本文副标题是：略论如何培养智商可以碾压自己的学生。
目录
- 既有科研体制的问题是什么
- 我们应该如何采取新的方法
既有科研体制的问题是什么
“天下英雄尽入吾彀中矣”。
当年老李站在午门城楼上，看着新进的进士们鱼贯进入朝堂，高兴地说了这么一句话。
这句话也常常被用来称赞科举制度，什么比英国的文官制度更早等等，总之，就是一堆胡说八道。在我看来，科举本质上就是为了维系一个大帝国的统治，把最聪明的脑袋用仁义牌洗衣粉洗成最笨最忠心的脑袋的过程。受此洗礼，战国以降，中国大地上，有趣的人就越来越少。
不要以为我们迈入了现代社会，这种事就不存在了。通过高考制度生存下来，看过印度影片Three Idiots的中国人都能感觉到，在发展中国家争夺极度稀缺的高品质教育，是多么痛的普世领悟。
这说的是中学，到了大学，研究生，走上了科研之路，类似的现象不但没有消失，反而愈演愈烈。我在中国和美国夜观天象，经常看到如下悲剧上演，欢迎对号入座：
聪明脑袋被愚蠢脑袋指挥着搞科研，为了生存，不得不一天天地把自己的智力水平降低到对方能够理解的程度，并且不断地在那个层次上重复地被对方的经验所打败，久而久之渐渐真的以为自己智商捉急，毕业后开始照方抓药接着蠢化自己的学生；
聪明脑袋在与愚蠢脑袋的斗智斗勇中生存下来，等到自己当了老板，忽然转变了思路，不喜欢聪明学生，喜欢勤奋学生，一天到晚指挥学生干着琐屑小事。学生没兴趣，就说学生不识好歹 - 这可是当年在荆棘中千辛万苦摸索的新路。可是聪明脑袋忘记了，他这条二十年前的“新路”，如今时过境迁，可能价值已经不大，任何有思想，智力与当年的他看齐的学生都不可能愿意跟着飞蛾扑火；
聪明脑袋为了在美国激烈的科研制度里千辛万苦生存下来，忘记了自己的聪明，靠勤奋取胜。没有一点networking和communication的能力，维系一个全是中国人 - 间或有老印 - 的大团队，三天一组会，两天一交流，早上七点就到办公室，下午七点还赖着不走，恨不得能搬个小板凳坐在学生背后看学生做事。一会指东，一会指西，完全打乱了学生自己的科研节奏，基本上把学生逼到了如下的状态：
至于在完全没有兴趣的情况下误入某些行当例如生物学，当了无数轮博士后，到了四十岁不得不改行的惨痛故事更是每天都在上演。这些故事已经超出了本文的范围，所以不展开论述了。
反过来，学生在精神上虐待导师的情况也不少。学生可能出于各种原因跟随导师。许多时候是先选了这个学校，这个系，想着找个相关的工作，对科研没有太大兴趣，对这个老师的这个科研方向更没有兴趣，甚至根本就是资深导师挑剩下的，没人带的学生。如果在这种情况下，导师误以为学生是真爱，把自己的梦想和情感都投入进去，就会悲剧。例如网上广泛流传的清华博士去中学教书，程代展老师的反思很有意思，值得转载在这里：
(1) 我的最大错误是把学生当作我自己的“替身”, 盼着自己没有实现的人生梦想能在他身上实现. 但他是有血有肉、有个性、有想法的年青人, 我却把他当作自己的创造物. 我想让他吸取我人生的教训、克服我身上的弱点. 潜意识里我是在制造完美的自我. 我时时在他身上寻找年轻时我的影子, 我觉得我对他倾注了无数心血和真诚的爱, 实际上也许我却成了说一不二的暴君, 强迫他按我的意志去念书, 去做研究. 也许正是这个让他厌倦了科研.
(2) 我只关心他的三件事: 数学基础打得怎么样? 英语口语讲得怎么样? 科研做得怎么样? 对于他个人的思想感情, 生活, 以及家庭情况等都知之甚少. 两人见面, 除了学术还是学术, 没有朋友般的交心, 更没有刻意培养他对学术的兴趣. 对学生, 我只有梆梆控制, 却无视反馈.
(3) 网上许多年轻朋友用自己的亲身经历说明: 应当尊重年轻人选择自己生活道路的权利. 我的学生其实也说过, 他的价值观和我不一样. 我接受了大家的观点, 中午给他发了个 E-mail, 告诉他 (他现在还在去美国的飞机上) : 不管他最终的选择是什么, 我都支持他.
总之，一如江湖深似海，许多时候师生相逼相克也是不得已。愚蠢陈旧的科研体制在驱动着其中的人们，就像一个大机器，把人碾成药渣。要带学生就要申请funding，申请funding需要大量publication，要出大量publication就只能依靠学生在导师熟悉的方向上不停地做很小的事情，如此构成恶性循环，这个机器里的所有人都疲于奔命，但没有解法。狭小的解空间里，所有的可能都意味着伤害。
总结来说，当前导师制度最大的弊端是，少则两三年，多则五六年的时间和金钱投入（养一个博士研究生在美国平均每年最少也要五六万美元），对于学生和导师双方，都是不能失败之重。
这个需要提一下许多中国和印度教授没见过大钱的毛病，他们总感觉自己花的那点钱，分分钟回国能找到更优秀的学生，所以特别容易不珍惜学生，恨不得学生把二十四小时都用起来干活。他们如果善于观察美国社会，仔细思考会发现，一年五万，雇一个墨西哥人全职剪草坪，福利医保给足的话差不多也要这个钱，一天工作八小时，可能还有五小时在晒太阳，另外两小时唱歌开party。
所以双方，尤其是导师对于学生的科研探索，总是抱谨慎态度。能不能发表本领域期刊？能不能毕业？能不能找到教职？这些都是导师要关心的。一个或者几个学生不干活，可能影响的还不只是前期投入打水漂，而关系到未来发展，甚至接下来经费都不好申请，实验室就要完蛋。
从学生角度来说，不听导师的，一旦闹翻，几年的青春的光阴白费，哪怕对于自己可以承受，对于自己的发展中国家的家庭也是不可以承受的。有人要求中国高校博士生和美国一样严进严出，这些人大概不太了解民间疾苦，再看三遍Three Idiots可能会有疗效。
那为什么好学生在这个体系中尤为痛苦呢？因为好学生太聪明，聪明人是不愿意老老实实只做一件事的。而聪明人只有做自己想做的事，才能做好，否者其效率还不如一个没什么创造性的学生。因为前者就不是为了做单调的工作而来到这个世界上的。
此外，越是好学生，越是需要大量的试错，才能找到自己真正适合的方向。自己究竟擅长什么？一个科研项目的周期大概多长？如何在期刊投稿的过程中与评审和主编打架？如何向别人介绍自己的研究，如何以各种方式deliver自己的成果？这些都需要在大量失败中摸索形成，而现有导师与学生捆绑的框架里，有些失败是导师不能接受的。例如投一些比较差的期刊，或者英文论文写得乱七八糟，这些都是对学生无所谓，也其实必须付出的代价，但是是一个自以为有声望的导师不能接受的。
那些喜欢严厉地要求自己学生并且以此为豪的导师没有明白，或者忘记了这样一个道理，他们自己当年成长的时候，往往不是靠一个人的严厉教导，而见识了各路英雄才成长起来的。如果还不能领悟的，赶紧去研究一下遗传算法，思考一下为什么每次都要维系一个优良种群，而不只是将最优后代保留。
我们应该如何采取新的方法
经过我长期的思索，我终于想到了一种解法，那就是开源科学。
如图所示，我现在宣布这个重大利好消息，一个制度性解法:
绕开学校体制搞科研，并且大大压缩科研合作项目的周期。
现在，因为开源科学还没有普及，所以这个解法比较适用于最聪明，以至于在现有的教育体制中精力过剩的人。他们除了完成自己的学业外，过剩的大脑内存亟需一个释放的出处。集智俱乐部就是这样一群人组成，只是现在原有的集智核心成员渐渐步入中年，我们需要更多新鲜血液，而我们现在也能提供更好的环境。
这个更好的环境就是集智实验室。现在蓬勃发展的产品，使用机器学习方法实现分钟级天气预报的彩云天气，就是袁行远在集智框架内带领其他感兴趣的人研发出来的。
我现在宣布成立集智实验室Social Computing小组，专注于通过对人类行为数据的分析，解决人工智能方面的实际问题。我自己现在在做的研究方向是Collaborative Knowledge Production and Attention Dynamics，这是与张江长期合作的项目，接下来的合作伙伴可能还有J和W。在每一段时期，我寻求与有意向申请国外大学继续搞科研的，三个以内本科生的合作，合作周期为三个月到半年左右。
现在已经找到两个合作伙伴，一个是ZYB，一个是XH，根据对方的兴趣来初步的设定，一个项目与一般社会系统的结构与计算功能相关，一个与如何使用算法识别和表达美相关，合作的全过程，包括代码，将会对外公布在简书集智实验室Social Computing Group页面或者集智百科的集智实验室页面，争取各自能出一篇论文，或者一个产品demo。如果最后发现我们在此期间的想法根本行不通，我们也会把失败经验记录下来。
我们的愿景是，快速地切入人类科学最重要的问题，但允许失败-这就是这种小成本试错式合作方式最大的亮点。与此对比，传统的研究生和导师合作方式是研究的问题可以平庸，但不允许失败。
合作结束后，这两位同学可以选择集智任意其他成员开始新方向上的合作，也可以中止与集智成员的合作，专心自己的学业发展，我将会不遗余力地提供咨询建议或者给予推荐。根据我的初步判断，这两位同学在自己感兴趣的方向上，都有可能做出比我更好的科研，换言之，即比我聪明 - 这是我选择合作伙伴的基本标准。所以，这种合作的科研探索思路是由二位同学主导的，我的贡献是共同探索，互相激发思考。具体来说，在这个过程中我们会一起推敲代码和方程，并在英文论文写作方面提供建议（但绝不提供具体的proof-reading），最后的论文以二位同学作为第一作者。
和我合作，只是人生旅途的一小段，像他们这样优秀的人才，应该去和更多优秀的人才碰撞，我期待他们在此后科研道路上传来更好的消息，并以他们年轻时曾经踩过我的肩膀为荣。
这篇博客相当于立此存照，今年年底，我会把合作的结果，成功经验或者失败结果，贴在这个博客的后面，欢迎大家关注。另外，我还有一个合作名额，初步设定与计算广告相关。我的想法是把用户看做是受“看不见”的手支配，使用手写字体识别的模型来预测用户的广告点击轨迹。但是欢迎有有趣的想法。希望对机器学习和统计物理有兴趣，不论什么背景，觉得自己有很多奇思妙想的本科同学联系我(Lingfei.Wu@asu.edu)。
