Nợ Nghiên Cứu

Đạt được hiểu biết ở mức nghiên cứu về hầu hết chủ đề giống như leo một ngọn núi. Những người muốn trở thành nhà nghiên cứu phải vật lộn với khối lượng công trình khổng lồ đi trước họ, học kỹ thuật, và xây dựng trực giác. Khi lên tới đỉnh, nhà nghiên cứu mới bắt đầu làm việc mới, ném thêm đá lên đỉnh núi và làm nó cao hơn một chút cho người tiếp theo.

Toán học là một ví dụ nổi bật. Trong nhiều thế kỷ, vô số bộ óc đã leo dãy núi toán học và đặt thêm những tảng đá mới lên đỉnh. Theo thời gian, nhiều đỉnh núi khác nhau hình thành, xây trên những kết quả đặc biệt đẹp. Giờ đây các đỉnh của toán học nhiều và dốc đến mức không ai có thể leo hết. Ngay cả với cả đời nỗ lực tận tụy, một nhà toán học cũng chỉ có thể thưởng ngoạn vài khung cảnh trong số đó.

Mọi người kỳ vọng việc leo núi là khó. Nó phản ánh tiến bộ to lớn và công sức tích lũy đã đổ vào toán học. Cuộc leo núi được nhìn như một chuyến hành hương trí tuệ, lao động như một nghi thức trưởng thành. Nhưng cuộc leo đó có thể dễ hơn rất nhiều. Hoàn toàn có thể xây đường mòn và cầu thang vào những ngọn núi này.Nghĩa là các bài hướng dẫn, tổng quan, sách giáo khoa thật sự xuất sắc, v.v. Cuộc leo núi không phải là điều để tự hào.

Cuộc leo núi không phải là tiến bộ: cuộc leo núi là một ngọn núi nợ.

Nợ

Lập trình viên nói về nợ kỹ thuật: có những cách viết phần mềm nhanh hơn trong ngắn hạn nhưng gây vấn đề trong dài hạn. Nhà quản lý nói về nợ thể chế: tổ chức có thể tăng trưởng nhanh với cái giá là các thực hành xấu len vào. Cả hai đều dễ tích lũy nhưng khó loại bỏ.

Nghiên cứu cũng có thể có nợ. Nó xuất hiện dưới nhiều dạng:

• Trình bày kém - Thường không có lời giải thích tốt cho các ý tưởng quan trọng, khiến người học phải tự vật lộn để hiểu. Vấn đề này phổ biến đến mức ta xem nó là hiển nhiên và không nhận ra mọi thứ có thể tốt hơn nhiều.
• Ý tưởng chưa được tiêu hóa - Hầu hết ý tưởng ban đầu đều thô và khó hiểu. Chúng trở nên dễ hơn triệt để khi ta mài giũa, phát triển phép tương tự đúng, ngôn ngữ đúng, và cách nghĩ đúng.
• Trừu tượng và ký hiệu tệ - Trừu tượng và ký hiệu là giao diện người dùng của nghiên cứu, định hình cách ta suy nghĩ và giao tiếp. Tiếc là ta thường mắc kẹt với những hình thức đầu tiên, ngay cả khi chúng không tốt. Ví dụ, một vật có thêm electron lại được gọi là âm, và pi là sai.
• Nhiễu - Làm nhà nghiên cứu giống như đứng giữa một công trường. Vô số bài báo la hét đòi sự chú ý của bạn và không có cách dễ dàng để lọc hoặc tóm tắt chúng.Vì phần lớn công trình được giải thích kém, cần rất nhiều năng lượng để hiểu từng mẩu công việc. Với nhiều bài báo, ta chỉ muốn một câu giải thích đơn giản, nhưng phải vật lộn với nó mới rút ra được câu đó. Vì cách dễ nhất để thu hút những người quan tâm là thu hút sự chú ý của mọi người, ta bị ngập trong công trình. Vì ta khuyến khích việc "sản xuất nhiều", ta lại càng bị ngập trong nhiều công trình... Chúng tôi nghĩ nhiễu là cách chính mà chuyên gia trải nghiệm nợ nghiên cứu.

Điều âm thầm nguy hiểm của nợ nghiên cứu là nó quá bình thường. Mọi người xem nó là hiển nhiên và không nhận ra mọi thứ có thể khác đi. Chẳng hạn, việc đưa ra các lời giải thích nghiên cứu rất tầm thường là chuyện bình thường, và người ta xem đó là trần chất lượng của việc giải thích. Trong những dịp hiếm hoi xuất hiện một lời giải thích thật sự xuất sắc, người ta xem nó như phép màu đơn lẻ hơn là dấu hiệu rằng ta có thể làm tốt hơn một cách có hệ thống.

Lao Động Diễn Giải

Có một đánh đổi giữa năng lượng bỏ vào việc giải thích một ý tưởng và năng lượng cần để hiểu nó. Ở một cực, người giải thích có thể tỉ mỉ tạo ra một lời giải thích đẹp, dẫn khán giả tới hiểu biết mà họ thậm chí không nhận ra lẽ ra nó có thể khó. Ở cực kia, người giải thích làm tối thiểu tuyệt đối và bỏ mặc khán giả tự vật lộn. Năng lượng này được gọi là lao động diễn giải .

Nhiều lời giải thích không phải một-một. Người ta giảng bài, viết sách, hoặc giao tiếp trực tuyến. Trong các trường hợp một-nhiều này, mỗi thành viên khán giả trả chi phí để hiểu, dù chi phí giải thích không đổi.Nói hình thức hơn, nếu N người đang cố hiểu nhau, mỗi người cần O(1) nỗ lực để viết lời giải thích về ý tưởng của mình nhưng cần O(N) nỗ lực để hiểu ý tưởng của N-1 người còn lại. Kết quả là chi phí năng lượng trông như O(a + bN), trong đó a và b là các hệ số cho đánh đổi giữa năng lượng phía giải thích và năng lượng phía hiểu. Điều này tương tự các ý tưởng trong The Mythical Man-Month. Vì vậy, chi phí hiểu có một hệ số nhân trong đánh đổi lao động diễn giải, đôi khi là một hệ số rất lớn.Ví dụ, bài blog trung bình của Christopher được hơn 100.000 người đọc; nếu anh ấy tiết kiệm cho mỗi người đọc chỉ một giây, anh ấy đã tiết kiệm cho nhân loại 30 giờ.

Trong nghiên cứu, ta thường có một nhóm nhà nghiên cứu cùng cố hiểu nhau. Như trước, chi phí giải thích giữ nguyên khi nhóm lớn lên, nhưng chi phí hiểu tăng với mỗi thành viên mới. Đến một kích thước nào đó, nỗ lực để hiểu mọi người khác trở nên quá lớn. Như một cơ chế phòng vệ, người ta chuyên môn hóa, tập trung vào một vùng quan tâm hẹp hơn. Kích thước bền vững của lĩnh vực được kiểm soát bởi cách các thành viên đánh đổi năng lượng giữa giao tiếp và thấu hiểu.

Nợ nghiên cứu là sự tích lũy của lao động diễn giải bị thiếu. Việc các ý tưởng trẻ đi qua một giai đoạn nợ là cực kỳ tự nhiên, giống các nguyên mẫu ban đầu trong kỹ thuật. Vấn đề là ta thường dừng lại ở đó. Ý tưởng trẻ không phải là điểm kết thúc để ta đặt vào một bài báo rồi bỏ mặc. Khi ta để mọi thứ dừng lại ở đó, nợ chất đống. Việc hiểu và xây dựng trên công trình của nhau trở nên khó hơn, và lĩnh vực bị phân mảnh.

Tư Duy Rõ Ràng

Cần nói rõ rằng nợ nghiên cứu không chỉ là chuyện ý tưởng không được giải thích tốt. Đó là thiếu quá trình tiêu hóa ý tưởng, hoặc ít nhất là thiếu phiên bản công khai đã được tiêu hóa của ý tưởng.Thường một số cá nhân có phiên bản phát triển hơn nhiều của một ý tưởng so với phần được chia sẻ công khai. Có nhiều lý do để không chia sẻ nó, đặc biệt là vì chúng thường không phù hợp với xuất bản truyền thống. Đó là một sự lộn xộn chung trong tư duy.

Phát triển các trừu tượng, ký hiệu, trực quan hóa tốt, v.v. là cải thiện giao diện người dùng cho ý tưởng. Điều này giúp cả việc hiểu ý tưởng lần đầu lẫn việc suy nghĩ rõ ràng về chúng. Ngược lại, nếu ta không thể giải thích một ý tưởng tốt, đó thường là dấu hiệu rằng ta chưa hiểu nó tốt như có thể.

Không có gì quá ngạc nhiên khi hai điều này phần lớn đi cùng nhau. Một phần của tư duy là có một cuộc trò chuyện với chính mình.

Chắt Lọc Nghiên Cứu

Chắt lọc nghiên cứu là mặt đối lập của nợ nghiên cứu. Nó có thể cực kỳ thỏa mãn, kết hợp hiểu biết khoa học sâu, sự đồng cảm, và thiết kế để đối xử công bằng với nghiên cứu của ta và phơi bày những hiểu biết đẹp.

Chắt lọc cũng khó. Ta dễ nghĩ rằng giải thích một ý tưởng chỉ là phủ lên nó một lớp đánh bóng, nhưng các lời giải thích tốt thường đòi hỏi biến đổi chính ý tưởng. Việc tinh luyện một ý tưởng theo kiểu này có thể cần nhiều nỗ lực và hiểu biết sâu chẳng kém khám phá ban đầu.

Điều này khiến ta không có lối thoát dễ dàng. Ta không thể giải quyết nợ nghiên cứu bằng cách để một người viết sách giáo khoa: năng lượng của họ bị trải quá mỏng để mài giũa mọi ý tưởng từ đầu. Ta cũng không thể thuê ngoài việc chắt lọc cho những người không phải chuyên gia: tinh luyện và giải thích ý tưởng đòi hỏi sáng tạo và hiểu biết sâu, nhiều như nghiên cứu mới.

Chắt lọc nghiên cứu không nhất thiết phải là bạn, nhưng nó nhất thiết phải là chúng ta.

Những Người Chắt Lọc Ở Đâu?

Giống nhà lý thuyết, nhà thực nghiệm, hay kỹ sư nghiên cứu, người chắt lọc nghiên cứu là một vai trò không thể thiếu cho một cộng đồng nghiên cứu khỏe mạnh. Hiện tại, gần như không ai đảm nhiệm vai trò này.

Vì sao nhà nghiên cứu không làm việc chắt lọc? Một khả năng là các khuyến khích méo mó, chẳng hạn muốn công trình của mình trông khó. Những thứ đó chắc chắn tồn tại, nhưng chúng tôi không nghĩ đó là yếu tố chính.Có rất nhiều khuyến khích méo mó chống lại việc giải thích tốt, chia sẻ dữ liệu, v.v. Điều này đặc biệt đúng khi công việc bạn làm không thú vị hoặc không tái lập được và bạn muốn che mờ điều đó, hoặc khi bạn có nhiều đối thủ và không muốn họ bắt kịp. Tuy nhiên, kinh nghiệm của chúng tôi là hầu hết nhà nghiên cứu giỏi dường như không bị thúc đẩy bởi các yếu tố kiểu này. Vấn đề chính là họ không thấy đáng để chuyển năng lượng khỏi việc theo đuổi kết quả sang việc chắt lọc. Có lẽ các lĩnh vực khác thì khác, hoặc tôi chưa đủ hoài nghi. Một khả năng khác là họ không thích chắt lọc nghiên cứu. Một lần nữa, chúng tôi không nghĩ đó là điều đang xảy ra.

Rất nhiều người muốn làm chắt lọc nghiên cứu. Tiếc là việc đó rất khó, vì ta không hỗ trợ họ.Có một dạng hỗ trợ phi chính thức kỳ lạ cho những người làm chắt lọc nghiên cứu. Christopher đã hưởng lợi rất nhiều từ điều này. Nhưng nó không đáng tin cậy và không được quảng bá rộng rãi, khiến khó xây dựng sự nghiệp trên đó.

Một người muốn trở thành nhà chắt lọc nghiên cứu thiếu nhiều thứ mà ta dễ xem là đương nhiên: lộ trình sự nghiệp, nơi để học, ví dụ và hình mẫu. Bên dưới đó là một vấn đề sâu hơn: công việc của họ không được xem là đóng góp nghiên cứu thật sự. Ta cần sửa điều này.

Một Hệ Sinh Thái Cho Chắt Lọc

Nếu bạn hào hứng chắt lọc ý tưởng, tìm kiếm sự rõ ràng, và xây dựng các lời giải thích đẹp, chúng tôi đang làm bạn thất vọng. Bạn có thứ quý giá để đóng góp và chúng tôi chưa hỗ trợ bạn theo cách nên làm.

Hệ sinh thái Distill là một nỗ lực nhằm hỗ trợ tốt hơn kiểu công việc này. Hiện tại, nó có ba phần:

• Distill Journal - Một nơi trao sự công nhận truyền thống cho các đóng góp phi truyền thống.
• Distill Prize - Giải thưởng 10.000 đô la để ghi nhận các lời giải thích xuất sắc về học máy.
• Distill Infrastructure - Công cụ để tạo các tiểu luận tương tác đẹp.

Đây mới chỉ là khởi đầu: còn rất nhiều việc cần làm. Một hệ sinh thái hoàn chỉnh cho kiểu công việc này cần thêm vài thành phần, gồm nơi để học các kỹ năng này và nguồn việc làm đáng tin cậy cho công việc này. Chúng tôi lạc quan rằng điều đó sẽ đến theo thời gian.

---

Đọc Thêm

• Toán học trực quan: Một số nhà toán học đã có những nỗ lực đáng kể để giải thích trực quan các chủ đề nhất định. Kiệt tác Visual Complex Analysis của Needham đặc biệt nổi bật, nhưng còn nhiều ví dụ đẹp khác về sự rõ ràng mới được đem tới một chủ đề bằng cách diễn đạt lại nó một cách trực quan , và ở quy mô nhỏ hơn là rất nhiều chứng minh không lời.
• Giải thích có thể khám phá: Có một cộng đồng lỏng lẻo đang khám phá cách môi trường tương tác do máy tính tạo ra có thể được dùng để giao tiếp và suy nghĩ theo những cách trước đây không thể. Các ý tưởng này bắt đầu, như nhiều ý tưởng trong điện toán, từ công trình của Douglas Engelbart và Alan Kay . Gần đây hơn, Explorable Explanations đã bắt đầu tưởng tượng lại một bài luận có thể là gì trong môi trường mới này, khởi đầu với bài luận nền tảng của Bret Victor và được phát triển thêm bởi nhiều ví dụ tuyệt vời . Cũng có các khám phá về cách ta có thể tăng cường khả năng suy nghĩ trong môi trường mới này, đưa những ý tưởng trước đây khó tiếp cận vào tầm với. Một lần nữa, Bret Victor có những ý tưởng tuyệt vời , cũng như Michael Nielsen .
• Phân phối nghiên cứu: Trong vài thập kỷ qua, đã có một nỗ lực lớn để nghiên cứu được tự do truy cập trực tuyến. Điều này bao gồm sự hình thành của arXiv.org và PLOS, cùng việc ban biên tập tạp chí từ chức để lập các tạp chí truy cập mở. Càng ngày, thách thức càng là lọc nội dung đã có thể truy cập. ArXiv Sanity của Karpathy là một công cụ rất hay cho việc này. Việc cộng đồng trực tuyến cùng tuyển chọn cũng giúp rất nhiều.
• Khoa học sổ tay mở: Khoa học sổ tay mở, như Academic Pensieve của Dror Bar-Natan, và các dự án nghiên cứu cộng tác quy mô lớn như Polymath Project, tách việc chia sẻ kết quả khỏi xuất bản chính thức. Điều này có vẻ thật sự quan trọng. Theo truyền thống, nếu một người không biến nghiên cứu thành bài báo, gần như xem như người đó chưa làm gì. Điều này tạo ra một khuyến khích mạnh khiến mọi nghiên cứu phải được trang điểm thành một bài báo quan trọng, làm tăng nhiễu.
• Thảo luận về nợ và chắt lọc: Một số nhà toán học đã thảo luận về điều chúng tôi gọi là chắt lọc nghiên cứu. Nhiều bình luận và tài liệu tham khảo hay được gom trong luồng MathOverflow này. Tôi đặc biệt muốn nhấn mạnh phần 6 trong bài On Proof and Progress in Mathematics của Thurston, nơi ông kể lại việc vô tình giết chết một lĩnh vực bằng cách nhấn chìm nó trong nợ nghiên cứu.