【研究人員集體崩潰】工程師苦問:如果研究被搶先發表了,你應該放棄嗎?

【為什麼我們要挑選這篇文章】寫論文、做研究最怕想法搶先被別人發表。那種過去幾個月的努力付之一炬的感覺,真的是生不如死。海外有網友在 Reddit 上訴苦:如果自己的研究已經有人發表了,該怎麼保持動力啊?本文幫你整理其他網友的四大回覆。(責任編輯:陳伯安)

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本文經 AI 新媒體量子位(公眾號 ID:QbitAI)授權轉載,轉載請聯繫出處

作者:量子位/ 秃栗子

做研究,常常令人頭禿。

其中,一個重要的禿點是:

當你發現自己想做 / 正做著的東西,已經有人發表了,還怎麼保持動力啊?

有位讀研的少年 (vikigenius),就在 Reddit  機器學習版,這樣發問了。

一日之間,熱度已有 180 點。大概是擊中了每個研究人員都會遇到的困境。

想起去年秋天,首爾大學的一群研究人員發現自己的語音合成研究,跟英偉達剛發表的 WaveGlow  之相似,於是趕忙把自家論文也傳上了 ArXiv

英偉達論文
首爾大學等論文

為了搶時間,還迅速開源了程式碼。這一步,總算趕在了英偉達前面。

當然,韓國的研究人員們很幸運,發現「撞車」的當下,剛好有成品在手,隨時可以提交。事後還收到了英偉達發來的橄欖枝。

而通常來說,一己之力想要抗衡大廠幾乎是不可能的,被搶先才是常態。這該怎麼辦呢?

Reddit  樓下,討論十分熱烈。

總結起來,大概有這樣幾個思路。

題目選難一點,具體一點的來做

第一,是關於研究問題該如何選擇。一位網友(-Tyrion-Lannister-)說:

大體來說,如果要避免撞車,就盡量選一個有些難度、又有些意義的問題去做。

不過,不建議離整個領域的關注點太遠,除非你有很強的直覺或者理論,證明它的合理性。

找個中間地帶,一個受關注的問題,只要解決的角度和其他人稍有不同就可以。

雖然,發現這樣的點,要花不少時間,但質量還是比數量更重要。

還有一位網友(alexmlamb)說:

如果你的想法,總是被別人發表,也許是那些想法還不夠具體,或者不夠豐富。

好比,如果你的想法是「用 GAN  來做基於模型的強化學習」,或者是「對影像進行無監督學習來做圖像分類」,那肯定會被搶;

但如果是像「分布式強化學習」或者「Wasserstein GAN」這樣豐滿的技術思想,就很難被其他人挖到了。

當然,對一個研究生來說,擁有獨一無二的想法並不容易。

別一看撞到就放棄,你還有很多空間能發揮

第二,不要因為撞車就放棄。網友是這樣說的:

不要看到有人發表,就把自己的想法扔掉了,可以考慮怎麼才能擴展它,強化它,在它的基礎上做些什麼。科學也就是這樣發展的。

只要想法是認真思考過的,就應該還有一些餘地,可以繼續做下去。

另一位網友(machocornflakes)補充說:

要仔細看過那篇和你撞車的研究,找出不一樣的地方。

如果真的仔細看了,還可能會發現對方的研究,其實沒你厲害。

其實意譯了,原版長這樣:

你會很驚喜,外面都是垃圾

清楚意識「結論」和「論證過程」,哪個對你重要

第三,重點是培養能力。還是來自網友(-Tyrion-Lannister-)

讀研,還在開發自身技能的階段,不到改變世界的時候。

所以,如果有一項已經發表的研究,你為這項技術找到一種特別的應用,依然可以是有用的貢獻。

第四是個提示,不要太追求驚天動地的結論。

這關係到學術創新的環境,網友引用了之前 Nature  的一篇評論文章:

審查論文的時候,主要問題應該在於結論得出的過程合不合理,而不在於結論本身重不重大。

所以,即便兩項研究主張了相同的結論,也應該重視他們各自的方法。這樣,才更有利於提升發表論文的整體質量。

後來者參考前人工作的時候,才能更大程度上避免引用到那些片面的、或者在狹窄範圍內得出的結論。

對審稿人如此,對研究生也是如此。再聯繫上一條,學生時期的重點是培養能力,不是驚天動地。

如果前四條都沒幫上你,可以借鑒最後一條,來自網友(po-handz)

湊合一下,克服一下,適應一下。

畢竟,想法被別人搶發的事情,以後還會不斷出現的。

加油吧,各位研究人員

所以,做人最重要就是開心。

提問的少年也是懷著這個目標,才發問的。他說:

發現自己的想法被人發表,已經好多次了,這次也只是需要一個解壓的出口而已。

和大家討論了一波之後,已經恢復了元氣。

各位也要加油啊。

(本文經 AI 新媒體 量子位 授權轉載,並同意 TechOrange 編寫導讀與修訂標題,原文標題為 〈发现自己的 idea 已经被人发表了,该怎么办?研究生灵魂发问,引起热烈讨论 〉,首圖來源:Unsplash, CC Licensed。)

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