人工智能博士万字长文分享——该不该读博，怎么选导师，怎么读写论文

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来源：混沌巡洋舰（ID：chaoscruiser）作者：许铁

整理编辑：张佳

【新智元导读】这篇近万字长文来自人工智能与计算神经科学博士“铁哥”，今年7月他刚刚完成了博士毕业加创业的一段艰辛历程，本文他和大家分享“关于读博的那些事”。

这个七月，铁哥完成了博士毕业加创业的一段艰辛历程，这两方面的经历让我对很多问题有特别的思考，写篇长文，与大家分享。

本文作者“铁哥”

该不该读博？什么样的人该读博？

一个更好的问题是，什么人不该读博？我想如何你心理上对这个问题还在犹豫，可以比较直接的归入不该读博的一类。 原因在于从世俗的成本收益角度来看，读博的收益可能不如直接进大公司的，而且读博的过程充满挫折感，那么如果你要设置一个缺省参数，就是不读。

类似的还有如果你犹豫要不要创业，那么比较肯定的告你就是不要创业，因为了考虑了风险后的收益分析，创业的收益一定不如进大公司。

那么如果你不是属于前面的那一类，而是目标非常明确的，恭喜你拥有了读博的必要非充分条件。注意还不是充分条件，因为有些动机即使明确，也依然不推荐读博，比如：

惯性需求。硕士成绩还好，或者没想好以后干什么。因此继续，最后能够捞个学位。这是典型的好学生思维，但是进入到博士阶段将是大坑。这一类人往往忽略机会成本，因为读博的时间可以相应做很多其它事情。

光环影响。就是为了虚荣心。虚荣心的微小满足将被证明远远值不上中间吃的苦。

碍于人情。硕士导师对我太好，所以继续读博。这是典型的掉入陷阱的前兆，思维缺乏理性和深度。

这里我要强调以下你的动机：我认为想要读一个全日制博士的动机，基本可以归入以下三类：

不科研不快者。也就是说科研就有一种上瘾的感觉的人，不科研就不舒服。这一类人没有什么理由不读。注意这里区别于那些对科研向往的民间科学家，他们也有兴趣，但是他们对真实的科研毫无所知。这里的上瘾，是那种对一般人认为的24小时泡实验室的生活非但不觉枯燥且乐趣十足。

非常明确要当大学老师。目前的大学老师博士是硬性门槛。因而如果你非常明确你的未来不适合进大厂或从政，而是当老师，读博士是避不开的。

技术型博士。有一些博士是在平时的工程中遇到瓶颈并发现了非常值得入手研究的课题。这一类往往读博是绝好机会。因为它可以让你心无旁骛的解决这个问题，而且还有领域大牛导师带领。

该选择什么样的学校读博？

其实从本硕过渡来的孩纸最常见的思维是非名校不读，当然这一点只要你在学校大部分时候都正确，甚至是你当大学导师的时候。然而，相比本硕阶段，学校的重要性在读博弱了很多。而另一个后面的核心讨论内容：导师的作用开始崛起。而导师的作用对于读博比学校要大。

如果你一定要就学校的问题说两句，我觉得首先是学校名次还是要看的，但只要满足一定条件即可，比如一般大学招聘老师看重的是否全球前100（根据ARWU， USNews，或者Times）。

另外，地点真心很重要。一是地点决定了你的视野和圈子，会影响你的思维能力，比如在纽约伦敦北京，肯定优于在某村。尤其是你学文科或社科类。而对于工科生，附近地区的科技实力显然不容忽略。

其次，地点决定生活质量。读博已经很苦，这个不说你也懂。

如何挑导师？

之前在知乎上发过一篇文章：如何挑导师。核心内容如下：

斯坦福的一个教授在专业科研杂志Cell上讲如何挑博士生导师，完完全全的从学生的角度出发。Cell文章来源：How to Pick a graduate Advisor. Ben A Barrres 2013

挑选导师的第一戒律：万勿因为导师的课题恰好是你想做的题目而选择导师。--这也是几乎所有博士生犯了的错误。记住，有意思的题目多的是，如果你想解题，这辈子有的是题目给你解，而且你也一定可以找到无数个你同等感兴趣的题目。

所以，挑选导师的第一步，放开主题广撒网。

编者按：其实一个本科和硕士阶段的学生真的需要掌握的是他自己的intelligence pattern，智力结构或者受脑力的类型而不是具体的兴趣点。很多人的兴趣在不停变化，甚至因此不断换专业，开始以为感兴趣的很快没意思了。

在你自己适合的大类上找出所有可行的导师， 做成列表。然后试图做lab rotation， 即实验室大串连，做一个各地实习一段时间的大旅游吧。万万不要就找一个实验室，一个特殊的题目就从了。好比女怕嫁错郎， 嫁错导师毁一生，问题是一样一的严重。

挑选导师的左右黄金法则：

在第一戒律之后，作者提出了框架性的两大法则，我称之为左右黄金法则。

第一，选真正的科学家。

第二，选好老师。

第一黄金法则，选个好科学家 --- 一个鉴宝过程。

如何鉴定好坏科学家？

作者又提出了第一戒律：不要因为某人在名校拿到教职就从了。那些年轻的assistant professor往往没教职，按照他的经验，这些年轻人往往是super choice-绝佳之选。

来点实用的，作者提出好科学家的基本能力：提出关键性问题及其可行性解决步骤的能力（其实这个能力一通百通）。

CV 看看成就什么的。但不是成就越大越好，大家都知道的，大牛往往也没时间理你。具有新技术，手里人还不多，有时间管你的年轻老师往往是好选择。

Funding ground 拿到资金支持的情况，拿不拿到一些好的资金往往也是导师实力和是否工作勤奋的证明。

问问身边年长老师吧，那些人不会怕得罪人。这招我还真没听说过，估计是相当厉害的。

一句话：挑导师如淘宝。如果你挑导师的时间还不如挑手机小汽车，那你就是那未来当儿戏了。

第二黄金法则：选个好人 --- 好科学家不想对你好，你得到的依然是零

通过第一黄金法则，只有好科学家留下了， 然后进入第二轮筛选，考人品。--科学家都是按科学方法来的。

好导师第一个要做好的事情就是帮学生找到好而且可行的题目，耐心的帮助学生提出实验框架。随着博士过程的深入，逐步增加学生的自主性。

关于题目的提出，真是个极为考究的过程。难到不可行的题目是浪费学生时间，而简单trivial的题目会让学生失去PhD的意义。

好的导师会花大量时间和学生讨论科学，设计实验，写论文和申请奖金，进行事业生涯的整体规划。而且具有人情味，学生想要因为家庭原因想要离开的时候会酌情理解。

作者提出三个挑导师人品的可行方案：

访问他现在的和曾经的学生。鉴定导师的科学素养问老师，那么鉴定导师的人品就问同学。

查看实验室里学生和博士后的比例。如果几乎都是博士后，通常说明实验室的老师不感兴趣培养学生。因为带学生是个费心力的事情。

最后也是最重要的，查看博士生导师的之前的“博导成功率”他带的学生多少继续学术道路（对于应用学科不适用）。

事实上在中国， 导师的圈子的重要性完全不能忽视， 尤其是对于后续希望选择科研的同学， 从发文章， 到funding， 到后面的找工作， 都是你导师圈子辐射的直接体现， 选择你导师， 就是选择导师圈子。

如何写出第一篇论文？

在选好导师后， 最重要的工作就是如何写作论文了。那么， 科研新手如何打开思路写出第一篇论文呢？

其实这个问题的第一个关联话题是：如何选课题。往往越好的学校和导师， 越有野心的学生， 就越喜欢挑战性的题目。事实上， 这个思维包含着比较大的坑，尤其对科研新手。因为大课题意味着大风险。而大风险意味着很快被挫败。

那么如果完全做一个修修补补别人作品的小工作呢？想必用一生最宝贵的时间来做一件事大部分人也不甘心。

我觉得对于这个问题可以推荐的是一个相对折衷的路线，也就是think big， start small。定位一个小问题， 但这个小问题足以通向一些有趣的或前沿的大问题。这个小问题有足够多的前人铺垫可以让你学习， 而后续可以四通八达。

定义这样的问题就需要你和你导师共同努力了。注意， 开始这个课题搜索的时间一定不能省去，方向好了事半功倍。经常看到有同学博士读了三年， 想要放弃自己的课题， 虽然这个风险不可避免， 但是总要想法避免。

有了好方向，下一步问题有了一定的成果，才真正涉及到写论文。关于如何写论文， 巡洋舰也有一篇长篇论述：

论文写作最重要的是什么？我用“沟通”来贯穿始终。

首先一篇文章最重要的不是它行文多么严谨，公式多么复杂， 而是它所要传达的意思， 这个意思是什么 ，传达的好不好， 就是看一个文章写得到不到位的根本。

通常写论文的人容易陷入的思维模式是你想要把自己做的东西一个不漏的全说出来，但是这是一个思维的陷阱，因为写论文其实是把你的想法卖给别人，用一个流行的词语说-叫建立连接， 建立你与学术圈的连接，建立你与整个人类在这个领域的思考的连接。这更像是一场对话而不是你的独白，下面我就谈谈- 连接。

每一个科研工作者都无法逃避的宿命-通过论文和科学共同体沟通并请求接纳

写一篇论文是一个构建连接的过程，你的文章如同一个沙漏，你往里面投入一大堆别人的文章（其实是前人的想法），通过你的文章这个漏斗， 过滤出一部分自己的想法和理论， 并因此显示出一些之前看不见的联系， 从而把前人的那些想法和一批新的人建立起连接。你的文章就起到了一个联系idea到idea的桥梁， 这样的桥梁多了， 学科就逐步进化。

所建立连接的数量和质量， 也是你的文章优越与否的标志，就是人们常说的各种index。事实上，你索引的文章等级越高， 你的文章也通常等级越高。这也是为什么文章中的reference如此重要， 因为它们可以更加清晰的提示这些连接。

这个想法和想法互相连接的过程，在行文中可以看成一个论文从introduciotn到discussion的全过程。introuduction 是输入部分， 把前人的思想引入， discussion是从你的结果再引申出一些新的结果， 并预示一些前人没有发现的新的连接。这两部分也通常具有一种对称式的结构。

说到连接， 我还要回到沟通。你要连接的好，就要把自己的意思转述清楚， 那么如何把意思最清楚的表达？其实多数论文具有的类似八股文的结构， 不过是为了方便好好沟通而沉淀下来的，只是人们往往只看到了形式忘记了实质，而用更加晦涩的语言填充这个结构使得沟通更加不畅。

而我想说的是，想要意思信达雅最重要的不是套用任何结构， 而是行文中的逻辑流。何为逻辑流？逻辑流就是文章一环扣一环的意念结构， 或者说一个思维向导， 带着人从一层走到另一层，如同盗梦空间里的大师， 让你进入一层又一层梦境。俗称，make a story，你得讲一个故事。如同流水一般把琐碎的公式实验结果串起来。逻辑流是你所要真正表达的意思， 或者用一个先进的词“meme（模因）”的载体。

文章意思传达的载体-逻辑流

那么逻辑流这个东西如何构建呢？

逻辑流是什么？无非评书的起承转合， 就是衔接完美的讲一个段子。

这也是文章写作最有意思的过程，也是最难的部分， 你要用到的一个心法就是从粗轮廓到枝叶。粗轮廓是文章的骨架，在学术论文写作中，它是由小标题和图表组成的。我觉得最好用的方法是把文章中有的一个个关键节点都记下来，然后让各个关键点自然衔接， 如同做一个presentaton（你就可以先准备个PPT）。你假设要把一个主题很清晰的讲给别人听， 需要几个关键点就可以把一个问题说清，然后你依次用几张图表把这个问题说清楚。

比如你立一个主题， 屌丝如何逆袭白富美， 然后呢，你就像你的奶奶要了解这个主题 ， 你要首先告诉你奶奶屌丝和白富美是什么， 背景出自何处。然后呢 ，你要有一个起承转合的过程，就像在说评书。先抖个包袱 - 比如说世界最远的距离不是南极和北极， 而是屌丝和白富美的距离。卖个官子奶奶已经开始侧目聆听了， 然后你开始“承”和“转”-虽然世间屌丝多被甩， 然而却不乏有成功者， 为什么？这些屌丝基因突变了？还是他们掌握了不可告人的兵法? 这时候奶奶已经开始不得不思考了。

最后是“合”的时候了， 也就是要亮出我们的results: 我们通过我们的调查研究， 首次发现了世界独一无二的屌丝逆袭兵法：你把后面的秘诀部分核心point列出来，并跟随画出关键图表。 如第一小标题“统计表明三里屯的屌丝比五道口的更有战斗力” ，跟随第一幅图“各领域屌丝逆袭成功率排行榜单”， 第二个小标题，“为什么三里屯屌丝逆袭更成功 - 逆袭的路径依赖分析” ，附图：三里屯屌丝pk五道口屌丝职业薪水变化图， 并说明调查研究显示，金融屌丝的升迁路线是三里屯屌丝战斗力更强的原因。第三个小标题，职业之外的因素-增量思维脱屌法则 -- 副标题-画大饼做包装（和做金融类似）， 附图- 装作高富帅的屌丝骗得白富美。这几幅图和简洁的画让你的奶奶都明白你要干什么事，为什么那么干，并且最终引导她得到结论-而不是灌输给她结论，这就算极为成功了。你奶奶终于悟到入对行加适度包装对屌丝的终极意义，就好了。

下一步你要做的是如何把这个骨架添枝加叶，变成一个能跑能跳的活生生的文章。这点，你要想到的其实是重复在每一个分point上继续思考每个小节内部的逻辑流。 比如， 你要说明金融领域屌丝的战斗力最强， 那么需要几个分点(从世界格局谈到A股走势)？这一点做到的最高境界是句子和句子之间没有冗余 ，你既不能删除一句话也不能添加一句话。在这各时候千万不要纠结语法，因为这无意间会影响你思维的自然流程。你就是把你想说的都说出来 ，然后再顾及其他。

这个时候这些文字加上图，你已经有了一个大体上说得过去的故事。一般人看了都会长叹一声， 我他妈怎么没早发现这玩意弄得美人归，在这个基础上，才是你精雕细刻画出你的美文的时候。之后的每一步都要力求精致，需要秉承的原则依然是每个人时间宝贵， 你需要能少一笔就少一笔， 把你要的道理以非常准确简洁的形式呈现出来。这一步上的通用方法就是人工大数据， 你把所有你这个领域漂亮的文章，尤其是你要发期刊的文章一字摆开，模仿他们的书写方式写每一句话。

刚才讲的是文章正文部分的方法， 然后配合这一部分，还有一个至关重要的东西叫method，method这个玩意呢，就是一个使用说明书，好比这个时候分析完了屌丝逆袭白富美这个事情，你要告诉我如果我是屌丝， 我如何可以1，2，3，4能够追到白富美，当然最高境界是连你奶奶看到照做都能去追个白富美。虽然追不追的到后果自负，但是你要做到的是， 如果某人真的做到完全重复你的步骤， 文章的结果是可以重复的， 至少以你得告诉他以多大概率可以成功。

这个过程之后， 你的文章已经差不太远了。这个时候还是回到那两个字-沟通。

文章画龙点睛的introduciton（最前）和discussion（最后）可以在这一步完成。这个时候是你继续思考我之前说的沙漏结构的时候了。你总结前人文章和你主题的关系， 这是introduciton。你最后指出你的结果可能还与那些其他结果相关，以及对之后的人有什么帮助， 这是discussion。

你的结果呢， 其实是一个沟通前后的信息通道，一个信息整理的漏斗(其实这也是做phd的本质不是吗？输入的信息越广博，过滤的窗口越具体， 而最后引发的思考越广泛就越成功)。

如何养成正确的文献阅读习惯

对于正在读博的博士， 还是刚刚进入科研圈的青椒，什么是最重要的问题呢？如果你的答案是如何写论文， 说明你还没有入道， 事实上， 在能够正确写论文之前，正确读文献更加重要。所谓熟读唐诗三百首， 不会吟诗也会吟， 这一点上说 ，读论文是写论文的基础。而又经常被忽略。最近看到plos上一篇非常好的教人如何读论文的文章， 特此给大家分享。

我们正在经历一个论文爆炸的时代， 面对这个信息过载的危机， 最好的应对方法是养成正确的阅读习惯：

1， 正确阅读， 要做到每日一读。

一旦意识到阅读文献对研究者的必要性， 你会懂得除非你的阅读成为一种日常习惯， 否则你的知识一定会很快过时， 根本无法和先锋研究者进行对话。有的人有记录癖好， 把没读过的文章累计成一打， 这样的做法让你觉得暗自很爽但不过是一种幻影。你要真正去读， 而且不能等到写文章时候再读 ， 而是日常阅读。最好的办法是每天都设定一个固定的时间段来读， 即使是坐地铁这样的碎片化时间也很好！关键是， 要把它仪式化!

2， 在你的研究生涯早期， 透彻了解你所有要了解的背景。

不要以自己太忙没有时间为理由， 想象一下越是到了人生的后期， 工作， 家庭， 多少事物会让你无法阅读， 所以 ，在你的研究早期， 透彻的了解整个领域是核心重要的， 你后面更难抽出这个时间。这些知识将如同你的知识地图， 为你后面更精细的课题研究引入航道。

3， 不要忘记阅读领域经典论文

如果你要达到前沿，最好的方法不是直接去看前沿， 而是从你的课题的诞生一刻开始追溯它的发展。你必须找到那颗一点点达到领域前沿的知识树， 把每个核心概念串起来， 这个串联的过程， 就是把核心知识点通过一篇篇关键论文链接的过程。有了这些关键论文组成的知识树， 你不再会重新造轮子， 或提出别人已经想过而没有显著意义的学术课题了。

4， 不要忽略学科发展史里的信息

如果你已经开始构建这颗知识树， 那么请你重视这些知识发展和形成的历史， 它经历过哪些戏剧性时刻？哪些概念的内涵和外延发生了变化？为什么出现了这些转变？这个变化的背景是什么？经过这些思考， 你会对你的整个学科有新的理解，注意这些论文背后的人， 以及它们之间的关系。

5， 不要思维狭隘，只关注本领域的知识

有趣的知识点， 概念， 方法事实上很多来自其它学科的启迪。虽然你不能成为达芬奇那样的全才 ，但是在“专”和“精”之间达到平衡， 却还是可以做到的。一个窍门是寻找那些提供综述类文章的期刊，订阅它们，习惯性的阅读，这些综述性文章是高效的拓宽视野的好方法。另外你还可以通过社交网络增加这类了解。

6， 制定一个最核心的阅读期刊列表

关注核心期刊， 如果你关注的核心期刊少于20个， 说明你可能缺失一些关键信息。在定位这些期刊的时候，你既要关心它们的影响因子，也要考虑那些影响因子较小但是内容非常新锐的期刊。

7， 不要忘记教科书

经典教科书的信噪比永远高于论文，所以， 阅读教科书是高效的。一些最新的教科书可能在谷歌学术上找到。

8， 对于中国学生，合理使用公号，知乎，B站等现代资源。

能看到这个文章的人这点不用多说了。

9， 合理使用工作， 文献管理器来追踪管理你的文献阅读

合理使用工具会事半功倍，但不要依赖工具， 认为把文章放入工具就够了。

10， 主动建立知识索引或综述

好记性不如烂笔头， 把核心信息记下来， 自己给自己写综述！

11， 快速阅读文章

我们时间都很少， 文章不仅要读还要快， 如何快速阅读文章， 其实就是写文章的逆过程， 你写的时候哪些是最核心的， 你就抓住那部分看。

常用的工具介绍：

google scholar： 你的搜索装置也是你最好的文献管理器， 如何订阅喜欢的主题， 进行文献归档整理， 你可以搜索网上资料一大把。学会利用索引按图索隐的把自己领域一网打尽。

Zoreto： 极为方便灵活的免费工具。

paper：mac用户可以用paper， 管理十分方便简洁。

Mendeley：可以将文献归档打标签搜索 。

参考文章源地址：

Ten simple rules for developing good reading habits during graduate school and beyond：journals.plos.org/plosc

How to keep up with the scientific literature：

https://www.sciencemag.org/careers/2016/11/how-keep-scientific-literature

如何面对读博过程的卡壳情况？

一种读博最经常遇到的情景，就是课题怎么推也推不动了， 导师也不怎么帮忙， 这时候就觉得自己没有价值， 觉得干脆退了就得了， 或者沉迷xx逃避问题。每个读博的人大多在读博生涯遇到一次两次这样的问题。而遇到这个情景时候的处理能力， 也体现了博士的关键素质。

面对这个问题我觉得一个黄金法则是：复盘。也就是说你要做的不是马上沉入问题， 而是能够把之前所有做过的东西完全的整理和陈述一遍 ， 或者几遍， 不管你是跑步时候还是洗澡时候， 还是发呆。回到这个问题一开始的初心。这个时候你可能发现你的思路在某个时候开了个口子。

第二个黄金法则是把卡住的问题分解，得到一个更简单的版本， 从而有可能找到突破的线索。实时记录这些线索。

第三个法则是并行， 你最好手上有一两个可以同时做， 又不占太多精力的任务，这些任务的完成有利于你精神能量的恢复， 就可以更好的回到原问题。不要搞一个更难的任务，最后完不成反而精神头更差。

最后当然最实用的，一直不停的和你导师沟通， 即使他没有时间不能及时回复， 你会发现你在陈述问题的时候往往就在给自己打开思路。

博士毕业可以做什么？

当然大部分人的传统思维是，博士毕业就是读科研的，我也认为如果不想进入大学， 其实没有必要读博士。但是，毕竟博士的数量大于新增的教职，而且总有人后面改变了主意。是不是如果放弃科研，这个博士就白读了呢，围绕这个问题，居然也有一篇science文章。

Why earning a PhD is an advantage in today’s industry job market

为什么拥有一个博士学位会给你在工业界的工作添砖加瓦？

一句话来说，工业界事实上高度欣赏PhD头衔的拥有者：

“The idea that getting a PhD is going to hurt your chances of getting an industry job is a misconception. In fact, most PhDs go on to get jobs in industry and most get paid more than non-PhDs in the same position.”

为什么，这是因为PhD期间培养的一些特殊能力

1. They know how to find answers（博士擅长从未知中寻找线索得到答案）

博士擅长提出和解决问题。解决一个科学前沿的问题，你必须做到把一个大问题转化为可解决的小问题，通过查文献得到别人做果什么。制定计划，执行实验，寻找关键合作者，沟通，及时记录。这些 ，没有一个不是博士必须每日处理的，而工业界的问题，只是实现的目标有所不同，而方法论是类似的。

2. They don’t fear failure, they learn from it.（博士生不怕失败）

这点确实如此， 也必须如此。因为科研前沿的探索基本上大部分努力都是不会有结果的，而有时候一点点进步， 还是看到的一种幻想。但是呢，事实上做任何探索性的工作， 真正的功力恰在于面对失败或者不确定的结果保持不气馁和淡定的心态。这个素质在任何高难度和不确定的问题下都是必须的。

3. They know how to deal with negative bosses.

这个不用说，大部分科研老板都掌握生杀予夺大权且非常push，玻璃心早该粉碎了。

4. They are comfortable with uncertainty.

同2

5. They don't just regurgitate information, they create it.

不用说，研究的本质是创新。

6. They thrive on both competition and collaboration.

科研工作者往往更open和乐于合作，看看github和arXiv就知道了。这点大学里出来的博士会更乐于寻找合作和分享，当然也懂得知识产权的保护，因为他们知道创造的艰辛。

这些品质事实上可以被迁移到任何工业研发有关的领域，这点也是为什么很多大厂研发部都偏爱PhD。

因此我觉得博士毕业虽然首选科研，但是并不限于这个。大公司的研发部门，如阿里的达摩院，华为人工智能研究院等都是绝佳选择。如果你是一个创业者，那么加盟一个优质的创业企业，做一个持有股份的CTO也是绝好选择，虽然创业有风险，但是创业的过程给你的回报是无可匹敌的。

事实上我觉得还有一个博士生特别擅长的领域就是咨询，咨询最核心的能力就是快速定位问题查阅关键资料，以及展示沟通，是不是和博士培养能力如出一辙？

最终，做任何一件事都是有风险的，而风险与收益成正比是亘古不变的规律，重在过程，平常心看待结果是永恒的真理，无论读博，还是创业。