「我博士第五年在读，但我不建议你来读博士，因为这是个骗局……」
一位外国网友在Reddit上发帖这么说，他自述研究方向是机器学习。
而且他还说，所谓「骗局」只是劝退博士的一个次要原因，还有更残酷的事实。
这个帖子在一天之内冲上热榜第一，已经有800多回复讨论。
AI博士，真的不能读吗？
纵身跳进博士生涯的科研党们，都遭遇了什么？
博士生涯，让我失去了什么？
博士皆苦，这一点似乎放之中外皆准。
Reddit楼主所说的「骗局」，一针见血地指出了很多博士面临的困境。
地狱难度的博士生涯，原因是导师故意卡毕业，用学位、工作机会等等东西将学生劫持为「人质」。
这一点，相信不少有博士经历的人都有体会。
读博时间长、机会成本高、导师太坑，但这还只是楼主抱怨机器学习读博的次要原因。
真正恐怖的，是几年博士读下来，热情、创造力、野心…….都没有了。
有创意、有野心的博士新生，尽管有些想法很天真，但是他们通常带着独特新颖的思路去解决问题。
但现实的大棒很快就会「纠正」他们。
你的导师或是前辈会告诉你，这种方法行不通，然后抛出来一个「最先进」的解决方法，要求学生按照这个思路来解决问题。
一般来说，项目结束时，绝大部分新生都会被改造成相同的机器。
若是能在现有的方法上稍微做出改进，就已经算学有所成，十分幸运。
但大部分的人很难用高度成熟的平台或方法做出出彩的成果。
对于楼主来说，他直到现在都会有很多新颖大胆的构思，但他已经条件反射般的否决自己，因为这和实验室教的XX原则不一样。
他「咆哮」道：
研究应该是一种创造性的、狂野的冒险。博士项目把那些有潜力产生巨大影响的学生完全阉割掉。
这就像当一个明星大学运动员被一个糟糕的教练团队选中，他们最终会成为比以前更糟糕的运动员。
爱因斯坦读博时，有拿得出手的成果吗？
此帖一出，立刻引发了网友的激烈讨论。
一天时间内800多回帖，而且大多是长篇论证输出。
可以看出，这个话题刺中了博士们的痛点。
在讨论中，很多网友都感同身受，并且指出，博士生涯的成功与否，很大程度在于导师的选择。
他们提出了这样一个有趣的观点：
爱因斯坦读读博士时，也没有取得拿得出手的成果。
爱因斯坦当年确实是在博士论文（《分子大小新的确定方法》，其内容是通过糖溶液的扩散与粘滞系数确定分子的大小。）已经通过之后，才陆续发表了光电效应、相对论等等重要成果。
而爱因斯坦本人也曾表达过对博士教育方法的批评：
在我看来，最糟糕的事情是学校主要以恐惧、胁迫和人为权威的方式来进行教育。这种做法摧毁了学生健康的生活态度、正直和自信。
学校教育最重要的任务是唤醒和加强年轻人的对工作价值的感知。
激发这些潜在的创造性的心理力量，当然比采取强制手法或唤醒个人野心更不容易，但它更有价值。
机器学习还有读博的必要吗？
连爱因斯坦都批评的博士教育，是不是没必要读了？
有网友从另一个角度提出了不同的看法。
他认为爱因斯坦在他的博士期间确实没有革命性的成果，但他学会了与科研圈交流的技能。
从学生的角度来看，读博士的唯一目的是学习如何进行研究，如何向学界发表成果。
在5年博士生涯结束时，这是一个人最应该从博士学位中得到的东西。其他的都是附加价值。
当然，如果你的导师有雄心壮志，希望你尝试一些有创意或狂野的东西，你是幸运的。
但是，这不是主要目的：你需要掌握的是如何说服学界相信你的想法有价值。
一旦你完成了博士学业，这些技能就会一直伴随着你，这些技能迟早会带来重大的发现。
所以，他认为，博士期间不应强求在学术上出成果，而是要加强自己与科研圈的联系，学会与业内专业人士沟通，为将来的科研生涯打好基础。
此外，在原帖「读博无用」热议之后，很快就有人发帖反驳：
他认为，读了博士，至少让他在这几点获益：
1、学会与导师建立良好关系。由此获得学术方面的建议和帮助。
2、有机会学习有趣课题，并且不期望具体成果。
3、日常工作和自我提高相辅相成。
4、独立主持项目、实习机会、同行交流。
5、顶刊发文。
而要真正从博士生涯中获益，这些Tips不能少：
1、好好选导师。看看他的最近的研究成果，和他手下的学生聊一聊。
2、调查实验室的研究方向发论文难度，做的东西是否够创新。
3、调查实验室论文发顶刊多不多。
4、认真思考自己希望从博士生涯中学到什么技能。
5、留心导师布置的题目，是具体而狭义，还是一个大的方向。通常来说，大课题容易出创新。
6、抓住实习机会，对于机器学习专业，实习尤为重要。
当然，人生起起伏伏，能凑齐上面所有条件，读一个「完美」的博士，真的很难。
但是争取所有好的情况，与不读博的机会、成本比较权衡，再决定是否要读，这是一种比较科学理智的方法。
怎么样？你同意他的观点吗？
欢迎你留言分享自己的看法~
参考链接https://www.reddit.com/r/MachineLearning/comments/k28qgr/d_why_you_shouldnt_get_your_phd/
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