Sentirsi insoddisfatti dopo ogni presentazione

Sono uno studente universitario di terzo anno presso un'università "top 20" che lavora su una complessità a grana fine (molti giocano con 3-SUM, OV e le solite congetture popolari sulla durezza). Sono stato abbastanza produttivo nell'ultimo anno circa e ho 3 documenti accettati e due documenti inviati. Tutto ciò per dire che sono uno studente laureato abbastanza esperto e che cosa sto per descrivere non è aneddotico.

Ogni presentazione mi porta più insoddisfazione che soddisfazione. Poco prima di iniziare a lavorare su un problema, io e il mio consulente identifichiamo un elenco di domande concrete a cui è necessario rispondere. Dopo molte riflessioni, abbiamo alcuni risultati non banali molto belli che mi danno molta felicità e soddisfazione. Quando iniziamo a scrivere tutti i risultati, inevitabilmente, ci sono alcune varianti più interessanti che compaiono ma che sono molto più difficili da fare. Dopo il punto iniziale di euforia, sento che tutto sembra andare in discesa. Ci sono così tante varianti che devono anche essere risolte, sono chiaramente nell'ambito del problema in questione ma non ci riesco. Quando presentiamo il documento, sono così sgomento che i risultati sembrano quasi banali. Forse questa è semplicemente una visione a tunnel, ma posso '

Questo è successo ogni volta e mi chiedo se questo è un sentimento comune. Le altre persone nella comunità teorica si sentono allo stesso modo? Non sono sicuro che si tratti di un sentimento universitario. I miei colleghi studenti universitari provenienti da altre aree sono al settimo cielo dopo ogni presentazione (ma questo è solo aneddotico).

Modifica: vedo che c'è un'altra domanda debole in prima pagina. Mi scuso per averne aggiunto un altro. La sua stagione delle vacanze e (solo?) Dopo alcuni drink, si inizia a meditare su queste cose!

Sì, è molto comune. Dopo aver trascorso mesi a pensare a un problema, iniziamo a vedere le relazioni così bene che la soluzione ci sembra banale. Non è specifico per il mondo accademico, una volta che abbiamo una soluzione per un problema, il problema sembra più facile che lo fosse davvero, tutte le nuvole che ci hanno impedito di vederlo sono scomparse.

Come affrontare questo sentimento? Non ho capito me stesso ma alcune osservazioni che potrebbero aiutare:

Ricordati che ciò che ti sembra ovvio non è per molti altri. Quante persone nella tua vasta area hanno visto prima la soluzione?

Per la maggior parte dei risultati (e la maggior parte dei risultati non sono risultati sfondanti), penso che anche qualcun altro nel nostro campo che sia abbastanza intelligente possa averlo capito. Questo ha anche un effetto che riteniamo di non essere così speciali dopo tutto. Bene, non lo siamo! Una volta che accettiamo che ci sono altri che sono abbastanza intelligenti e che affrontano il nostro ego e diventano più umili, tendiamo ad avere una maggiore soddisfazione dai nostri contributi. Sì, anche X, Y e Z avrebbero potuto farlo. Ma eravamo la persona che si è impegnata a farlo davvero.

Un altro è prestare maggiore attenzione a quale problema decidiamo di lavorare. Sii molto chiaro con te stesso perché vuoi lavorare su un problema. Non farlo solo perché sembra interessante o difficile o altri dicono che è interessante. In che modo conoscere la soluzione del problema influirebbe sulla nostra comprensione e sul mondo? Se ne siamo chiari, allora il fatto che la soluzione al problema sembri semplice non ci disturberà, ma ci farebbe piacere. Questo potrebbe essere difficile, sebbene per uno studente, devi scegliere un problema che sia significativo e risolvibile. È più difficile in aree più pure rispetto ai lati applicati. E spesso non finiamo per risolvere il vero problema significativo, ma facciamo progressi significativi verso di esso. Tieni presente che è anche prezioso. Anche i nostri fallimenti possono essere preziosi se possiamo condividere le intuizioni che abbiamo ottenuto da loro con gli altri.

C'è anche il modo in cui gli altri giudicano il nostro contributo. È noto che alcune aree della teoria hanno un problema nel valutare il sollevamento di carichi tecnici più di alcuni contributi significativi. Non lasciarti scoraggiare. A lungo termine, la maggior parte di quei sollevamenti tecnici pesanti verrà dimenticata, non permettere alla facciata di scoraggiarti dal lavorare su problemi significativi.

Molti giovani ricercatori si concentrano sul mettersi alla prova. Concentrati invece sulla costruzione di collaborazioni valide e significative con gli altri per lavorare su problemi significativi. Questo è molto più importante a lungo termine. Con un po 'di fortuna finirai con un contributo significativo significativo.

Non sei solo, e non è unico per CS teorico, o persino per la matematica, o anche per questo millennio.

Chaucer si lamentava in The Parliament of Fowls :

 The lif so short, the craft so long to lerne,
 Th’assay so sharp, so hard the conqueringe,
 The dredful joye alway that slit so yerne

 The life so short, the craft so long to learn
 The effort so sharp, so hard the mastery,
 The difficult joy always slips away so quickly

Ippocrate (sì, che Ippocrate) lo dice ancora più acutamente:

Ὁ βίος βραχύς,
ἡ δὲ τέχνη μακρή,
ὁ δὲ καιρὸς ὀξύς,
ἡ δὲ πεῖρα σφαλερή,
ἡ δὲ κρίσις χαλεπή.

Life is short,
and art long,
opportunity fleeting,
experimentations perilous,
and judgment difficult.

Parlando come una persona della teoria B, l'esperienza della teoria della complessità mi ha sempre colpito come personaggio diverso dall'esperienza che si ottiene dalla semantica o dalla teoria dei tipi.

Per me, sembrava che ogni problema di complessità richiedesse un'idea genuina, quindi se si modifica il problema anche leggermente, è necessaria una nuova idea completamente diversa. Al contrario, in semantica la speranza è quella di risolvere i problemi identificando le strutture algebriche in gioco, in modo tale che la soluzione diventi ovvia: non c'è modo di non risolverlo. (Benjamin Pierce una volta ha osservato che sai di avere un buon sistema di tipi quando tutte le prove sono noiose.)

Quindi, quando le cose vanno bene, la complessità sembra di essere in una conversazione creativa con la matematica stessa: provi qualcosa e questo ti suggerisce una nuova idea e la tua risposta a ciò ti dà ancora più idee. Ma quando le cose vanno male, ti senti intrappolato, come se stessi facendo una sequenza infinita di enigmi che non offrono alcuna comprensione di nient'altro.

Quando le cose vanno bene in semantica, ti senti come se stessi toccando l'architettura del mondo, come una radiografia che ti mostra le ossa stesse della matematica. Ma quando le cose vanno male, ti senti anche intrappolato, come se stessi cercando di compilare il modulo fiscale più noioso del mondo.

Il mio suggerimento sarebbe di trovare un po 'di tempo libero per studiare l'algebra astratta. Dovrebbe soddisfare le tue esigenze di generalità e apprenderlo è quasi certamente vantaggioso per la tua ricerca.

By the time we submit the paper, 
I am so dismayed that results in 
the paper seem almost trivial.

Direi che non sei riuscito a risolvere il problema se non fosse sembrato banale dopo il completamento!

L'essenza della scienza è la produzione di (romanzo) verità. L'essenza della verità è che deve essere riproducibile da chiunque.

In passato l'esempio paradigmatico di "chiunque" era lo schiavo in Meno di Platone (1). Oggi il più alto livello di rigore richiede di convincere un assistente di prove meccaniche (2) che la nostra soluzione è derivabile (dai fondamenti scelti della matematica). Un assistente di prova è, un po 'antropomorfizzante, davvero stupido. Nella matematica contemporanea e nella teoria CS consideriamo la revisione tra pari umana come un proxy per la verificabilità meccanica, vale a dire la verità, ma lavoriamo per un controllo più meccanico delle prove, vedi ad esempio (3, 4, 5). (In effetti, dubito che saresti in grado di formalizzare il tuo lavoro per un assistente di prova, senza investire anni di lavoro.)

Non saresti riuscito a fare una scienza rigorosa se ogni passaggio della soluzione non fosse banale.

Naturalmente questo non è particolarmente utile per sbarazzarsi delle vostre preoccupazioni, così forse ci si ferma a chiedere se stessi se il lavoro è stato proficuo. Invece, chiedi agli altri ! In particolare, chiediti: quanti altri hanno provato a risolvere lo stesso problema ma non ci sono riusciti . Presumibilmente, il tuo sottocampo di CS ha un elenco di famosi problemi aperti, perché non provarne uno? (Attenzione: inseguire famosi problemi aperti è un buon modo per fallire un dottorato di ricerca ..., quindi ti consiglio di discuterne con il tuo supervisore se vuoi seguire quella strada.)

 me and my advisor identify a list of concrete 
 questions that need to be answered.

È probabile che il tuo supervisore consideri attentamente se le domande su cui lavori sono abbastanza semplici in modo che uno studente di dottorato possa risolverle con alcuni mesi di lavoro (ma abbastanza difficile per la pubblicazione).

1. https://en.wikipedia.org/wiki/Meno%27s_slave

2. https://en.wikipedia.org/wiki/Proof_assistant

3. https://www.quantamagazine.org/univalent-foundations-redefines-mathematics-20150519/

4. https://en.wikipedia.org/wiki/QED_manifesto

5. https://en.wikipedia.org/wiki/POPLmark_challenge