要不要讀博？讀博值不值得？如何才能順利完成博士生涯，并為職業(yè)發(fā)展打好基礎？最近，社交網(wǎng)絡上就此展開了一場爭論。

讀博還是不讀博，這是個問題。 是否讀博、讀博有多難是個經(jīng)久不衰的話題。最近，一個 reddit 熱帖再次點燃了大家的討（tu）論（cao）熱情。 一位機器學習方向博五學生談論了他的讀博經(jīng)歷，而主旨竟然是「為什么你不應該讀博？」。

為什么不應該讀博？ 這位博士生分享了他在「博士之旅」中的一些觀察，并表示自己的讀博經(jīng)歷和體驗并非個例。 以下是他的觀察結(jié)果： 首先，讀博耗時長，機會成本高，而最終的回饋卻并不豐厚。這有點像是一個騙局。一些朋友還分享過教授不讓學生畢業(yè)的「恐怖故事」…… 但這只是發(fā)帖人認為不應讀博的表層理由。 主要原因是讀博傷害創(chuàng)造力和創(chuàng)新性。博士項目吸納了很多視野廣闊、有創(chuàng)造力和創(chuàng)新性、有抱負、積極進取的學生，略微天真但有夢想。這些學生在開始讀博時擁有獨特的想法和視角，以及解決問題空間的新方法，并且期待自己能產(chǎn)生影響力。 然而博士項目把這些都毀掉了。在博士項目結(jié)束時，學生被變成了機器，用和他人同樣的方式來解決問題。他們被這樣教導：這是 SOTA 方法，你只要對這些算法做出哪怕微小的改進就已經(jīng)很幸運了。 問題在于 SOTA 可能只是局部最優(yōu)解呢。也就是說，這些學生被灌輸?shù)南敕ㄊ怯么蝺?yōu)方法解決問題空間。這就難怪他們無法做出有影響力的東西呢，方法本身就處于平臺期了。 那么如何使機器學習模型跳出局部最優(yōu)解呢？對探索 / 隨機化給予獎勵。 發(fā)帖人認為我們需要反省教學方式。顯然，為了高效，博士生需要具備一定程度的特定領域?qū)I(yè)知識，但這不能以想象力作為代價，更不能是尋求新方法的勇氣。99% 的新方法可能結(jié)果不如 SOTA 方法，但也許正是一個獨特的、瘋狂的 idea 會使領域變得更加開闊。 當你成為「專家」的時候，你獲得了很多，同時也失去了很多。發(fā)帖人表示：「在開始讀博前，我能夠很興奮地發(fā)動自己的想象力，思考一些天馬行空的方法來解決問題。其中大部分想法存在致命缺陷，但我對此并不設限。」 科研應當是一場富有創(chuàng)造性的瘋狂冒險。而博士項目吸引了有潛力帶來巨大影響力的學生，然后又澆滅了他們的激情和創(chuàng)造性。這就像明星大學生運動員進入了一個執(zhí)教糟糕的隊伍，最后變得越來越差。 這篇帖子發(fā)出后，引發(fā)了大家對「創(chuàng)造性」、「一味追求 SOTA」等的激烈討論。今天，reddit 上出現(xiàn)了一個回應帖，其標題是「為什么應該讀博」。 為什么應該讀博？ 這位發(fā)帖人是一位強化學習方向的博士，ta 表示很享受自己的博士生涯，并闡述了從讀博經(jīng)歷中學到的東西，給出了關于讀博的一些建議。 ta 認為以下這些事情使得讀博經(jīng)歷令人滿意：

與導師建立富有成效的關系。如果你足夠幸運，你的導師可能是世界級專家，還能即時回應你的問題，對你的 idea 感興趣并提出有益的改進建議。

在不要求具體產(chǎn)出的前提下，了解自己感興趣的主題。

日常工作能夠匹配你想要建立的技能組合。

基于自己的 idea 自主創(chuàng)建項目。

擁有實驗室專家資源，并鍛煉與其合作、社交、接受反饋的能力。

獲得去工業(yè)界實習的機會。

在頂級會議和期刊上發(fā)表工作。

如果你能從讀博生涯中獲得這些，那這次經(jīng)歷一定是有趣且值得的。如果你足夠幸運，這還將為你之后的職業(yè)生涯奠定基礎。 那么如何評估以上 7 點呢？發(fā)帖人提供了一些建議：

仔細閱讀潛在導師的最佳出版物和近期有影響力的工作，確認其此前是否指導過優(yōu)秀的學生。與潛在導師現(xiàn)在或之前的學生聯(lián)系，詢問他們與導師合作時的工作狀態(tài)。如果可以的話，你還可以參與實驗室輪轉(zhuǎn)項目。

了解實驗室同事是否有很大的論文發(fā)表壓力。如果是，那么你可能很難了解其他領域。你所在的實驗室 / 大學是否歡迎來自不同角度的創(chuàng)造性想法，是否有參加有趣講座、和有才能的人進行交流互動的機會？

你將成為 PhD 所學方向的領域?qū)＜摇Ｋ伎歼@會帶給你什么技能組合，讀博結(jié)束后你又能憑借它們獲得什么。同樣地，你還需要思考獲取這些技能的過程，以及你是否享受這一過程。

導師給你的是涉及狹窄主題的項目還是一幅更廣闊的圖景？（推薦后者，盡管風險性更大。）導師的發(fā)表文章主題局限于狹窄的主題還是多個相關領域？導師的工作是否具備較高質(zhì)量？

與現(xiàn)在實驗室的成員見面，嘗試了解他們的興趣、專業(yè)方向和合作意愿。如果他們近期發(fā)表過文章，閱讀并與他們進行討論。

博士期間的實習對學習和未來職業(yè)生涯很有幫助。機器學習領域能夠提供很好的機會，請盡量利用好這些機會。

實驗室同事是否經(jīng)常在頂級會議和期刊上發(fā)表文章？他們的工作是否被廣泛引用，或者更具體地，是否對領域研究產(chǎn)生直接影響？

最后，請記住一點，在現(xiàn)實中，你不太可能有機會滿足所有這些標準，所以你的期望要合理，將讀博可能獲得的機會與非博士的機會進行仔細權衡，認真評估所有證據(jù)，然后跟著自己的直覺做出是否讀博的選擇。 此外，這位發(fā)帖人還強調(diào)：

沉沒成本謬誤是真實的。在考慮現(xiàn)有項目和未來項目時，如果你在一個想法上下了很大功夫卻沒有成功，不要害怕改變方向。同樣地，如果你盡力了，但事情并沒有解決，也不要怯于更換導師或合作伙伴。在止步不前時要及時發(fā)現(xiàn)這一點，并盡己所能（當然是在合理的范圍內(nèi)）擺脫它。如果事情變得很糟糕，不要害怕輟學。讀博生涯應該充滿興奮和機會，而不是對失敗的恐懼。

沒有人能隨隨便便讀完博士。去年，Nature 進行的博士生調(diào)查揭示了博士學位攻讀中那些艱難的真相：科研壓力、與導師的交流問題、就業(yè)壓力等等。然而，依然有很多令人艷羨的「別人的博士生涯」。 當我們羨慕「別人的博士生涯」時，真正羨慕的是什么？當我們面臨讀博挫折時，是否要撐下去，能否撐下去？ 以及最根本的，讀博還是不讀博？這個問題，你怎么答？

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