Iteration toward perfection

Original Link: http://matt.might.net/articles/productivity-tips-hints-hacks-tricks-for-grad-students-academics/

Treat perfection like a process, not an achievable state. Perfectionism is crippling to productivity. I’ve known academics that can’t even start projects because of perfectionism. I know some academics that defend their lack of productivity by proudly proclaiming themselves to be perfectionists. I’m not so sure one should be proud of perfectionism. I don’t think it’s bad to want perfection; I just think it’s unrealistic to expect it.

The metric academics need to hit is “good enough,” and after that, “better than good enough,” if time permits. Forget that the word perfect exists. Otherwise, one can sink endless amounts of time into a project long after the scientific mission was accomplished. One good-enough paper that got submitted is worth an infinite number of perfect papers that don’t exist.

The publication structure of computer science even rewards the iterative process, as I’m sure it does in other fields as well.

  1. Mold an idea until it’s well-formed; provide some examples and motivate intuition; if there’s time, do preliminary empirical validation. Send this to a workshop to get feedback on the idea. Also, keep in mind that workshops are meant for preliminary research, not preliminary papers. A workshop paper still has to be a complete, well-written paper.
  2. If the idea looks like a good one, empirically validate it and firm up the theory. Send this to a good conference. [In computer science, RPT is based on good conferences rather than good journals.]
  3. If enthusiasm for the idea is high, write the journal article a year or so later, when you’ve had time to distill the essence and the impact of the work.

To achieve an iterative work-flow, make iterations easy:

  1. Once you know you’re going to do something, start on it right away: create a blank document file, create a blank presentation file, start drafting the email (with To: field blank). Then, if at any point in the future, you’re moved to work on it, the transaction cost of doing a little more work is near-zero.
  2. Work on a project whenever you’re moved to work on it. Don’t pay attention to deadline ordering unless it’s an n-day project, and only n free days are left.
Iteration toward perfection

학문을 직업으로 삼으려는 젊은 학자들을 위하여

http://202.31.182.214/news/news_3.php?seq=3407 (아래 첨부)

대부분의 꼭지들이 좋은 내용들이지만 특히 다음이 마음에 와닿는다.

• 학문에 몰입하는 학자들을 가까이 하십시오. 젊은 학자들에게는 무엇보다도 모형이 되어줄 스승, 선배, 동료, 후배가 필요합니다. 어떻게 해야 할지 잘 모를 때에는 따라해 보는 방법이 효율적입니다. 그러다가 자신의 스타일을 갖추면 됩니다. 학문에의 오리엔테이션을 누구로부터 받느냐에 따라 학자의 유형이 상당히 좌우됩니다. 학문을 직업으로 삼으려면, 반드시 학문에 혼신을 다하는 사람들로부터 배워야 합니다. 존경할 수 없는 학자들을 직면했을 경우에는, 부정적 기준으로 삼으십시오. 다시 말해서, 그 사람들과 다르기 위해 노력하면 정도(正道)로 갈 수 있습니다.

• 시․공간적으로 멀리 있는 위대한 학자보다 ‘자신보다 조금 더 나은, 그렇지만 가까이 있는 사람들’을 모형으로 삼으십시오. 의식을 해야만 인식되는 사람은 일상적인 모형이 될 수 없습니다. 수시로 접하고 피할 수 없는 주변의 학자들 가운데에서 모형을 찾아야 합니다. 그 모형이 기대에 미치지 못한다고 판단될 때에는, 여러분이 이미 그 수준을 넘어섰기 때문입니다. 그 때, 눈을 들어 조금 더 멀리 있는 모형 학자들을 찾으십시오. 이러한 과정을 거치면서 여러분이 훌륭한 학자에 가까워집니다.

대학원 생활이 힘든 이유들 중 가장 큰 부분이 아닐까 싶다. 생각해보면 학부 때엔 (어느 면이든지) 본받고 싶은 사람, 따라하고 싶은 사람이 거의 항상 있었다. 그것이 나를 올바른 길로 이끌어 준다고는 말하지 못해도 무언가 원동력이 되어주기는 했던 것 같다. 그리고 그게 중요한 것 아닐까. 지금은 글쎄… 대부분의 시간을 연구실에서 보내기 때문에 만나는 사람들이 극소수인 데다가, 롤모델로 삼아야겠다 하는 사람도 없고. 어차피 이것은 내가 “삼아야겠다!”라고 해서 삼아지는 것이 아니니까. 물론 훌륭한 분들이 주위에 많이 있고 뭔가 엄청난 것을 가지고 있는 사람만 롤모델로 삼을 생각도 없지만, 내가 추구하는 가치관과 스타일에 맞는 사람은 없는 듯. 반드시 혼신을 다하는 사람들로부터 배워야 한다니… 그런 사람들로부터 오리엔테이션을 받아야 한다니… 현실이 가혹하군.

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학문을 직업으로 삼으려는 젊은 학자들을 위하여

사고 방식 바꾸기

작년에 김기응 교수님 지도 하에서 SIFT와 PLSA를 결합한 논문에 대해서 공부를 할 때, 교수님께서 PLSA에 대해 말씀하시면서 “앞으로는 이런 식으로 생각하는 방식을 바꿔야 할 것이다.”라고 하신 적이 있었다. 무슨 말인가 하면, PLSA는 텍스트에 나타나는 단어들을 보고 같은 주제에 속하는 단어들을 자동으로 묶어 주는데 이를 위해 단어의 등장 빈도를 메트릭스로 나타내고 SVD를 한다. 단어와 주제라는 상당히 추상적인 개념을 수학적으로 표현하고 계산한다. 다시 말해, 우리에게 주어진 문제를 숫자들로 표현해내고 수학적인 계산을 통해 문제를 해결하도록 해야한다는 것이다.

요즘 절실히 느끼고 있다. 문제를 해결하기 위해서 경우의 수를 모두 고려해서 이 경우는 이렇게 하고 저 경우는 저렇게 하고 하는 것은 정말 피곤한 일이다. 심하게 말하면 막일이 되기도 쉽다. 이런 쪽으로 훈련이 너무 부족한 것 같다. 사실 어떻게 훈련을 해야하는지도 잘 모르겠다. 이번 학기 이미지 프로세싱 수업을 들었는데, 이미지는 당연히 사람의 시각을 통해 느껴지는 것이니까 어떤 문제에 대해 접근할 때에도 추상적인 접근을 하기가 쉬운데, 알고 보면 이미지 프로세싱은 완전 수학이다. 추상적인 접근을 통해서 아이디어를 얻을 수는 있지만 문제를 case by case로 나누고 추상적으로 해결하진 않는다. 정말 어렵게 느껴진다. So hard.

사고 방식 바꾸기

6 “how-to”s for students

How to do Research?
How to write an A+ research paper?
How to get your SIGGRAPH paper rejected?
How to live a Happy and Rewarding Life?
How to be a successful student?
How to Get a PhD?

How to do Research?

http://www.cs.indiana.edu/mit.research.how.to/mit.research.how.to.html

How to write an A+ research paper?

http://www.aresearchguide.com/1steps.html

How to get your SIGGRAPH paper rejected?

http://www.siggraph.org/publications/instructions/rejected.html

How to live a Happy and Rewarding Life?

http://www.journeyofhearts.org/jofh/kirstimd/happy.htm

How to be a successful student?

http://www.marin.cc.ca.us/~don/Study/Hcontents.html

How to Get a PhD?

http://www.amazon.com/exec/obidos/tg/detail/‐/033520550X/104‐7761165‐2055101?v=glance

Excerpted from Yuwing’s slide

6 “how-to”s for students