Matemática, Ciência da computação, academia ou curiosidade basta?

Alcançar uma compreensão de nível de pesquisa da maioria dos tópicos é como escalar uma montanha, eu passo uns 15 anos conversando com pessoas 50 vezes mais inteligentes do que eu.

Curiosos devem lutar para entender vastos corpos de trabalho que vieram antes deles, para aprender técnicas e para ganhar intuição.

Ao começar a entender, com uma dedicação grande e sem esquecer dos fundamentos comecei a jogar novas pedras no topo da montanha e tornando-a um pouco mais alta para quem vier a seguir.

A matemática é um exemplo marcante disso. Durante séculos, inúmeras mentes escalaram a cordilheira da matemática e colocaram novas pedras no topo.

Com o tempo, diferentes picos se formaram, construídos em cima de resultados particularmente belos. Agora, os picos da matemática são tão numerosos e íngremes que nenhuma pessoa pode escalá-los todos. Mesmo com uma vida inteira de esforço dedicado, um matemático pode aproveitar apenas algumas de suas vistas.

As pessoas esperam que a escalada seja difícil. Ela reflete o tremendo progresso e esforço cumulativo que foi feito na matemática. A escalada é vista como uma peregrinação intelectual, o trabalho um rito de passagem. Mas a escalada pode ser muito mais fácil. É inteiramente possível construir caminhos e escadas nessas montanhas. 1 A escalada não é algo para se orgulhar.

A escalada não é progresso: a escalada é uma montanha de dívidas.

A dívida

Os programadores falam sobre dívida técnica: há maneiras de escrever software que são mais rápidas no curto prazo, mas problemáticas no longo prazo. Os engenheiros falam sobre dívida técnica: as instituições podem crescer rapidamente ao custo de práticas ruins se infiltrando. Ambas são fáceis de acumular, mas difíceis de se livrar.

A pesquisa também pode ter dívida. Ela vem em várias formas:

• Material Pobre — Frequentemente, não há uma boa explicação de ideias importantes e é preciso lutar para entendê-las. Esse problema é tão disseminado que o tomamos como garantido e não apreciamos o quanto as coisas poderiam ser melhores.
• Ideias não digeridas — A maioria das ideias começa áspera e difícil de entender. Elas se tornam radicalmente mais fáceis à medida que as polimos, desenvolvendo as analogias, a linguagem e as formas de pensar certas.
• Abstrações e notações ruins — Abstrações e notações são a interface do usuário da pesquisa, moldando como pensamos e nos comunicamos. Infelizmente, muitas vezes ficamos presos aos primeiros formalismos a se desenvolver, mesmo quando eles são ruins.
• Ruído — Ser um pesquisador ou um curioso é como ficar no meio de um canteiro de obras. Inúmeros artigos gritam por sua atenção e não há uma maneira fácil de filtrá-los ou resumi-los.

O insidioso sobre a dívida de pesquisa é que ela é normal. Todo mundo a toma como certa e não percebe que as coisas poderiam ser diferentes. Por exemplo, é normal dar explicações muito medíocres sobre a pesquisa, e as pessoas percebem que isso é o teto da qualidade da explicação. Nas raras ocasiões em que explicações realmente excelentes aparecem, as pessoas as veem como milagres únicos, em vez de um sinal de que poderíamos estar sistematicamente fazendo melhor.

Trabalho Interpretativo

Há uma compensação entre a energia colocada em explicar uma ideia e a energia necessária para entendê-la. Em um extremo, o explicador pode meticulosamente elaborar uma bela explicação, levando seu público ao entendimento sem nem perceber que poderia ter sido difícil. No outro extremo, o explicador pode fazer o mínimo absoluto e abandonar seu público à luta. Essa energia é chamada de trabalho interpretativo

Muitas explicações não são um-para-um. As pessoas dão palestras, escrevem livros ou se comunicam online. Nesses casos um-para-muitos, cada membro da audiência paga o custo do entendimento, mesmo que o custo da explicação permaneça o mesmo.

Como resultado, o custo da compreensão tem um multiplicador na compensação do trabalho interpretativo — às vezes um multiplicador enorme.

Como um mecanismo de defesa, as pessoas se especializam, focando em uma área de interesse mais estreita. O tamanho sustentável do campo é controlado por como seus membros trocam a energia entre comunicação e compreensão.

Dívida de pesquisa é o acúmulo de trabalho interpretativo ausente. É extremamente natural que ideias jovens passem por um estágio de dívida, como protótipos iniciais em engenharia.

O problema é que frequentemente paramos nesse ponto. Ideias jovens não são pontos finais para colocarmos em um artigo e abandonarmos. Quando deixamos as coisas pararem ali, a dívida se acumula. Fica mais difícil entender e construir sobre o trabalho um do outro e os fragmentos de campo.

Pensamento claro

Vale a pena deixar claro que a dívida de pesquisa não é apenas sobre ideias não sendo bem explicadas. É uma falta de digestão de ideias — ou, pelo menos, uma falta da versão pública das ideias sendo digeridas.

Desenvolver boas abstrações, notações, visualizações e assim por diante é melhorar as interfaces de usuário para ideias. Isso ajuda tanto a entender ideias pela primeira vez quanto a pensar claramente sobre elas.

Por outro lado, se não conseguimos explicar bem uma ideia, isso geralmente é um sinal de que não a entendemos tão bem quanto poderíamos.

Não deveria ser tão surpreendente que esses dois andem de mãos dadas. Parte do pensamento é ter uma conversa com nós mesmos.

Pesquisa focando nos fundamentos

Os fundamentos de pesquisa são o oposto da dívida de pesquisa. É poderoso ter a base forte, combinando profundo entendimento científico, empatia e design para fazer justiça à nossa pesquisa e expor belos insights.

Detalhes, é difícil. É tentador pensar em explicar uma ideia como apenas dar uma camada de polimento a ela, mas boas explicações geralmente envolvem transformar a ideia. Esse tipo de refinamento de uma ideia pode exigir tanto esforço e compreensão profunda quanto a descoberta inicial.

Isso não nos deixa com uma saída fácil. Não podemos resolver a dívida técnica fazendo com que uma pessoa escreva um livro didático: sua energia é muito dispersa para polir cada ideia do zero. Não podemos terceirizar a destilação para não especialistas menos qualificados: refinar e explicar ideias requer criatividade e compreensão profunda, tanto quanto uma pesquisa inovadora.

Os detalhes da pesquisa e da explicação não precisa ser você, mas sim nós.

Onde estão os professores?

Assim como o teórico, o experimentalista ou o engenheiro de pesquisa, o pesquisador é um papel integral para uma comunidade de pesquisa saudável. No momento, quase ninguém o está preenchendo.

Muitas pessoas querem trabalhar em pesquisa. Infelizmente, é muito difícil fazer isso, porque não as apoiamos.

Um aspirante a pesquisador carece de muitas coisas que são fáceis de tomar como certas: um plano de carreira, lugares para aprender, exemplos e modelos de comportamento. Subjacente a isso está um problema mais profundo: seu trabalho não é visto como uma contribuição real à pesquisa. Precisamos consertar isso.

Um ecossistema para aprendizado

Se você está animado para destilar ideias, buscar clareza e construir explicações bonitas, estamos decepcionando você. Você tem algo precioso para contribuir e não estamos apoiando você da maneira que deveríamos.

Tenho um projeto que será uma tentativa de dar melhor suporte a esse tipo de trabalho. No momento, ele terá três partes:

• The Science Content — Um local para dar validação tradicional a contribuições não tradicionais.
• Prêmio Luiz André Barroso — Um prêmio de US$ 10.000 para reconhecer explicações excepcionais sobre aprendizado de máquina.
• Hurb Edu Infrastructure — Ferramentas para criar belos ensaios interativos.

Isto é apenas um começo: há muito mais que precisa ser feito. Um ecossistema completo para este tipo de trabalho precisa de vários outros componentes, incluindo lugares onde se pode aprender estas habilidades e fontes confiáveis ​​de emprego fazendo este tipo de trabalho. Estamos otimistas de que isso virá com o tempo.

Leitura Adicional

• Matemática Visual: Vários matemáticos fizeram esforços notáveis ​​para explicar visualmente certos tópicos. Tour-de-force de Needham
• É impressionante, mas há vários exemplos encantadores de uma nova clareza sendo trazida a um tópico por meio de sua reformulação visual
• e, em menor escala, uma infinidade de provas visuais .
• Explicações exploráveis: Há uma comunidade solta explorando como o meio interativo habilitado por computadores pode ser usado para comunicar e pensar de maneiras antes impossíveis. Essas ideias começam, como muitas ideias em computação, com o trabalho feito por Douglas Engelbart

• Mais recentemente, a Explorable Explanations começou a reimaginar o que um ensaio pode ser neste novo meio.
• Há também explorações de como podemos aumentar nossa capacidade de pensar neste novo meio, trazendo ideias antes inacessíveis ao alcance. Mais uma vez, Bret Victor tem ideias maravilhosas
• Distribuição de Pesquisa: Nas últimas décadas, houve um grande impulso para que a pesquisa fosse disponibilizada gratuitamente online. Isso inclui a formação do arXiv.org e do PLOS , e conselhos editoriais de periódicos renunciando para iniciar periódicos de acesso aberto.
• Cada vez mais, o desafio é filtrar conteúdo acessível. O ArXiv Sanity da Karpathy é uma ferramenta adorável para isso. A curadoria coletiva por comunidades online também ajuda muito.

• Ciência de caderno aberto: a ciência de caderno aberto, como a Academic Pensieve de Dror Bar-Natan , e projetos de pesquisa massivamente colaborativos como o Polymath Project , separam o compartilhamento de resultados da publicação formal.
• Isso parece realmente importante. Tradicionalmente, se alguém não transforma uma pesquisa em um artigo, é basicamente como se você não tivesse feito isso. Isso cria um forte incentivo para que toda pesquisa seja disfarçada como um artigo importante, aumentando o ruído.
• Discussão sobre Dívida e Destilação: Vários matemáticos discutiram o que chamamos de destilação de pesquisa. Alguns ótimos comentários e referências são coletados neste tópico do MathOverflow — eu chamaria atenção especial para o relato de Thurston sobre matar acidentalmente um campo ao afogá-lo em dívida de pesquisa na seção 6 de