声音

　　谷歌首席科学家、谷歌大脑技术负责人万努克（Vincent Vanhoucke）最近发出的一篇“劝退文”，引发海外科研学者的热议。

　　他还给出相应的忠告，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”节选：

　　在大学接受的训练，只是在很大程度上教会了你如何用独特的方法去解决问题。但是，将研究看作是一个考试问题，必然会通向失败。在研究中所做的大部分工作，并不会让你更接近答案，而是会让你更好地理解这个问题。以学习作为单位衡量进步，而不是以解决问题为单位。是研究者必须要经历的重要范式转变之一。

　　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。

　　在我的研究生涯中，我所取得的成果，没有一件是当今最先进的。经历了漫长的出版过程后，仍然保持最高水平的作品也寥寥无几。进步是无情的。

　　我们一般会用研究引用的次数量来衡量影响，但通常会忽略了这样一个事实：许多引用都是作为一个背景，来说明它已经不再具有竞争力。这会带来严重的错失恐惧症，在这种情况下，害怕别人抢先出版，对我的许多同事来说是一个巨大的压力。对于他们，我经常给出的建议是：如果你担心被人抢先，你的研究可能在一开始就错了。如果，你认为这是一个学界很快就会解决的问题。那么，这可能不是一个值得花时间研究的领域。

　　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了。

　　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。

　　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……”的批评来自我开脱了。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。

　　来源： 量子位 QbitAI