博士论文开题与答辩—与高手过招

今天下午,我博士论文答辩。我把两年前开题的时候,问倒我的教授重新请了回来,打算从这些人手里,拿到我的博士学位。

答辩主席是Prof Ho,他最擅长从根基上把别人工作价值挖掉。曾经有个博士答辩,用溶液法做FET器件,说低成本。Ho说,若是单纯考虑溶液和spin coator,那当然低成本;但是考虑到量产,虽然MOCVD很贵,但把人工,时间,化学试剂,能耗等等算起来,哪种方法成本更低,就不好说了。若是基于成本考虑,得把全部因素考虑进去,不能只算溶液成本。后来我的导师Prof Zhao就很小心,让组内做器件的同学,不要随便声称低成本,尤其是溶液法做太阳能电池的同学。

Prof Chen更直接,直接问别人的contribution。有一个人申请他们系的教职,展示了很多酷炫的工作,大部分是跟人合作的,别人做器件,他负责力学模拟部分。Chen就问他的contribution是什么,哪些是他做的,哪些是别人的工作。那人简单说了下,说某些slide只是为了方便说明问题,所以用了别人的工作。Chen就指着当时停留在投影荧幕上的ppt问,你给我说说这张ppt,哪些东西是你做的?那人一愣,说是别人的。Chen就说,你拿一张全是你自己工作的ppt出来……最后那个人没有拿到职位。在场的同学都觉得,好恐怖。后来Chen说,他这么问问题,是在给那人机会,既然那人没讲清楚,那他就通过提问给对方多一次机会,讲清楚自己的contribution。Chen对自己的学生也会这么“凶残”地问问题。

另一个教授是外审,Prof Zheng,我以为会友善点的。但听朋友说,也很tough,特别是他懂的问题,尤其tough。论文开题的时候,不需要外审,并没有请Prof Zheng。

两年前的6月1日,我论文开题,答辩委员会四个教授(包括我的导师Prof Zhao和Prof Poon),还有两位来旁听的教授,一共六位教授。

当时Prof Chen直接把我问傻在当场。我讲完PPT,场下的同学简单问了几个问题。然后Prof Chen开始提问,上来就说,I’m not convinced by your presentation. I didn’t see the novelty and impact in your research. I don’t think your research make a difference. 当时我就懵了。要翻出PPT解释给他听。他直接打断,“Don’t look at you Powerpoint, Just tell me the novelty of your project.”我当时就抓瞎了。我都忘了当时自己是怎么回答他的问题了,可能都没听明白他的问题是什么。然后Chairman问Prof Ho有没有问题要问,我是希望他提些意见的,结果他说:“I’m done. I’m more than satisfied.”很遗憾,没有听到他的challenge。

事后Prof Chen拿着那评分表给我看,上面列的就是novelty,impact之类的打分。从他的角度看,我没有讲清楚,所以他很直接的提出那些问题,给我一个机会解释清楚,也好让我从其他教授那里拿到高分。这之后,我就一直被novelty,impact之类的问题困扰。

Prof Ho事后说我这类sensor,重复性可能会是个大问题。

我的cosupervisor Prof Poon提出一个问题,说虽然柔性是一个大优点,但不见得柔性传感器就一定比硬的传感器好。比如对于我的压力传感器,可能柔性带来的问题远大于它的优势。

旁听的一个教授Prof Mak,问了一个问题,“我看很多压力传感器都是形变传感器,包括你的也是。有没有除了形变之外的其它传感器机理,也能探测压力?”我一懵,他就接着很体谅地补充到,“我只是很好奇而已,不需要你的回答,这可能是一个哲学问题”,我也很识趣的说,我handle不了这个问题。

我开题后的工作,就是源自于这些教授提的那些问题。就是对那些问题的思考,让我对柔性压力传感器有了更深入的理解。我完成的第二个工作,是直接针对Prof Ho关于重复性的问题。第三个工作,是源自于Prof Poon的启发。而最后我把全部sensor都归结到material deformation induced pressure sensitive device,则是源自于Prof Mak的启发。

为了今天下午点答辩,我忐忑了好久。自己就设想了很多自认为挺tough的问题,比如“你发现的这些东西,不是凭直觉都知道是这么回事吗?你竟然用了四年时间。”“为什么你不从一开始就用这种表面可控的材料,一次性解决sensor的重复性问题,还用了两个工作的时间才搞定这个问题?”我甚至都预备好了,万一Prof Chen再问novelty或者impact的问题,我直接把预备好的答案背一遍给他听。

然后,出乎我的意料,所有professor都十分友善,都没有问tough的问题。在close door的过程中,群里的同学还在担心我会被问死。Prof Chen的学生担心他老板会问出让我崩溃的问题,Prof Zheng的RA也担心她老板会让我很“难过”。然而,这个close door的过程,所有教授都很友善。Prof Zheng只是纠正了几个我误用的描述。Prof Chen没有问novelty和impact的问题,挑了几张slide,讲了下该如何present才更流畅。Prof Ho也没问什么问题,主要是鼓励大家问问题,就着别人的问题继续深挖。没有那种故意考我的问题出来。我提前准备好的那些问题,都没被问。是我自己把自己吓着了。

总体算下来,我讲了35min;听众问了几个问题,大概15min;然后close door,问了一个小时左右;我在会议室外等了不到十分钟分钟,Prof Ho就出来说,恭喜,committee通过了我的答辩,给出了小修论文的意见。后来我拿到了Prof Ho记录下整个答辩过程中,我需要在论文中修改的14个问题,三页A4纸。

最后我进去跟各位教授握手致谢的时候,我对我的cosupervisor Prof Poon说Thank you very much, 她说,no, no, no, Ningqi, you deserve your Ph.D. degree. 

2017/7/18, Tue

看高手过招

一直以来,我对这样一个问题十分感兴趣:高手如何看待这个世界,面对具体的问题又是如何思考。比起文字,我对想法更有感觉。往往记不得文采风流的字句,但对那些有洞见的想法,却是过目不忘。

念大学的时候,我甚至形成了一个古怪的想法:选什么课不重要,重要的是选对老师。只要是高手,再无聊的课题,都会被讲得栩栩如生。而平庸之辈往往会把最精彩的话题也讲得索然寡味。

这也是为什么当得到APP请来了万维钢、吴军、薛兆丰、熊逸等高手的时候,我虽然已经订阅的很多专栏都没时间看了,依然毫不犹豫订新的。就是想知道,这些高手如何思考,如何看待一些大家司空见惯的话题。最开心的事,莫过于能有机会观摩这群高手就同一个问题发表针锋相对的观点。

只要他们出招足够频繁,而且是在日更这种节奏下出招,远没有足够时间让他们如写书一般深思熟虑且通过遣词造句做到滴水不漏,那只要我足够耐心,就一定能看到其中的套路和思考的痕迹,总能学到一招半式的。

比如前阵子美联航殴打乘客事件,不同的人思考问题的角度就不同。美联航按照惯例多售机票,导致飞机过载。为了安排自己的员工上飞机,高价补贴也没有乘客自愿下飞机的情况下,他们电脑随机选择了几名乘客,强制他们下飞机。其中一位被选中的乘客不愿意下,被工作人员殴打,拉下飞机。有人拍下了整个争执及殴打的过程,传到网上,舆论哗然。

万维钢分析为什么美国航空公司的服务质量越来越差。美国人长途旅行没有高铁,只能坐飞机。但是平均每个人每年也就一次左右,每次也就几个小时的航行,服务得再好,也没有所谓的回头客这种说法。服务再差,一般也能忍。就如火车站的各种小卖部,完全没有做好服务的动力,能宰一次就是一次,都不知道有没有下次机会。乘客反倒是对价格十分敏感。而航空公司的利润不足矣支撑起高质量服务。所以服务质量会越来越差。

王煜全从技术角度分析为什么员工素质这么差,会动手打人。美国高度自动化的现代设备,让现代企业的一半员工素质越来越差。因为全部都是智能化的设备,员工不用经过多少培训就可以上岗了。“这些人,应该刚好聪明到能操作机器和娴熟纸上作业,又刚好笨到能无奈接受所有那些较差的工作。”所以底层员工只要会按流程操作仪器就好了,都是按流程办事,不需要有多高的素质。这次机器是随机挑出几个人强制下飞机,员工只是执行而已。遇到固执的乘客,只能动粗。若是机器再智能化一点,根据大数据,挑出几个“好惹”的乘客,也许就不会出现这种情况了。

和菜头在他的文章中回顾自己以前作为机场调度员的经历,觉得美联航优先安排自己的员工上飞机这种事,在他那时候是绝无可能发生的。他当时是处于“食物链的底端”,只有被赶下飞机的份。今天罗振宇转述了李子暘的观点,解释这个现象。1994年,美联航把55%的股份半卖半送,给了自己的员工。本期望员工把公司当自己的家,放弃些福利,提高服务质量。结果却是公司员工掌握了控制权,不断要求加工资,不听话的CEO就滚蛋。这就解释了为什么他们会优先安排自己的员工上飞机,而把顾客殴打拉下去。

好好说话的邱晨则从公关危机角度看这个事件,分析美联航的CEO如何闯祸。有错的地方,道歉要及时且诚恳;没错的地方,不能乱道歉。美联航CEO前两次道歉,及时却不诚恳。第三次诚恳又不及时,是在股价跌了17个亿的时候出来道歉,别人都不信他的诚意。美联航第一次竟然为超售机票道歉,本来这就是行业通常做法,为了降低成本。在没错的地方道歉,会转移交焦点,让自己受到双重攻击,笨蛋觉得你坏,聪明人觉得你蠢。川普就说超售没问题,不应该被阻止,但美联航这个做法太笨,让乘客自动下飞机的补贴金额不该设上限,本来可以让人自动下飞机的,结果演变成了殴打乘客。

我是看了这些分析,才知道这么个事,才去补看了这个新闻。很多社会热点新闻,都是这些人分析一通之后,我才知道。虽然我不喜欢看新闻,但不影响我看这些高手如何分析这个问题。

最近吴军在得到APP上介绍自己读红楼梦的经验,分析晴雯之死中的一段。在第七十四回中,晴雯被小人在王夫人面前告状,当时她正身体不舒服,午觉刚醒,被叫到王夫人跟前。王夫人看她,“钗亸鬓松,衫垂带褪,有春睡捧心之遗风”,一副惹男人怜爱的样子:

便冷笑道:“好个美人!真象个病西施了。你天天作这轻狂样儿给谁看?你干的事,打量我不知道呢!我且放着你,自然明儿揭你的皮!宝玉今日可好些?”

晴雯一听如此说,心内大异,便知有人暗算了他。虽然着恼,只不敢作声。他本是个聪敏过顶的人,见问宝玉可好些,他便不肯以实话对,只说:“我不大到宝玉房里去,又不常和宝玉在一处,好歹我不能知道,只问袭人麝月两个。”

王夫人道:“这就该打嘴!你难道是死人,要你们作什么!”

晴雯道:“我原是跟老太太的人。因老太太说园里空大人少,宝玉害怕,所以拨了我去外间屋里上夜,不过看屋子。我原回过我笨,不能伏侍。老太太骂了我,说‘又不叫你管他的事,要伶俐的作什么。’我听了这话才去的。不过十天半个月之内,宝玉闷了大家顽一会子就散了。至于宝玉饮食起坐,上一层有老奶奶老妈妈们,下一层又有袭人麝月秋纹几个人。我闲着还要作老太太屋里的针线,所以宝玉的事竟不曾留心。太太既怪,从此后我留心就是了。”

王夫人信以为实了,忙说:“阿弥陀佛!你不近宝玉是我的造化,竟不劳你费心。既是老太太给宝玉的,我明儿回了老太太,再撵你。”

我看了这段,只觉得晴雯果然聪明伶俐,觉得她真会看人说话。而吴军的分享深了不知多少层:

到此其实晴雯还不知道王夫人是没事找茬,如果晴雯反过来回答,知道宝玉的情况,王夫人也会从反面找她的茬。这里面,晴雯其实还犯了一个小错误,就是无意间提到她是贾母的人。在《红楼梦》中,贾母和王夫人看似是婆媳,王夫人表面上像是一个活菩萨,但是她们二人并不和。

贾母的原型应该是(曹雪芹爷爷)曹寅的夫人李氏,也就是苏州织造李熙的妹妹,而继承曹寅江宁织造官位的曹颙是过继过来的,因此李氏在感情上对成年后才过继过来的曹颙夫妇并不亲。知道了这层关系,就不难理解王夫人对贾母看重的人,包括黛玉和晴雯等,都比较打压。如果说贾府中贾母是董事长,王熙凤是CEO,那么平时不动声色的王夫人是有实权的董事,贾母其实被王家两代人架空了。

在第七十四回,王夫人对晴雯已经动了杀机,第七十五回贾府出现了些怪现象,让人感到不祥。第七十六回晴雯病了,第七十七回作者用了很多篇幅讲尽管贾宝玉舍不得,晴雯还是被赶出了贾府,后来悲惨地死去。

吴军完全是跳出这个具体的对答,以贾府错综复杂的关系为大背景看这些事。而我的水平只停留在这些细枝末节的话术上面,这就是差距。我只能做到看发生什么事之后,多想一层。看看这件事背后的逻辑,问多一句为什么会这么做。高手则跳出不知多少个层级,拥有一个全局观。当我们对某个问题有一点点思考的时候,看高手一出招,往往就有“一语惊醒梦中人”的感觉。听君一席话,胜读十年书,说的就是这回事吧。

之前阿里开除几个作弊抢月饼的员工,吴军也给出了自己的看法,而和菜头给出了不一样的看法。最近《人民的名义》大火,关于演员的薪酬问题,“小鲜肉片酬过高”的问题,他有不一样的思考,观点又跟菜头的角度一致。也许具体的问题我们不关心,但是多琢磨一下这些高手如何思考这些问题,不必非得同意谁,更不用急着站队,也许对自己思考问题的能力,会有很大的提升。

前阵子万维钢与熊逸在得到APP就“中国经典”与“精英”的问题切磋了一回,让我心旷神怡。多看看这些高手过招,即便不能学到一招半式,也能对同一个问题多一个思考的角度。“一个人如果无从理解别人的想法,就只能永远生活在逼仄的空间里。”(王路,《红灯须硬闯,马路要横穿》)

看高手过招,是一种捷径,能让自己的世界比想象的更大。如果他们讨论的是事实,那我们离真相近了一点;如果他们说的是观点,我们观念的世界又大了一点。

2017/4/27, Thu

科研的认知

未来一切竞争都是认知竞争》(傅盛)把人的认知分为四种状态:

我拿科研作个类比。一般人刚开始接触到一个新课题的时候,一方面会觉得很新鲜,另一方面会觉得一切问题都已经被解决完了,没什么可做的。拍脑袋想出的任何问题,都会发现已经有人做了。这是处于“不知道自己不知道”的状态,没有动手做事所以不会遇到问题,也就问不出问题,也谈不上自己不知道什么。

单是知道一些名词,如数家珍,说组内有很多个研究方向:flexible pressure sensor、biosensor、BP、超级电容器、太阳能电池、光谱……这种列概念的状态,还是处于“不知道自己不知道”的状态。受过几年教育的人,会知道这个世界有很多学科分类,有政治经济学、心理学、哲学等等。当他真的面对一个经济学大师的时候,如果他只是知道“经济学”这个名词,那他问不出什么问题,他“不知道自己不知道”。唯有当一个人真正读过一点经济学,思考过水是生活必需品却相当廉价,而钻石表面上是非必需品却价格奇高,有了这个问题,才会进入“知道自己不知道”的状态。

科研也是一样,非要读很多paper,做不少实验,才会知道这个领域存在哪些问题需要解决。“知道”是相对于“不知道”而言的,唯有了解了这个学科现在已经研究清楚的问题,才能了解到哪些是有待解决的问题。一个厉害的导师,凭着自己在这个学科的多年的积累,能够把握到哪些问题是关键问题,哪些是无关紧要的问题。因为他脑子里同时存在着很多问题,也十分清楚这些问题之间的裙带关系,知道哪个问题的解决会连带解决一大片的问题,这种高屋建瓴的问题就是关键问题。而没有积累的学生,是很难把握什么才是关键问题的。次一点的,虽然不能抓到关键问题,也能告诉学生哪些坑不能踩。再差点就是有钱的甩手掌柜,更差就连钱都没有。

有一个博士答辩结束,导师问我们的感觉。我觉得他做了不少工作,但似乎是在堆工作量,没有系统,后面的研究还跟前面的结论不符合……导师说,更为关键的是,那个学生做了四年研究,连这个领域核心问题的门都没有摸到。

抓到学科的关键问题,或者是把握到了一些至少不算是无关紧要的问题之后,通过research,也许就能做出一些新发现。这个新发现就让我们进入到了“知道自己知道”的状态。还是那个说法,“知道”是相对于“不知道”而言的,唯有知道这个领域的问题所在,我们才知道自己的paper解决了什么问题。

第四个阶段,有点抽象,可以算是经验或者直觉吧。这种东西,不仅不会写到paper中,连说清楚都不太可能。深入研究一个课题,做了大量无法进入paper到实验尝试,思考了很多不会进入paper的思路,就能对这个领域有深入的理解。比如做sensor,有时候很难说清楚为什么要这么做,面对不同的材料,会有不同的注意事项;有时候甚至不用做,就知道不可行。很难说清楚为什么,就当是经验吧,或者算是know-how的知识,“不知道自己知道”些什么东西,但是就是可以把事做成。

我只是用搞科研的状态理解文章里说的四个认知状态,它要说的是更普遍层面上的认知和个人成长的事。它分析:

所谓成长,就是认知升级

认知,几乎是人和人之间唯一的本质差别。

人和人比拼的,是对一件事情的理解和对行业的洞察。执行很重要,但执行本质是为了实践认知。

不行动的认知,就是伪认知。

想法要立刻转为行动。坚信大趋势,坚信这家公司的各种认知决定。

不要简单的批判,你一定要相信那些行业领头人。他们拿到的信息肯定比你多,处理信息的能力比你强,他们的认知不是现阶段的你所能赶得上的。不理解,就执行,在执行中理解。

2017/4/16, Sun

时间去哪了-统计7年的Research时间

统计了下我念研究生以来的时间使用情况。从2010年9月开始记录每天的时间开销,包括科研、阅读、学习三部分,截止到2017年8月31日,记了7年,累计科研9343小时, 阅读 3541 小时,学习 5723 小时。

科研部分的内容包括做实验,看文献,听报告,整理样品、数据,写论文,跟导师meeting等。

学习部分包括上课,写作业,看专业书,做助教等。帮同学做实验也算进学习部分。

阅读部分包括任何与专业无关的文章和书籍阅读。包括近期的得到APP专栏阅读,不包括微信订阅号,刷朋友圈等读文章的时间。写订阅号算进阅读时间。

吃喝拉撒、旅游、看电影等时间不计算在内。

刚开始是用一个小本子记录。开始做事时,记下时间,结束后记录时间,得出做事使用的时间。每天结束,分块统计当天的时间开支。月底用Excel统计本月工作时间。最近几个月开始使用aTimeLogger记录时间,能自动生成时间开销报表。

最懒的时候,一个月科研时间0小时,是2010年9月研究生刚入学的时候。一整个月,31天,没有花一分钟看文献、做实验,也没有跟导师讨论,全部时间都是搞学习相关的事了。

最勤奋的时候,一个月科研时间301个小时,是2015年5月份,那年6月1日我博士论文开题。相当于整个月31天,没有周末,算下来每天平均科研时间9.7个小时。那个月阅读时间10小时,学习相关的时间25小时。比起那种每个星期100个小时的科研狂来说,我是差远了。

按365天全年无休,平均算下来,每天搞科研的时间3.7小时,阅读1.4小时,学习2.3小时。每天平均折腾7.4小时,不能说勤奋,但也算尽我所能了。

对照下我一事无成的事实,不尽伤感起来。面对天赋,勤奋的价值多么微不足道啊,但这也是我仅有的条件了。

2017/4/13, Thu | 2017/8/31, Mon Updated