回帖，而且大多是长篇论证输入。
[size=0.833em]可以看出，这个话题刺中了博士们的痛点。
[size=0.833em]在讨论中，很多网友都感同身受，并且指出，博士生涯的成功与否，很大程度在于导师的选择。
[size=0.833em]他们提出了这样一个风趣的观点：
[size=0.833em]爱因斯坦读读博士时，也没有获得拿得出手的成果。
[size=0.833em]爱因斯坦当年的确是在博士论文（《分子大小新的确定方法》，其内容是经过糖溶液的分散与粘滞系数确定分子的大小。）曾经经过之后，才陆续发表了光电效应、相对论等等重要成果。
[size=0.833em]而爱因斯坦本人也曾表达过对博士教育方法的批判：
[size=0.833em]在我看来，最蹩脚的事情是学校次要以恐惧、胁迫和人为威望的方式来停止教育。这种做法摧毁了先生健康的生活态度、耿直和自信。
[size=0.833em]学校教育最重要的义务是唤醒和加强年轻人的对工作价值的感知。
[size=0.833em]激发这些潜在的创造性的心思力气，当然比采取强迫手法或唤醒个人野心更不容易，但它更有价值。
机器学习还有读博的必要吗？
[size=0.833em]连爱因斯坦都批判的博士教育，是不是没必要读了？
[size=0.833em]有网友从另一个角度提出了不同的看法。
[size=0.833em]他以为爱因斯坦在他的博士时期的确没有革命性的成果，但他学会了与科研圈交流的技能。
[size=0.833em]从先生的角度来看，读博士的独一目的是学习如何停止研讨，如何向学界发表成果。
[size=0.833em]在5年博士生涯结束时，这是一个人最应该从博士学位中得到的东西。其他的都是附加价值。
[size=0.833em]当然，假如你的导师有雄心壮志，希望你尝试一些有创意或狂野的东西，你是侥幸的。
[size=0.833em]但是，这不是次要目的：你需求掌握的是如何压服学界置信你的想法有价值。
[size=0.833em]一旦你完成了博士学业，这些技能就会不断伴随着你，这些技能迟早会带来严重的发现。
[size=0.833em]所以，他以为，博士时期不应强求在学术上出成果，而是要加强本人与科研圈的联络，学会与业内专业人士沟通，为将来的科研生涯打好基础。
[size=0.833em]此外，在原帖「读博无用」热议之后，很快就有人发帖反驳：
[size=0.833em]他以为，读了博士，至少让他在这几点获益：
[size=0.833em]1、学会与导师建立良好关系。由此获得学术方面的建议和协助。
[size=0.833em]2、无机会学习风趣课题，并且不希冀详细成果。
[size=0.833em]3、日常工作和自我提高相反相成。
[size=0.833em]4、独立掌管项目、实习机会、同行交流。
[size=0.833em]5、顶刊发文。
[size=0.833em]而要真正从博士生涯中获益，这些Tips不能少：
[size=0.833em]1、好好选导师。看看他的最近的研讨成果，和他手下的先生聊一聊。
[size=0.833em]2、调查实验室的研讨方向发论文难度，做的东西能否够创新。
[size=0.833em]3、调查实验室论文发顶刊多不多。
[size=0.833em]4、仔细思索本人希望从博士生涯中学到什么技能。
[size=0.833em]5、留心导师布置的标题，是详细而广义，还是一个大的方向。通常来说，大课题容易出创新。
[size=0.833em]6、抓住实习机会，对于机器学习专业，实习尤为重要。
[size=0.833em]当然，人生起坎坷伏，能凑齐下面一切条件，读一个「完美」的博士，真的很难。
[size=0.833em]但是争取一切好的状况，与不读博的机会、成本比较权衡，再决议能否要读，这是一种比较迷信明智的方法。
[size=0.833em]怎样样？你赞同他的观点吗？
[size=0.833em]欢迎你留言分享本人的看法~
[size=0.667em]参考链接https://www.reddit.com/r/MachineLearning/comments/k28qgr/d_why_you_shouldnt_get_your_phd/
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