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人大副教授:本科生一定要做科研吗?九大灵魂拷问‘华体会体育’
2021-10-18 01:56
本文摘要:​​作者:赵鑫中国人民大学副教授原标题:盘算机系本科生开展科研学习的九问九答学术如苦旅,我亦是行人。写这篇文章的初衷,是与本科生的接触历程中看到了一些对于科研的困惑或者误区,所以想或许先容一下本科生的科研之路第一脚该从那里走起。所以本篇文章的定位不是偏重学术性,也不会偏重于教育性,而是一些小我私家履历的分享。由于是小我私家的履历,希望大家带着批判的角度去读,可是兼听则明,很愿意和列位本科生做进一步的交流。 全文写的比力口语,只管不包罗学术名词。话不多说,下面我开始自问自答。

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​​作者:赵鑫中国人民大学副教授原标题:盘算机系本科生开展科研学习的九问九答学术如苦旅,我亦是行人。写这篇文章的初衷,是与本科生的接触历程中看到了一些对于科研的困惑或者误区,所以想或许先容一下本科生的科研之路第一脚该从那里走起。所以本篇文章的定位不是偏重学术性,也不会偏重于教育性,而是一些小我私家履历的分享。由于是小我私家的履历,希望大家带着批判的角度去读,可是兼听则明,很愿意和列位本科生做进一步的交流。

全文写的比力口语,只管不包罗学术名词。话不多说,下面我开始自问自答。

1. 本科阶段一定要科研吗?我自己或许是在大三下学期真正开始接触科研。大三上学期之前,如果不是学有余力,不建议太早开展科研,除非已经有了较强的动手能力。本科生教学的焦点目的,不是以造就能够揭晓A类论文的同学为最终目的。我始终也不认为,一位同学如果本科阶段能够发A类论文就意味着绝对的强、绝对的适合做科研。

相反,我强烈建议大一大二的同学一定把课程学好。本科的课程体系很是富厚,而研究生逐渐聚焦。

要使用好本科的时间打好基础,多看看盘算机的大千世界。特别推荐每门盘算机课程都只管阅读一本外洋经典课本;特别建议打好数据结构与算法的基础,实验一些ACM或者相似性质的竞赛;特别推荐增强数学基础的学习,许多理论性的学习所带来的收益要用很长时间才气发现。

如果大一大二已经将基础打好,我建议可以追随性的开展科研。现在海内盘算机科研水平在逐步提升,许多学校都有一些很好的实验室,我建议本科生早些加入实验室,哪怕只是听听陈诉会或者到场念书都是很有利益的。任何科研的入门都需要时间浸染,寻找兴趣也需要时间和时机,那么可以从加入实验室开始。因为这个时间段,绝大部门同学还是以一种张望的、旁听的角度到场学习,我想这个历程能够较好地资助大家熟悉科研,也能较为轻松地举行入门。

我也建议在大三下学期开始就要做好转型,因为研究生的学习不再是GPA驱动,而是真正的实力说话:是否具有科研实力、是否具有完成大型项目的能力、是否具有解决庞大问题的能力、是否具有快速学新知识的能力等等。这个转型会让许多本科生疑惑,特别是一些专注于考试结果的“学霸”:因为不再有牢固的参考书、牢固的科研方法以及科研途径等,要举行二次转型,及早地进入研究生的生活。也不要太过于焦虑,以为不做科研,自己的学习就拖后了。科研需要连续专注的投入,早开始半年或者一年,不会有太多的优势。

2. 本科阶段结果欠好, 科研完全没有优势?科研和GPA没有直接关联。有关联的是,基础知识、编程能力、思维能力、强烈的学习动力等。只管许多人吐槽GPA,可是我想,GPA能够反映出上述的部门能力。

固然,我见过许多厉害的同学,GPA不高,可是其他能力真的很强。所以结论是,不要将结果与科研绑定,而是看自己的焦点能力是否真正具备了开展科研学习的基础。

不要因为结果低就妄自肤浅,放弃了实验科研的时机。3. 我很智慧, 科研一定没问题?这一问题显着是否认的。我以为科研是一场天赋与努力并持的慢跑。

天赋存在的目的在于入门的快慢以及努力可以到达的极限,例如,不是所有人拼尽全力都可以获得图灵奖。可是,绝大部门科研者离图领奖的水平相距甚远,当进入轨道之后,在公共科研者的马拉松角逐中,天赋的作用基本上不显着了。

对于正凡人来说,起主导角色的是努力。而且有趣的是,你会发现天资平凡的我们,随着不停努力,似乎也会越来越智慧,貌似天赋与悟性也提升了。

这就是学习与努力的气力,让你的天赋也获得了加持。其实,这一问题也会泛起在高中进入大学的转型历程中。经常看到类似“我高中不用听老师授课都能拿到满分,大学数学不在话下”、“这个工具看一眼就会,不用做训练了”之类的话。

我实际很不认同这类看法,因为确实看到了一些学生从高中的状元成为了大学的伤仲永的实例,替他们惋惜。许多时候,学生的认识,包罗我自己现在,我以为都是很是有限的,只能在一些熟悉的事情上做得较好。天才是有,可是真的很少。

科研的许多步骤都不能省略,不能靠智慧完全搞定。智慧只能偶然加速这个历程,可是只有努力才气导致质变。

4. 读研究生就是做科研吗?读研究生就是做科研吗?这一问题有点像,刚上本科的同学被问“盘算机系同学结业就要去互联网大公司吗?”。研究生造就应该是多样的。不少学校有学硕、工硕以及一些其他类型的硕士,这也反映在招生政策里。

纵然是学硕,不少学生到最后可能从来没有真正做过科研,许多学校的结业要求也没有任何揭晓论文的限制。我以为所有正在夏令营的学生还是要与实验室老师举行一定的相同,到底自己结业要干什么、自己的人生计划是怎样的。

研究生还是要做好从学校到社会的过渡、做好能量和能力的储蓄,这是最关键的,而科研未必是所有人最适合的造就方式。可是我还是建议所有读研究生的同学至少试着去根据科研的思路学习和训练。这一历程涉及到思维训练、写作训练等等全方位的训练。设想一下,如果事情之后有这样的一个综合能力培训班,它的学费可能大的惊人;而且如果之后不从事科研,这就是你人生中唯一一段对于科研的体验,以后再以难以寻找。

老实说,做科研在不喜欢的人看来,其实很枯燥;可是真正享受其中的人也是快乐的。天天刷着种种论文,如同刷游戏攻略一样;天天调试以及书写代码,如同打怪通关。可是对于初学者来说,这其实大部门时间就是枯燥的。

举一个例子,大家经常在朋侪圈立下一个flag,从今天开始我就要开始健身了,而且花了高价办了健身卡,还试图请教练监视。最后,健身卡又经常被转卖了。大家都知道健身有意义,羡慕康健的身体以及漂亮的肌肉,可是坚持历程中确实挺枯燥,也没有太多捷径可走。5. 我适合科研吗,要读博士吗?许多同学不止一次都问过我这个问题。

我自己以为这是一个决议性的问题,不是一个二元判断的问题。设想你去了一个公司,可是公司都是新业务,需要你学习,那么你能要求只能接受自己适应的任务吗?人生的局限许多都是自身的认识所限,自身的清闲所致,而不是自己真的不适合。所以读博士一样,这是一种选择,会影响着你人生下半场的轨迹,而不是是否适合的问题,也没有对错。不快乐的人纵然不选择读博士,最后可能也不快乐。

只要这样想,我想许多同学就会轻松许多,因为至少不会再轻易否认自己不适合做科研。可是确实有一些痕迹可以开端判断一小我私家是否适合读博士。我建议读博士前问一下自己:(1)我是否愿意为一个事情重复折腾,每次只是将这个事情做得好了一点;(2)我是否能够蒙受短时间高强度的事情,自己的身体和心理能否蒙受;(3)我是否能够平静地做一些思考,而不是盲从别人的意见;(4)我是否有强烈的自我驱动能力,倘使没有人提醒和摆设,仍能够有做事的动力;(5)我是否有强烈的责任感,愿意将分配给自己的事情完成,或者自己负担的事情努力做到最好;(6)我是否能够长时间专注的做一件事,纵然内里的正反馈可能很少或者很慢。6. 读博士和硕士到底有什么差异?其实说差异,我以为真的有点难,需要凭据详细的导师以及详细的学生来看。

可是可以说一下详细的造就目的其实纷歧样。对于硕士来说,一般是掌握开端的科研方法,能够胜任某一特定问题的解决即可。而博士来说,则是一个全方面的训练历程,所以才需要那么长的时间来完成,可能包罗需要提升的能力主要为分析解决问题的能力、独立科研的能力以及相同表达的能力等。

我自己认为一个及格的博士应该是,有一项代表性的技术或者事情,有2至3篇高质量的揭晓论文,能够独立找到研究偏向而且独立完成,能够有能力领导学生做科研。能够给别人教学课程以及造就别人做科研的能力,这是一个博士向教职过渡所需要的能力。一般来说,应该是在读博士竣事之后就应该开端具备的。

另外,读博士所谓的压力近些年来有点被神化了。我的明白是,既然选择读博士了,就要对有连续的支付和蒙受随之而来的辛苦和压力。生活没有完美的无压空间。

可以明白为,这只不外是小我私家综合能力的训练历程。举一个例子,喜欢看武侠剧的同学,一个常见的情节就是一个小僧人上山学武术,吃尽了苦中苦,终于修炼成了“绝世武功”。

虽然这个例子有点夸张,可是想想内里的剧情,有哪个武功妙手上山两三年修炼就练就了一身本事。另有运发动,有的是花近十年的时间训练,最后才取得的奥运金牌。如果想不通读博士为啥刻苦,就可以想一下,这个历程其实自己一直在发展;而论文可以明白为片刻的正反馈,让到场历程中的人们不至于那么无聊而已。

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整个历程,应该关注的是,自己到底是否变强了,是否真的变强了,是否可以在一个研究点或者一个研究偏向上,“指点山河”、“激扬文字”。7. 我代码基础欠好, 所以没法做科研?读博士是一个综合能力的比拼。

许多ACM金牌的同学未必喜欢做科研,也未必真的适合做科研。可是代码基础欠好,真的会造成比力大的影响。

好不容易做了几天实验,最后发现代码写错了;数据跑了几天也不出效果,因为是算法太低效了。特别是现在的开源时代,如果自己写的代码开源出去,又被别人发现bug,或者被别人吐槽代码气势派头以及正确性,那么就很欠好了。所以代码基础不行,那就学吧。

从另外一个角度来说,许多研究题目并不是代码驱动的,焦点的想法、设计才是关键。究竟不是所有的项目都要求能够通过互联网大公司的代码磨练。

许多科研题目也并不是重新开发,有着前辈们为我们写好的代码。那样的话,改代码或者照葫芦画瓢的写应该是不难了。

而且也可以偏重理论或者想法的提出,这样也可以多举行互助,与一些代码能力较强的同学互助,从互助中学习与提升。8. 如何选择研究偏向,兴趣是第一要素吗?兴趣的寻找和发现是一个极为缓慢的历程。追念起来,大家小的时候是否也学过奏琴、写字或者跳舞的履历,又有几个说自己真的是因为兴趣学的。纵然小时候可能很是喜欢,现在是否又真的喜欢?所以做任何事情,如果仅仅通过短期判断,是很难发现自己是否有兴趣。

对于科研来说,也是一样。现在的学术事情满天飞,每隔几天就来一个所谓的“爆炸性科研希望”,很容易让局外人发生错误判断。其实许多时候,你之所以喜欢,可能是情况对你的重复渲染。有些同学凭借在实验室短短几个月的时间就下定判断,自己对某某偏向彻底没兴趣、对某某偏向很有兴趣。

我以为这种判断对于“意志不坚定”的同学来说,可能不太准确。举个最简朴的例子,许多小朋侪初次看到钢琴的时候,如果怙恃和他说,你有兴趣学钢琴吗,我想应该有许多小朋侪回覆是。可是如果履历了半年的艰辛学琴的历程,再问小朋侪说,你另有兴趣学钢琴吗,我想开始有些小朋侪回覆说不喜欢了。再过一段时间后,可能放弃的小朋侪将会越来越多。

举这个例子就是要说明,兴趣是真的恒久接触后才气知道。另外,不知道大家有没有履历过,开始许多事情实际上很厌倦的,可是由于不停的去做,最后竟然也喜欢上了这个事情。我料想许多运发动可能有类似的感受吧。我想表达的是,不要想太多关于偏向是否感兴趣的问题。

只要选择的偏向还处于蓬勃生长期,我以为对于初学者来说,问题都不大。固然,纵然是冷门偏向,随着时间的投入,也可能有技术上的突破。总之,研究偏向可以判断的更为简朴一些,别想太多。

选好导师比研究偏向重要多了。9. 如何开始早期的科研训练?我建议科研训练从开始就要专业,不要说先随便找点工具学,因为学术就是一个严谨的事情。有条件的同学,可以实时进入实验室,多和老师讨论。

没有条件的同学,我给出一个简朴的科研训练列表,仅供参考:(1)从视频网站中(如“后浪”之站)选择 机械学习、深度学习、自然语言处置惩罚、盘算机视觉等外洋知名大学的知名在线视频,一集一集地看。同时使用搜索引擎找到对应课程的课程主页,然后找到作业部门,只管认真完成。不要贪多,要循序而渐进,要力争整门课程大部门内容最后跟下来了。

遇到公式部门,建议一定自己推导;遇到模型,建议自己实现一遍或者看看网上的开源代码。(2)在上课程同时,一般课程都市推荐念书或者读论文。我建议要一起做一下。初次看论文的时候一定会有一种感受,满篇的论文至少有几十个单词不认识。

我建议是只管认真读一遍论文后,寻找网络的中文解读(如知乎、论坛等)。注意,不是因为外语才推荐大家这样做的,而是中文的解释有可能给初学者最为直观的明白,可以快速入门。这些都竣事后,可以再回去精读该论文。

如果另有读不懂的地方,不建议长时间纠结,因为许多地方可能原始论文也没写清楚或者不是暂时的知识所能够明白。(3)动手写代码。

一旦读过几篇论文之后,建议选择一篇具有源代码的事情举行复现。注意,一定要选择好事情的好代码,确保一开始入门就是根据最正规的途径举行。试着从代码的角度再次分析论文中的部门。

当源代码读懂后,可以试图下载数据,而且试图跑通论文中的实验。如果能够获得和论文中相似的效果后,说明已经基本可以到达开端的论文明白。

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下一步就是复现代码,确保能够复现源代码。(4)如果系统性的上完一门课、又实现过若干论文的源码后,可以多找找最新的一些Survey文章来读。各个偏向的都可以看看。最后可以挑一个眼缘好的偏向深入阅读,而且看Survey中对于这一个研究偏向中的焦点研究问题是什么、哪些研究学者的论文被大量引用。

一旦问题和对应的学者锁定后,就可以思量follow一个问题了。(5)初次上手一个问题,我建议首先找到该问题最为经典的一篇文章,相识清楚基本的问题界说、评测方法以及已有方法。

通过下载真实数据荟萃,构建评测实验,实现代码,分析bad case等途径检察已有方法具有什么问题。然后试图模拟已有论文叙述的研究念头,看看能否将数据中发现的问题转化为学术问题。

总体来说,这一历程很难,不要着急,不要急于求成。也不是这篇文章的重点。

结语原来还想写第十个问题“本科生如何能够揭晓顶级论文”,可是想想当初我自己并不是那种科研小天才类型的学生,而且科研的导向应该是全面系统化的,而不是论文为王,要有真本事,如白纸推公式、vim写代码。我记得自己其时本科阶段很是希望能够发出来一篇论文,可是一直到研一下学期才发出了人生的第一篇论文。

时至今日,我还清楚记得论文揭晓的前一天晚上,断续地睡觉,一直到早上收到了接受邮件,我重复读了频频,确定这是真的后,才又继续睡觉了。可以肯定的是,在接到邮件的一瞬间,感受人生到达了“巅峰”。第二天,这封吸收邮件,我想应该是重复读了十频频。

这种感受只有履历过科研的人才气懂。鉴于此,不谈第十个问题了。科研虽难,可是不履历会有缺失;正在履历的人,有的自得、有的痛苦、有的正在思量放弃。

无论怎样,总有人为它的魅力着迷。学术如苦旅,我亦是行人。转自:AI科技评论。


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