我的博士生涯始于2016年7月。到目前为止,我的研究主要集中于计数问题的算法设计与分析。这个领域是理论计算机的一个分支,论文的主要内容是定理和证明,一般没有实验结果,这是它和其它领域(比如说系统)不同的地方。所以我一般也不需要些代码,除了需要通过写程序来验证自己的猜测的时候。
微软亚洲研究院院长洪小文为廖超颁奖(右为廖超,左为洪小文)
我本科的时候就读于ACM班,隶属于电子信息与电气工程学院计算机系和致远学院。在大三和大四的时候我尝试过研究,但体验一般。我决定读博士的动机看起来也可能有些奇葩:我感觉自己没有很纯粹和自由地去思考过问题,而我一直都很喜欢自己想各种各样的问题,不仅仅是学术上的,高中的时候我曾经有这样子的机会,但很可惜那个时候我浪费了它,而读个博士几乎是最后的机会了,我想看看当我足够努力和自由的时候会发生什么。
于是就开始了这几年的生活。
在我发表第一篇论文以前,我的内心时不时会感到慌乱,视野范围内的很多人似乎都很擅长做研究,而我并不清楚自己是否有这样的能力。于是当时的我给自己设定了一个目标:好好地想一个问题,哪怕没有最终解决它,但是也一定要想出来一点新的东西再离开,如果经过了足够的尝试和努力我仍然实现不了这个目标,那就说明我不适合做研究,可以离开了。
现在看来,这样的一个目标有着诸多不合适的地方,比如说是否能够想出来新的东西其实有很多的偶然因素,并不完全取决于个人的努力和天赋。设想在一个平行世界中,如果我运气差一点,那我可能就放弃了。幸运的是,我在某个题目上面取得了一点可以发表的结果,所以我决定继续尝试下去。
而在接下来的旅途中,事实上发生的事情是我把这个目标给抛弃了。这种抛弃的过程是不自觉的,是潜意识层面的,直到最近我才意识到了它的发生。客观地说,由于抛弃了这个目标,我走了非常多的弯路。现在回过头来看,抛弃这个目标的原因有很多,但是占决定因素的是负反馈。
当我把“想出来点新的东西”作为一个目标的时候,如果我没有想出来新的东西,那么就会有负反馈。短期看来,这样的负反馈并不是什么问题,但是由于我缺乏一种有效的手段去处理这些负反馈,经过了漫长的一段时间以后,这些负反馈积累到了让我非常难受的程度。当我还没有成功并且也还没有到达自己忍耐极限的时候,我可以继续下去。但是一旦到达了预设的目标,心里面的石头落地了,我就不自觉地避开了它,人的本能总是去追求正反馈(每个人的大脑都自带了一套强化学习的系统)。
现在看来,正确的处理方式是把这个目标作为一个检验自己的标准,在做决策的时候把它作为一个考察的角度,而不是忽略其它的东西单纯地去追求它。
但这都是后话了,在那个时间点上,真正发生的故事是一方面我忘掉了旧的目标,另一方面,这些负反馈让我感觉到我似乎并没有找到适合我自己的思考问题的方式,于是我转过头去思考这样的一个问题,我到底该如何去思考呢?换言之,我开始思考到底该如何思考。
思考这个问题的旅程相当的艰难,“沮丧失落反复地重来”,差不多就是这种感觉。
在这个过程中,最让我感到吃惊的是自己在这个问题上的热情。虽然说我经常会有沮丧失落的时候,但是等我恢复了以后,我的热情好像也回来了,并没有受到任何的损失。这是非常不寻常的,我在其它事情上的经历是,即使我恢复了,我的热情也会受到一定的削减,这里完全不符合这个规律。我甚至在某些时候产生了这样的一个想法,如果我不能在这个问题上得到一个满意的答案,那么我以后应该去工业界,而不是继续做学术。
另一个让我感觉到不寻常的事情是,我发现周围的人里面似乎只有我会对这种问题产生兴趣,这意味着我很难得到其他人的帮助。幸运的是,有一个朋友愿意听我给他讲我在这个问题上的进展,虽然说很多时候他听不懂,但我还是感激他花了很多的时间来听我的胡说八道,这帮助我把很多东西给想得更清楚了。
经过了将近两年的思考和试错,我终于在今年的九月份得到了一个满意的答案,从九月份到现在两个多月的经历也验证了这确实是一个满意的答案,不是某种幻觉(之前出现过很多次幻觉,当时以为是满意的答案,但后面发现并不是)。而回首当年的经历,在如何处理负反馈这个问题上,我也有了全新的认知和行为模式。
负反馈难以处理的地方在于,有的时候,我们是需要去适应负反馈的,适应了就好了,而有的时候,负反馈则意味着我们需要调整自己的行为模式,它是一种自我调整的信号。这两种情况经常是相互缠绕在一起的,适应的同时要调整,调整的同时要适应。更糟糕的是,当我们有负反馈的时候,我们处在一种不理性的状态中,很容易就陷入到过往的不好的行为模式中,而这又反过来强化了这些不好的行为模式。
我相信有很多人很早就找到了适合他们的处理负反馈的方法,这一点上我羡慕他们,但每个人的天赋和经历毕竟不同,对我来说,实际上发生的事情是我很晚才解决这个问题。
我现在的做法很简单,当我观察到自己因为有了负反馈而变得不够平静和客观的时候,如果时间允许,我会选择什么都不做,等待自己平静下来,等我平静以后再去面对当下的情景。
我并不知道这样子做为什么会有用,但是实践证明,对我来说这种方式几乎总是有着很好的效果。
而这样子的改变也让我有机会重新审视整个人生。我在五六年前就意识到了自己在“适应环境”上做得特别差,我一直不明白为什么,现在我懂了。适应环境的过程必然会伴随一定的负反馈,而处理这些负反馈的过程就是适应环境的过程,我这件事情做得差本质上是我不会去处理负反馈。
我想这也是博士生涯迄今为止最大的收获,我也对此感到非常满意。探索和思考的乐趣在于,我知道自己会得到什么,但是在真的得到之前,我完全无法想象自己会得到什么,而往往我又得到了让我感到满意的东西。
作者简介:
廖超,导师为俞勇教授和陆品燕教授,2012年就读于上海交通大学电子信息与电气工程学院计算机系和致远学院ACM班,2016年毕业后攻读本校博士,主要从事理论计算机科学相关的研究,博士期间已经发表四篇论文,其中两篇分别在理论计算机科学的顶级会议STOC和SODA(它们也是CCF推荐列表中的A类会议)上发表,他于STOC'18发表的论文Counting Hypergraph Colourings in the Local Lemma Regime也是上海交通大学历史上首篇被STOC接受的论文。
“微软学者”项目简介:
“微软学者”奖学金是微软亚洲研究院1999年启动的一项面向亚太地区计算机科学以及相关专业的优秀博士生的项目。该奖学金项目旨在发掘、支持和鼓励优秀的、有潜力的低年级博士生更好地开展研究工作。除了奖学金之外,微软学者将会被邀请至微软亚洲研究院与全球顶尖的研究员一起进行学术研究。截至2019年,先后有400多位优秀的博士获得“微软学者”称号。其中多位微软学者已经成为学术界中流砥柱或耀眼新星,也有多位微软学者成为工业界翘楚。2019年度微软学者竞争激烈,经过初选、答辩等流程从来自亚太地区31所高校中仅选出了12位获奖者,除了上海交通大学外,还有来自清华大学、北京大学、哈尔滨工业大学、香港科技大学、新加坡国立大学、京都大学和韩国科学技术院。