作者:李晓瑜 来源: 中国科学报 发布时间:2019-12-16
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“反刍消化”中迸发灵感

 

■李晓瑜

反刍俗称倒嚼,是指某些动物进食经过一段时间以后,将半消化的食物从胃里返回嘴里再次咀嚼。顾名思义,就科研训练而言,是指已经有目标、有倾向地寻找问题,在前期思考理解的基础上,研究人员开始设计问题的解决方案。

说到反刍消化,基本已经进入读论文的最后阶段,也是最关键阶段。这是创新创意、灵感迸发的阶段,也是开始登堂入室、初步产生作品的阶段。这个阶段离不开囫囵吞枣、细嚼慢咽这两步的积累,某种程度上,前两步中的部分动作有可能与第三步的“反刍消化”形成局部迭代。比如,细嚼慢咽的时候,可能会发现问题,直接开始局部反刍。等反刍消化的时候,也有可能发现某个问题当时并未做到细致和透彻,就需要反过头来,继续细嚼慢咽。

反刍消化阶段,“半消化”的食物主要指第二阶段的创意想法,这时每个想法的可行性分析与技术论证,是消化的主要动作。一些同学在反刍消化阶段,就能够完成整个课题的关键设计、计算和验证工作。如果是这样,说明你运气是爆棚的。因为很多时候即便大家已经进行了算法设计,开始了数据实验,也有可能被推翻重来。

那么,到了反刍消化的时候,我们需要强化这样几个科研思维,并尽量避免误区。

1.打破惯性思维,多问为什么。反刍消化不是单纯的理解,而是知其然还要知其所以然、推陈出新,进而帮助我们推衍新想法的一种科研路径。这就要求我们不断打破原有的惯性思维,多问几个为什么。当发生条件、数据、结论矛盾的时候,敢于去质疑任何一个已经被证明的环节。因为我们做科学研究,某些时候追求的是全局最优,而不是局部最优。

前几日,看到某本书里一句话,“当我们习惯了,就习惯了,但是孩子不这么看,他们会发现问题,他们会觉得不正常,他们会质疑这些,他们会有新的想法。但是,我们不是,只是因为:习惯了”。当时,我深受触动!为何我们就习惯了呢?因为大家很容易被已知经验条件束缚住,形成思维的盲点,进而也就失去了创新和发现真理的机会。所以说,我们要有敢于质疑定论的勇气,同时小心求证、不断探索,才能真正地破除惯有思维的束缚。

2.技术推演不等于逻辑证明,有效性与正确性是辩证存在的。大数据时代的到来,将人工智能再一次推向高潮。面向行业和领域应用的大数据挖掘,给经典学科的研究范式带来巨大冲击。一个传统行业走向智慧化,需要经历电子化、信息化、数据化、智能化等四个阶段,由业务驱动转变为数据驱动,进而方法论也从原有的严谨逻辑推理和定理证明,走向实证数据科学的新范式。这意味着,我们对应科学问题的学术研究,也要顺应时代发展需要,方法论要变革,科研路线和思维也要变革。

很多做机器学习、深度学习等核心算法研究的同学和老师们,他们都有一个感受,那就是这方面的很多研究落实到实验角度,就需要做大量的调研工作,模型的有效性很难做到完全通用和泛化。这里我们无法用简单的数学定理证明,告诉研究者哪个算法最好,但是在不同的数据集(实际业务数据和应用)上,不同的参数调整会带来一个直接的结果,告诉你这个算法就是有效的。此时,参数为什么要这样调整、这样的参数配置是不是最优的,这些问题都没有明确的答案。可以说,某种程度上研究有效比单纯的正确性更重要。顺理成章,反刍消化的时候,技术方案的论证和推演不等于逻辑证明,只要你的数据分析方案是有效的,哪怕是一个特定问题也是有价值的。

当然,这个观点不是普适的,涉及到不同学科,学术论文的方法论略有不同。比如数学、物理等,还是需要严格的逻辑证明的。但是,对于时下的大数据、人工智能是比较适用的。

3.多维度对比,进一步夯实思维的缜密性。反刍消化的时候,需要对于同一个问题不同角度和层面的技术路线进行横向、纵向的多角度对比。在对比论证的过程中,科研人员能快速掌握同行的研究思路,并且定位自己的技术优势。科研创新可以简单分为三个层次,一种叫应用创新,指的是同一个技术应用于不同的场景和行业,将思维进行创新迁移;一种叫技术创新,指将不同的方法和技术做整合与嫁接,用于解决同一个或同一类问题,在这个过程中会有部分技术的创造性发明;第三种叫原创创新,是最难的,也是价值最高的智力活动,从零到一,发明创造出全新的方法、原理或技术。有了这个基础认知,在反刍消化的时候,大家也可以多鼓励和肯定自己的灵感,进行不同层次的创新活动,进而逐步建立科研成就感,慢慢形成专业的“真知灼见”。

其实,反刍消化、细嚼慢咽、囫囵吞枣,这三个步骤或方法,不是孤立的,也不是浑然一体的万精油。针对于不同的学科、不同的研究目标、不同的研究主体,是会有变种和迭代的。

愿这三个方法,在一定范围内,能帮到部分科研工作者。

http://blog.sciencenet.cn/u/uestc2014xiaoyu

《中国科学报》 (2019-12-16 第8版 博客)
 
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