Как вкатиться на хорошую Ph.D. программу? Вопрос, на который мне так или иначе приходится отвечать довольно часто, так что давайте я попробую написать какой-то околоуниверсальный праймер, который можно будет потом использовать как базу для обсуждения конкретных случаев. Кстати, в канале я уже рассказывал про "базовую" математику для машинного обучения и про самую важную черту хорошего рисёрчера, тут я постараюсь не повторяться и сконцентрируюсь на "зачем" и "как". Сегодня будет только "зачем", а именно я постараюсь отговорить вас поступать в аспирантуру.

Для начала давайте поговорим "зачем". Мне кажется, большинство людей, которые идут на Ph.D., сами не особенно знают, зачем они это делают, и это – одна из основных причин высокой доли людей, которые не заканчивают аспирантуру. В текущих реалиях, институт Ph.D. обладает двумя главными задачами: во-первых, производство профессоров для самоподдержания системы, и, во-вторых, погружение в специфическое "научное" мировоззрение, которое происходит в процессе проведения исследований. Первая часть должна быть довольно понятной – если хочется иметь карьеру в академической науке, нужно получить степень; со второй частью я бы ожидал больше непонимания и несогласия. Тут нам нонадобится "Против Метода" Фейерабенда, или хотя бы краткое содержание, хоть его и не стоит воспринимать слишком близко к сердцу. Я не верю, что в аспирантуре учат "научному методу" – для этого можно было бы прочитать Поппера, Куна и Лакатоса и идти заниматься наукой. Тем не менее, этого не происходит, и молодые аспиранты тратят годы на то, чтобы научиться читать и писать на общем для своей научной области языке. Именно погружение в научно-исследовательскую программу и интернализация основополагающих предпосылок ("жёсткое ядро") программы и занимает столько времени.

Из-за того, что в разных областях жёсткое ядро существенно отличается (биологи до сих пор анализируют картинки из UMAP), свежеиспечённому аспиранту трудно разговаривать на одном языке с людьми из других областей, а уж тем более с простыми смертными. В результате, доктора, которые в профессуру не пошли или не дошли зачастую кучкуются в научно-исследовательских институтах или более прикладных организациях по вкусу. Отсюда же, думаю, и ощущения снобизма в разговорах с аспирантами и докторами – их годами отучали от общения на человеческом языке, пожалейте болезных. В карьерном плане, эта несостыковка в языках существенно уменьшает спрос на таких специалистов – а, как мы знаем из базовой экономики, маленький спрос с относительно большим предложением означает относительно небольшие зарплаты. Если хочется власти и богатства, после бакалавриата стоит идти не откладывая это на 5-7 лет.

Более того, есть немаленькая вероятность, что хороших статей написать не получится по любым, иногда даже не зависящим от вас, причинам. Тяжёлый переезд, неудачный выбор темы, баги в коде, конфликт с научником или сокамерниками – почти всё, что угодно может убить личинку рисёрчера. В отличие от индустрии, где для найма достаточно просто показать, что ты умеешь работать, в академии результатом, по крайней мере у нас, в токсичном CS/ML, считаются процитированные, лучше всего опубликованные, статьи. С учётом того, что примерно 50% решений даже на лучших конференциях – это случайность, можно прикинуть шанс чистого невезения. Из-за жёсткой конкуренции за места также поднимаются стандарты на количество статей для найма. Из-за этого люди начинают писать статьи более крупными группами, ведь циферка в ашиндекс засчитывается каждому автору. В результате идеалистичным сычам-одиночкам, которые пришли заниматься наукой, в современных реалиях пробиться куда-то становится ещё сложнее.

С другой стороны, может быть весело и интересно, да!