Một trong những vấn đề mà tất cả chúng ta đang quan tâm hiện nay, đó là research. Một câu hỏi hoàn toàn không tầm thường đặt ra, làm sao có thể làm nghiên cứu ở first class level.
Trước hết, để mở đầu là một bài viết của Hamming, you and your research.
Richard Hamming
You and Your Research
Transcription of the
Bell Communications Research Colloquium Seminar
7 March 1986
J. F. Kaiser
Bell Communications Research
445 South Street
Morristown, NJ 07962-1910 [Only registered and activated users can see links. ]
At a seminar in the Bell Communications Research Colloquia Series, Dr. Richard W. Hamming, a Professor at the Naval Postgraduate School in Monterey, California and a retired Bell Labs scientist, gave a very interesting and stimulating talk, `You and Your Research' to an overflow audience of some 200 Bellcore staff members and visitors at the Morris Research and Engineering Center on March 7, 1986. This talk centered on Hamming's observations and research on the question ``Why do so few scientists make significant contributions and so many are forgotten in the long run?'' From his more than forty years of experience, thirty of which were at Bell Laboratories, he has made a number of direct observations, asked very pointed questions of scientists about what, how, and why they did things, studied the lives of great scientists and great contributions, and has done introspection and studied theories of creativity. The talk is about what he has learned in terms of the properties of the individual scientists, their abilities, traits, working habits, attitudes, and philosophy.
In order to make the information in the talk more widely available, the tape recording that was made of that talk was carefully transcribed. This transcription includes the discussions which followed in the question and answer period. As with any talk, the transcribed version suffers from translation as all the inflections of voice and the gestures of the speaker are lost; one must listen to the tape recording to recapture that part of the presentation. While the recording of Richard Hamming's talk was completely intelligible, that of some of the questioner's remarks were not. Where the tape recording was not intelligible I have added in parentheses my impression of the questioner's remarks. Where there was a question and I could identify the questioner, I have checked with each to ensure the accuracy of my interpretation of their remarks.
INTRODUCTION OF DR. RICHARD W. HAMMING
As a speaker in the Bell Communications Research Colloquium Series, Dr. Richard W. Hamming of the Naval Postgraduate School in Monterey, California, was introduced by Alan G. Chynoweth, Vice President, Applied Research, Bell Communications Research.
Alan G. Chynoweth: Greetings colleagues, and also to many of our former colleagues from Bell Labs who, I understand, are here to be with us today on what I regard as a particularly felicitous occasion. It gives me very great pleasure indeed to introduce to you my old friend and colleague from many many years back, Richard Hamming, or Dick Hamming as he has always been know to all of us.
Dick is one of the all time greats in the mathematics and computer science arenas, as I'm sure the audience here does not need reminding. He received his early education at the Universities of Chicago and Nebraska, and got his Ph.D. at Illinois; he then joined the Los Alamos project during the war. Afterwards, in 1946, he joined Bell Labs. And that is, of course, where I met Dick - when I joined Bell Labs in their physics research organization. In those days, we were in the habit of lunching together as a physics group, and for some reason this strange fellow from mathematics was always pleased to join us. We were always happy to have him with us because he brought so many unorthodox ideas and views. Those lunches were stimulating, I can assure you.
While our professional paths have not been very close over the years, nevertheless I've always recognized Dick in the halls of Bell Labs and have always had tremendous admiration for what he was doing. I think the record speaks for itself. It is too long to go through all the details, but let me point out, for example, that he has written seven books and of those seven books which tell of various areas of mathematics and computers and coding and information theory, three are already well into their second edition. That is testimony indeed to the prolific output and the stature of Dick Hamming.
I think I last met him - it must have been about ten years ago - at a rather curious little conference in Dublin, Ireland where we were both speakers. As always, he was tremendously entertaining. Just one more example of the provocative thoughts that he comes up with: I remember him saying, ``There are wavelengths that people cannot see, there are sounds that people cannot hear, and maybe computers have thoughts that people cannot think.'' Well, with Dick Hamming around, we don't need a computer. I think that we are in for an extremely entertaining talk.
THE TALK: ``You and Your Research'' by Dr. Richard W. Hamming
It's a pleasure to be here. I doubt if I can live up to the Introduction. The title of my talk is, ``You and Your Research.'' It is not about managing research, it is about how you individually do your research. I could give a talk on the other subject - but it's not, it's about you. I'm not talking about ordinary run-of-the-mill research; I'm talking about great research. And for the sake of describing great research I'll occasionally say Nobel-Prize type of work. It doesn't have to gain the Nobel Prize, but I mean those kinds of things which we perceive are significant things. Relativity, if you want, Shannon's information theory, any number of outstanding theories - that's the kind of thing I'm talking about.
Now, how did I come to do this study? At Los Alamos I was brought in to run the computing machines which other people had got going, so those scientists and physicists could get back to business. I saw I was a stooge. I saw that although physically I was the same, they were different. And to put the thing bluntly, I was envious. I wanted to know why they were so different from me. I saw Feynman up close. I saw Fermi and Teller. I saw Oppenheimer. I saw Hans Bethe: he was my boss. I saw quite a few very capable people. I became very interested in the difference between those who do and those who might have done.
When I came to Bell Labs, I came into a very productive department. Bode was the department head at the time; Shannon was there, and there were other people. I continued examining the questions, ``Why?'' and ``What is the difference?'' I continued subsequently by reading biographies, autobiographies, asking people questions such as: ``How did you come to do this?'' I tried to find out what are the differences. And that's what this talk is about.
Now, why is this talk important? I think it is important because, as far as I know, each of you has one life to live. Even if you believe in reincarnation it doesn't do you any good from one life to the next! Why shouldn't you do significant things in this one life, however you define significant? I'm not going to define it - you know what I mean. I will talk mainly about science because that is what I have studied. But so far as I know, and I've been told by others, much of what I say applies to many fields. Outstanding work is characterized very much the same way in most fields, but I will confine myself to science.
In order to get at you individually, I must talk in the first person. I have to get you to drop modesty and say to yourself, ``Yes, I would like to do first-class work.'' Our society frowns on people who set out to do really good work. You're not supposed to; luck is supposed to descend on you and you do great things by chance. Well, that's a kind of dumb thing to say. I say, why shouldn't you set out to do something significant. You don't have to tell other people, but shouldn't you say to yourself, ``Yes, I would like to do something significant.''
In order to get to the second stage, I have to drop modesty and talk in the first person about what I've seen, what I've done, and what I've heard. I'm going to talk about people, some of whom you know, and I trust that when we leave, you won't quote me as saying some of the things I said.
Let me start not logically, but psychologically. I find that the major objection is that people think great science is done by luck. It's all a matter of luck. Well, consider Einstein. Note how many different things he did that were good. Was it all luck? Wasn't it a little too repetitive? Consider Shannon. He didn't do just information theory. Several years before, he did some other good things and some which are still locked up in the security of cryptography. He did many good things.
You see again and again, that it is more than one thing from a good person. Once in a while a person does only one thing in his whole life, and we'll talk about that later, but a lot of times there is repetition. I claim that luck will not cover everything. And I will cite Pasteur who said, ``Luck favors the prepared mind.'' And I think that says it the way I believe it. There is indeed an element of luck, and no, there isn't. The prepared mind sooner or later finds something important and does it. So yes, it is luck. The particular thing you do is luck, but that you do something is not.
For example, when I came to Bell Labs, I shared an office for a while with Shannon. At the same time he was doing information theory, I was doing coding theory. It is suspicious that the two of us did it at the same place and at the same time - it was in the atmosphere. And you can say, ``Yes, it was luck.'' On the other hand you can say, ``But why of all the people in Bell Labs then were those the two who did it?'' Yes, it is partly luck, and partly it is the prepared mind; but `partly' is the other thing I'm going to talk about. So, although I'll come back several more times to luck, I want to dispose of this matter of luck as being the sole criterion whether you do great work or not. I claim you have some, but not total, control over it. And I will quote, finally, Newton on the matter. Newton said, ``If others would think as hard as I did, then they would get similar results.''
One of the characteristics you see, and many people have it including great scientists, is that usually when they were young they had independent thoughts and had the courage to pursue them. For example, Einstein, somewhere around 12 or 14, asked himself the question, ``What would a light wave look like if I went with the velocity of light to look at it?'' Now he knew that electromagnetic theory says you cannot have a stationary local maximum. But if he moved along with the velocity of light, he would see a local maximum. He could see a contradiction at the age of 12, 14, or somewhere around there, that everything was not right and that the velocity of light had something peculiar. Is it luck that he finally created special relativity? Early on, he had laid down some of the pieces by thinking of the fragments. Now that's the necessary but not sufficient condition. All of these items I will talk about are both luck and not luck.
How about having lots of `brains?' It sounds good. Most of you in this room probably have more than enough brains to do first-class work. But great work is something else than mere brains. Brains are measured in various ways. In mathematics, theoretical physics, astrophysics, typically brains correlates to a great extent with the ability to manipulate symbols. And so the typical IQ test is apt to score them fairly high. On the other hand, in other fields it is something different. For example, Bill Pfann, the fellow who did zone melting, came into my office one day. He had this idea dimly in his mind about what he wanted and he had some equations. It was pretty clear to me that this man didn't know much mathematics and he wasn't really articulate. His problem seemed interesting so I took it home and did a little work. I finally showed him how to run computers so he could compute his own answers. I gave him the power to compute. He went ahead, with negligible recognition from his own department, but ultimately he has collected all the prizes in the field. Once he got well started, his shyness, his awkwardness, his inarticulateness, fell away and he became much more productive in many other ways. Certainly he became much more articulate.
And I can cite another person in the same way. I trust he isn't in the audience, i.e. a fellow named Clogston. I met him when I was working on a problem with John Pierce's group and I didn't think he had much. I asked my friends who had been with him at school, ``Was he like that in graduate school?'' ``Yes,'' they replied. Well I would have fired the fellow, but J. R. Pierce was smart and kept him on. Clogston finally did the Clogston cable. After that there was a steady stream of good ideas. One success brought him confidence and courage.
One of the characteristics of successful scientists is having courage. Once you get your courage up and believe that you can do important problems, then you can. If you think you can't, almost surely you are not going to. Courage is one of the things that Shannon had supremely. You have only to think of his major theorem. He wants to create a method of coding, but he doesn't know what to do so he makes a random code. Then he is stuck. And then he asks the impossible question, ``What would the average random code do?'' He then proves that the average code is arbitrarily good, and that therefore there must be at least one good code. Who but a man of infinite courage could have dared to think those thoughts? That is the characteristic of great scientists; they have courage. They will go forward under incredible circumstances; they think and continue to think.
@Gấu: tớ nghĩ ko cần đổi tên đâu. Cứ để topic này tồn tại độc lập. Lập 1 topic khác theo ý tưởng của kitte "Các câu chuyện nhỏ nhỏ, hay hay về làm research" (đại khái thế)
Sorry vì lạc đề. Bài này của tớ xoá đi cũng được nhé!
Các bác muốn em đặt tiêu đề thế nào? Em copy nguyên văn cái câu của Hamming ra đấy. Hay là em đổi tên topic đi vậy, cho mọi người cảm thấy tự nhiên?
Tiêu đề không quan trọng bằng nội dung. Chúng ta thảo luận đúng hướng là được. Việc để first class research hay second class nào có đóng vai trò gì to lớn lắm đâu. Nhưng chúng ta ngầm hiểu với nhau là cùng thảo luận để sao cho mỗi người học hỏi được cho chính bản thân mình.
@Gấu: tớ nghĩ ko cần đổi tên đâu. Cứ để topic này tồn tại độc lập. Lập 1 topic khác theo ý tưởng của kitte "Các câu chuyện nhỏ nhỏ, hay hay về làm research" (đại khái thế)
Sorry vì lạc đề. Bài này của tớ xoá đi cũng được nhé!
Nếu thảo luận tự do theo nguyên tắc đúng của nó, thì mọi bài viết đều được tôn trọng, hơn nữa ý kiến của GF không hề tệ, nên không phải xoá. Chỉ có điều để tách riêng thành 1 topic khác thì không nhất thiết.
Tớ nghĩ là ai cũng có ước mơ, ước mơ càng bay bổng thì càng bay được xa (dù thỉnh thoảng có bị rơi oạch phát ê mông). Nhưng mấy cái research này cũng như tập luyện thể thao, để đạt được địch thì phải lập ra cái barrier cao hơn đích để còn vượt qua một cách nhởn nhơ. Hơn thế nữa, có nhiều thứ mình có thể học được từ big guy như tầm nhìn bao quát trong research, hay là khả năng chạy theo thời rất tốt.
__________________ Không có gì quí hơn độc lập tự do. Tốt nhất là không lấy vợ.
Ý tớ là thỉnh thoảng nhìn ngó mấy ông tai to mặt lớn này cũng tốt, nhưng không nên lạm dụng quá, ăn nói lúc nào cũng phải lên gân. Nên tập trung nói về những thứ phù hợp với tầm của đa số mọi người ở đây thì hữu ích hơn.
Tiếp theo, để trả lời câu hỏi của WB đặt ra ở đầu topic, làm thế nào để nghiên cứu ở tầm first class level, tôi nghĩ ý kiến của anh Thichhoctoan về việc, chúng ta phải có cái riêng của mình là 1 ý kiến hết sức quý báu. Để bằng được experts thì chúng ta phải nắm được kiến thức như họ, và để có chỗ đứng được với họ, thì chúng ta phải có cái riêng (original) để sao cho chí ít họ phải mời chúng ta cùng làm chung.
Hiển nhiên suy nghĩ riêng của mỗi cá nhân sẽ phải phụ thuộc vào từng cá nhân, tôi muốn raise tiếp 1 câu hỏi, làm thế nào để ta đi đến được 1 suy nghĩ riêng 1 cách đúng đắn nhất. Rõ ràng trong quá trình học tập tiếp thu kiến thức, mỗi người đều có sự cảm nhận riêng (tồn tại không chỉ duy nhất), nhiều câu hỏi riêng, 1 số cách lật vấn đề, và 1 số cách trả lời (nếu lời giải không phải chỉ duy nhất)...
Vậy thông thường con đường nào sẽ là con đường đúng? Tôi nghĩ đây không phải là 1 good question, bởi quá trình tìm tòi không bao giờ là 1 đường thẳng tuyến tính để ta chọn. Nhưng ta còn chưa biết câu hỏi sẽ dẫn ta tới đâu, vậy nên tôi lập lại tiếp câu hỏi của Whitebear 1 cách máy móc:
Làm thế nào để có được 1 suy nghĩ riêng hơi khác so với người khác? (Tất nhiên là suy nghĩ nghiêm túc, ít nhất để có thể trả lời được những câu hỏi đơn giản nhất trong lãnh vực chuyên môn của ta).
Ps: Ít nhất có tồn tại 1 ý kiến của 1 anh Postdoc dành lại cho tôi, đó là luôn phải biết nhìn nhận ngược lại vấn đề, tức là đứng trước 1 khẳng định, ta luôn phải tự đặt ra đầu tiên nghi vấn, có tồn tại phản ví dụ (đơn giản nhất) hay không, trước khi lao vào đi chứng minh nó.
We thank Le Dang Thi NGUYEN for this original paper:
Nhưng tôi chỉ xin đặt ra 1 câu hỏi nho nhỏ, trong khi 1 số các bạn có thể được xem là tầng lớp Elite (ít nhất so với nhiều người) đang thảo luận về nghiên cứu cấp cao, thì đại bộ phận các nghiên cứu sinh còn lại (trong đó có tôi) là tầng lớp dân thường, cố gắng bươn chải với bài toán của Advisor giao, liệu việc bàn luận về Einstein, Terence Tao... các tầm cỡ vĩ nhân khác... cũng như đem họ ra làm ví dụ có khi nào đang là bước khởi đầu vào con đường sai lầm của Ms Vìu không? Có nghĩa là đại bộ phận ăn cơm rau muống nói chuyện bắn B52.
Rất nhiều bạn trong forum có potential để trở thành first class research, nhưng tôi nghĩ là original contribution thì đa phần Phd student trong Forum này chắc chắn hầu như chưa ai đạt được. Vậy hạ tầm câu hỏi xuống 1 chút, làm thế nào để doing research 1 cách hiệu quả nhất trong bài toán ta đang nghiên cứu, thì tôi nghĩ thảo luận sẽ effective hơn.
Ps: Tôi không phản đối ngoại ngữ, cũng như không phản đối việc dùng 1 vài từ tiếng anh thêm vào trong cả 1 đoạn tiếng Việt, nhưng tôi nghĩ, chúng ta đều đã qua tuổi trưởng thành để thể hiện accent ta như dân native, nên tiếng Việt luôn là first priority, để truyền đạt đến người đọc trong Forum. Hiển nhiên trong Forum có rất nhiều người thạo rất nhiều ngoại ngữ, trong đó ít nhất 1 thứ tiếng Châu Âu gần bằng tiếng mẹ đẻ là tiếng Việt, nhưng chúng ta là các nghiên cứu sinh NGƯỜI VIỆT, vậy nên tiếng Việt cần được phải chú trọng 1 cách trong sáng hơn. Hơn nữa diễn đàn là dành cho nghiên cứu sinh VN, do đó trong sạch hoá ngôn ngữ tiếng Việt là 1 việc tốt nên làm. Việc lạm dụng tiếng anh, đưa lên 1 đoạn hầu như không tiếng Việt, sẽ gây nên phản cảm. Mong 1 số nên chú ý điều này.
1. Thật ra ngay từ đầu mình đã không happy với cái topic title và dẫn chứng bài của Hamming của WB vì mình cũng có suy nghĩ y chang như member Thi. Tuy nhiên, mọi người vẫn thảo luận, có thể thảo luận để biết thêm về research society thôi mặc dù có thể nó không applicable cho mình. Đấy là lý do tại sao mình cho examples khi post bài vì mọi người sẽ có cách nhìn rõ ràng hơn là nói chung chung, dạng như đọc để giải trí, để biết nhiều hơn...Hi vọng mình làm rõ ý này. Theo mình thì rõ ràng cho cộng đồng PhD Viet thì nên discuss những topics như là làm research well-investigated topics hay newly-found topics, giải những small problems hay big problems, làm thế nào để research hiệu quả... thì applicable hơn là discuss làm first class research như là Hamming nói. Còn câu hỏi "How to solve big problems?" thì rõ ràng là quá tầm cho hầu hết chúng ta.
2. Màu đỏ: Hoàn toàn đồng ý. Những bài posts của mình chủ yếu là để mọi người biết thêm về research world, research trends chứ rõ ràng là không giúp readers hoàn thiện khả năng research của mình hay giải bài mình đang làm. Do vậy, chỉ là 2 mục đích khác nhau và mình nghĩ biết thêm về thế giới mà mình không làm hằng ngày cũng thú vị và làm mình motivated.
3. Trong đoạn cuối nếu member Thi (implicitly) nhắc mình thì mình cũng đành xin lỗi. Honestly là mình chẳng giỏi tiếng Anh quái gì nhưng đôi khi typing nghĩ đến từ tiếng Anh trước thì type ra luôn, kể như là save thời gian. I wish I could type all of them in Viet or English!!! Mình nghĩ là trong những post, để khuyến khích posters thì mình không nên đặt nhiều restrictions trong vấn đề này. Tuy nhiên, việc type tiếng Viet sai lỗi chính tả...thì là chuyện khác. Thi coi trong post của Thi cũng thỉnh thoảng dùng tiếng Anh và mình hoàn toàn hiểu được điều này.
__________________ 124 điểm. To view links or images in signatures your post count must be 10 or greater. You currently have 0 posts.
thay đổi nội dung bởi: Kev, 11-11-2009 lúc 07:55 PM
Tôi đã đổi tên topic rồi, vì đúng là lấy title như trong talk của Hamming thì không phù hợp lắm với KHVN nói chung... Tầm Hamming thì khác.. he has the right do do so.
Okie, cái title này nghe dễ chịu hơn nên em (re)start lại cái thread này để trả lời câu hỏi "How to become good researcher?". Có những điều em implicitly assume như là người đó phải yêu thích research, phải ham học hỏi, tìm tòi, sensitive với research ideas,...Em chỉ nói làm thế nào mình có thể develop thành good researchers sau khi đã có ingredients như vậy rồi, đặc biệt cho PhD students.
1. Quan trọng nhất: Bạn phải làm việc với good supervisors. Khi em nói good nghĩa là về mặt tính cách, research philosophy.... Khi supervisors bạn muốn bạn ra báo nhanh, làm những vấn đề không interesting, học ít courses để luyện background...thì mình sẽ có ít cơ hội để develop thành good researcher được. Cái này thì em gặp và trãi qua rất nhiều.
2. Chọn topics nào interesting, biết được topics nào là thời thượng, topics nào là mainstream để làm cho phù hợp với research areas. Cái này mình nghĩ quá quan trọng, ít nhất là cho job market. Minh biết nhiều trường hợp làm những traditional topics, ra được nhiều kết quả tốt nhưng đi job talk thi ít ai hứng thú vì nó cũ quá rồi. Do vậy, trước khi làm good researcher, mình nghĩ là làm good topics trước là important.
3. Bạn biết được background nào là quan trọng trong area(s) của bạn, những kiến thức nào là chủ đạo, những tools nào là "ít đụng hàng"... Bạn có thể biết được qua việc để ý research society, discuss với bạn bè, thầy cô, những người đi trước. Từ đó tập trung học courses, đọc sách,...
4. Tập thói quen suy nghĩ và luyện cho mình bỏ qua những insignificant problems mặc dù những problems này có thể giúp bạn viết papers dễ dàng. Insignificant problems khác với small (but cute and interesting) problems. Giải những cái sau làm mình develop những stepping stones cho những vấn đề khó hơn hay thú vị hơn mặc dù có thể không viết được papers.
5. Cố gắng networking với những người trong ngành hoặc có thể cả những ngành khác. Như vậy sẽ có điều kiện trao đổi mọi thứ, không hẳn chỉ là research related issues. Tham gia các hoạt động trong society như là paper review, seminars...Điều này keep mình stay motivated.
6. Tập thói quen làm việc có hiêu quả cao. Cái này thì bạn nào muốn biết thì hỏi member livefully trong forum, là người chuyên làm timetable, plans...rất có hiệu quả. Hihi
7. Luyện tập kỹ năng "mềm" như đâu đó trong forum có nhắc đến. Ví dụ như tập làm presentation nhuần nhuyễn, làm slides đẹp mắt, viết papers có style riêng và consistent (ví dụ học từ người nào đấy), làm web cá nhân (nếu có) cho đẹp...Haha.
Hầu như những gì mình discuss trên thì bản thân chúng ta đều có thể tập được.
Khi nào nhớ ra nữa sẽ viết tiếp.
__________________ 124 điểm. To view links or images in signatures your post count must be 10 or greater. You currently have 0 posts.
thay đổi nội dung bởi: Kev, 11-12-2009 lúc 11:06 PM