Ilya Segalovich의 이름을 딴 상. 컴퓨터 과학에 대한 이야기와 출판물 출시

오늘 우리는 Ilya Segalovich의 이름을 딴 과학상을 시작합니다. 아이세그. 컴퓨터 과학 분야의 업적에 대해 수여됩니다. 학부 및 대학원생 자신의 수상 신청서를 제출할 수 있습니다. 또는 과학 감독자를 지명합니다. 수상자들은 학계 및 Yandex 대표자들에 의해 선정됩니다. 주요 선정 기준은 출판물, 컨퍼런스에서의 발표, 지역사회 발전에 대한 기여입니다.

첫 번째 시상식은 350월에 열릴 예정이다. 수상의 일환으로 젊은 과학자들은 700만 루블을 받게 되며, 또한 국제 회의에 참석하고 멘토와 협력하며 Yandex 연구 부서에서 인턴십을 받을 수 있습니다. 과학 감독자는 XNUMX 루블을 받게됩니다.

시상식을 계기로 우리는 여기 Habré에서 컴퓨터 과학 세계에서의 성공 기준에 대해 이야기하기로 결정했습니다. 일부 Habr 독자는 이미 이러한 기준에 익숙하지만 다른 독자는 이에 대해 잘못된 인상을 가질 수도 있습니다. 오늘 우리는 이러한 격차를 해소할 것입니다. 기사, 컨퍼런스, 데이터 세트 및 과학적 아이디어를 서비스로 전환하는 것을 포함한 모든 주요 주제를 다룰 것입니다.

컴퓨터 과학 분야의 과학자들에게 성공의 주요 기준은 최고의 국제 컨퍼런스 중 하나에서 과학 연구 결과를 발표하는 것입니다. 이는 연구자의 작업을 인정하는 첫 번째 “체크포인트”입니다. 예를 들어, 일반적으로 기계 학습 분야에서는 ICML(International Conference on Machine Learning)과 신경 정보 처리 시스템 회의(NeurIPS, 이전 NIPS)가 구별됩니다. 컴퓨터 비전, 정보 검색, 음성 기술, 기계 번역 등과 같은 ML의 특정 영역에 대한 많은 컨퍼런스가 있습니다.

당신의 아이디어를 출판하는 이유

컴퓨터 과학과 거리가 먼 사람들은 가장 가치 있는 아이디어를 비밀로 유지하고 그 독특함을 통해 이익을 얻으려고 노력하는 것이 더 낫다는 오해를 가질 수 있습니다. 그러나 우리 분야의 실제 상황은 정반대이다. 과학자의 권위는 그의 연구의 중요성, 그의 논문이 다른 과학자들에 의해 얼마나 자주 인용되는지(인용 색인)에 따라 판단됩니다. 이것이 그의 경력의 중요한 특징이다. 연구자는 출판되고, 유명해지고, 다른 과학자들의 연구의 기초를 형성하는 강력한 연구 결과를 지속적으로 생산하는 경우에만 전문적인 지위로 올라가고, 자신의 지역 사회에서 더 존경받게 됩니다.

많은 주요 기사(아마도 대부분)는 전 세계 여러 대학과 기업의 연구자 간의 협력의 결과입니다. 연구자의 경력에서 중요하고 귀중한 순간은 자신의 경험을 바탕으로 스스로 아이디어를 찾고 선별할 수 있는 기회를 얻는 것입니다. 하지만 그 후에도 동료들은 계속해서 그에게 귀중한 도움을 제공합니다. 과학자들은 서로 아이디어를 개발하고 공동으로 기사를 작성하도록 돕습니다. 과학자가 과학에 더 많이 기여할수록 같은 생각을 가진 사람들을 찾는 것이 더 쉬워집니다.

마지막으로, 이제 정보의 밀도와 가용성이 너무 높아서 여러 연구자가 동시에 매우 유사한(그리고 정말 가치 있는) 과학적 아이디어를 생각해냅니다. 귀하의 아이디어를 게시하지 않으면 다른 사람이 귀하를 대신하여 게시할 것이 거의 확실합니다. "승자"는 종종 혁신을 조금 더 일찍 생각해낸 사람이 아니라 조금 더 일찍 발표한 사람입니다. 또는 - 아이디어를 최대한 완전하고 명확하며 설득력 있게 공개한 사람입니다.

기사 및 데이터세트

따라서 연구자가 제안하는 주요 아이디어를 중심으로 과학 논문이 작성됩니다. 이 아이디어는 컴퓨터 과학에 대한 그의 공헌입니다. 기사는 몇 문장으로 구성된 아이디어에 대한 설명으로 시작됩니다. 그 다음에는 제안된 혁신을 통해 해결된 문제의 범위를 설명하는 소개가 이어집니다. 설명과 소개는 일반적으로 광범위한 청중이 이해할 수 있는 간단한 언어로 작성됩니다. 서론 이후에는 수학적 언어로 제시된 문제를 형식화하고 엄격한 표기법을 도입하는 것이 필요하다. 그런 다음 도입된 표기법을 사용하여 제안된 혁신의 본질에 대한 명확하고 포괄적인 설명을 작성하고 이전의 유사한 방법과의 차이점을 식별해야 합니다. 모든 이론적 진술은 이전에 수집된 증거를 참조하여 뒷받침되거나 독립적으로 입증되어야 합니다. 이는 몇 가지 가정을 통해 수행될 수 있습니다. 예를 들어 훈련 데이터의 양이 무한하거나(분명히 도달할 수 없는 상황) 서로 완전히 독립적인 경우에 대한 증명을 제공할 수 있습니다. 기사가 끝날 무렵, 과학자는 자신이 얻을 수 있었던 실험 결과에 대해 이야기합니다.

컨퍼런스 주최자가 모집한 리뷰어가 논문을 승인할 가능성을 높이려면 해당 논문에 하나 이상의 속성이 있어야 합니다. 승인 가능성을 높이는 핵심 요소는 제안된 아이디어의 과학적 참신성입니다. 종종 참신성은 이미 존재하는 아이디어와 관련하여 평가되며, 이를 평가하는 작업은 리뷰어가 아니라 기사 작성자가 직접 수행합니다. 이상적으로, 저자는 기사에서 기존 방법에 대해 자세히 설명하고 가능하다면 이를 자신의 방법의 특별한 사례로 제시해야 합니다. 따라서 과학자는 수용된 접근 방식이 항상 작동하는 것은 아니며 이를 일반화하고 더 광범위하고 유연하며 따라서 더 효과적인 이론적 공식을 제안했음을 보여줍니다. 참신함이 부인할 수 없는 경우 리뷰어는 기사를 그다지 까다롭게 평가하지 않습니다. 예를 들어 영어가 좋지 않은 경우 눈을 멀게 할 수 있습니다.

참신함을 강화하려면 하나 이상의 데이터세트에 기존 방법과의 비교를 포함하는 것이 유용합니다. 그들 각각은 학문적 환경에서 개방적이고 수용되어야 합니다. 예를 들어, MNIST(Modified National Standards and Technology) 및 CIFAR(Canadian Institute For Advanced Research)와 같은 기관의 ImageNet 이미지 저장소와 데이터베이스가 있습니다. 어려운 점은 이러한 "학술적" 데이터 세트가 업계에서 다루는 실제 데이터와 콘텐츠 구조가 다른 경우가 많다는 것입니다. 데이터가 다르다는 것은 제안한 방법의 결과가 다르다는 것을 의미한다. 부분적으로 업계에서 일하는 과학자들은 이를 고려하려고 노력하며 때때로 "우리 데이터에서는 결과가 이러하지만 공개 데이터 세트에서는 이러합니다"와 같은 조항을 삽입합니다.

제안된 방법은 개방형 데이터베이스에 완전히 "맞춤화"되었으며 실제 데이터에서는 작동하지 않습니다. 보다 대표적인 새 데이터 세트를 열어 이 일반적인 문제를 해결할 수 있지만, 종종 회사가 열 수 있는 권한이 없는 비공개 콘텐츠에 대해 이야기합니다. 어떤 경우에는 데이터의 익명화(때때로 복잡하고 힘든)를 수행하여 특정 사람을 가리키는 모든 조각을 제거합니다. 예를 들어, 사진 속 얼굴과 숫자는 지워지거나 읽을 수 없게 됩니다. 또한, 데이터 세트가 모든 사람이 사용할 수 있을 뿐만 아니라 과학자들 사이에서 아이디어를 비교하는 것이 편리한 표준이 되려면 데이터 세트를 출판하는 것뿐만 아니라 다음에 대한 별도의 인용 기사를 작성하는 것도 필요합니다. 그것과 그 장점.

연구 중인 주제에 공개된 데이터 세트가 없으면 상황은 더욱 악화됩니다. 그러면 심사자는 저자가 제시한 결과만을 믿음으로 받아들일 수 있습니다. 이론적으로 저자는 이를 과대평가하고 감지되지 않을 수도 있지만 학문적 환경에서는 과학을 발전시키려는 대다수 과학자의 욕구에 어긋나기 때문에 그럴 가능성은 없습니다.

컴퓨터 비전을 포함한 ML의 여러 영역에서는 기사가 포함된 코드(일반적으로 GitHub)에 대한 링크를 첨부하는 것도 일반적입니다. 기사 자체에는 코드가 거의 포함되어 있지 않거나 의사 코드입니다. 그리고 여기서도 대학이 아닌 회사의 연구원이 기사를 작성하면 어려움이 발생합니다. 기본적으로 기업이나 스타트업에서 작성된 코드에는 NDA라는 라벨이 붙습니다. 연구원과 동료들은 설명되는 아이디어와 관련된 코드를 내부 저장소와 확실히 폐쇄된 저장소에서 분리하기 위해 열심히 노력해야 합니다.

출판 가능성은 선택한 주제의 관련성에 따라 달라집니다. 관련성은 주로 제품과 서비스에 따라 결정됩니다. 기업이나 스타트업이 기사의 아이디어를 기반으로 새로운 서비스를 구축하거나 기존 서비스를 개선하는 데 관심이 있다면 이는 플러스입니다.

이미 언급했듯이 컴퓨터 과학 논문은 혼자 작성되는 경우가 거의 없습니다. 그러나 원칙적으로 저자 중 한 명이 다른 저자보다 훨씬 더 많은 시간과 노력을 소비합니다. 과학적 참신함에 대한 그의 공헌은 가장 큽니다. 저자 목록에는 그러한 사람이 먼저 표시되며 나중에 기사를 참조할 때 해당 사람만 언급할 수 있습니다(예: 라틴어에서 번역된 "Ivanov et al"- "Ivanov 및 기타"). 그러나 다른 사람들의 기여도 매우 가치가 있습니다. 그렇지 않으면 저자 목록에 오르는 것이 불가능합니다.

검토 과정

논문은 일반적으로 회의가 열리기 몇 달 전부터 접수가 중단됩니다. 기사가 제출된 후 검토자는 3~5주 동안 기사를 읽고 평가하고 의견을 제시할 수 있습니다. 이는 저자가 리뷰어의 이름을 볼 수 없는 경우 단일 맹검 시스템에 따라 발생하고, 리뷰어 자신이 저자의 이름을 볼 수 없는 경우 이중 맹검 시스템에 따라 발생합니다. 두 번째 옵션은 보다 공정한 것으로 간주됩니다. 여러 과학 논문에서 저자의 인기가 리뷰어의 결정에 영향을 미치는 것으로 나타났습니다. 예를 들어, 그는 이미 출판된 논문이 많은 과학자가 선험적으로 더 높은 평가를 받을 가치가 있다고 생각할 수 있습니다.

게다가, 이중맹검의 경우에도 같은 분야에 종사한다면 리뷰어는 아마도 저자를 추측할 것입니다. 또한, 검토 시점에 해당 논문은 최대 규모의 과학 논문 저장소인 arXiv 데이터베이스에 이미 게시되어 있을 수 있습니다. 컨퍼런스 주최자는 이를 금지하지 않지만 arXiv 출판물에 다른 제목과 다른 초록을 사용할 것을 권장합니다. 하지만 거기에 글이 올라와 있다면 찾기는 어렵지 않을 것입니다.

기사를 평가하는 리뷰어는 항상 여러 명입니다. 그 중 한 명은 동료들의 평결만 검토하고 최종 결정을 내리는 메타 리뷰어 역할을 맡았습니다. 리뷰어들이 논문에 동의하지 않는 경우, 메타 리뷰어는 완전성을 위해 해당 기사를 읽을 수도 있습니다.

때로는 평점과 의견을 검토한 후 작성자가 검토자와 토론을 시작할 기회가 있습니다. 자신의 결정을 바꾸도록 설득할 기회도 있습니다(그러나 이러한 시스템은 모든 회의에서 작동하지 않으며 평결에 심각한 영향을 미치는 것은 훨씬 더 어렵습니다). 토론에서는 기사에서 이미 언급된 연구를 제외하고 다른 과학 연구를 언급할 수 없습니다. 리뷰어가 기사의 내용을 더 잘 이해할 수 있도록 "도움"만 줄 수 있습니다.

컨퍼런스 및 저널

컴퓨터 과학 기사는 과학 저널보다 컨퍼런스에 더 자주 제출됩니다. 이는 저널 출판물에는 충족하기가 더 어려운 요구 사항이 있고 동료 검토 프로세스는 몇 달 또는 몇 년이 걸릴 수 있기 때문입니다. 컴퓨터 과학은 매우 빠르게 변화하는 분야이므로 저자는 일반적으로 출판을 오래 기다리지 않습니다. 그러나 이미 학회에 승인된 논문은 보완(예를 들어 더 자세한 결과 제시)을 통해 공간 제한이 그다지 엄격하지 않은 저널에 게재될 수 있습니다.

컨퍼런스 행사

승인된 논문의 저자가 회의에 참석하는 형식은 검토자가 결정합니다. 기사에 녹색 불이 들어오면 포스터 스탠드가 가장 자주 할당됩니다. 포스터는 기사와 그림의 요약이 포함된 정적 슬라이드입니다. 일부 회의실은 길게 늘어선 포스터 스탠드로 가득 차 있습니다. 저자는 포스터 근처에서 많은 시간을 보내며 기사에 관심이 있는 과학자들과 소통합니다.

약간 더 권위있는 참여 옵션은 번개 대화입니다. 리뷰어가 해당 기사를 빠르게 보고할 가치가 있다고 판단하면 작성자에게 폭넓은 청중과 대화할 수 있는 약 XNUMX분의 시간이 주어집니다. 한편으로 번개 토크는 스스로 포스터에 관심을 갖게 된 사람들에게뿐만 아니라 자신의 아이디어를 알릴 수있는 좋은 기회입니다. 반면, 적극적인 포스터 방문자는 홀에 있는 일반 청취자보다 특정 주제에 더 많이 준비되어 있고 더 몰입되어 있습니다. 따라서 빠른 보고서에서는 여전히 사람들에게 최신 정보를 제공할 시간이 필요합니다.

일반적으로 번개 강연이 끝나면 저자는 청취자가 포스터 번호를 찾고 기사를 더 잘 이해할 수 있도록 포스터 번호를 지정합니다.

마지막이자 가장 권위 있는 옵션은 더 이상 이야기를 전하기 위해 서두를 필요가 없을 때 포스터와 아이디어에 대한 본격적인 프레젠테이션입니다.

그러나 물론 승인된 논문의 저자를 포함한 과학자들은 단지 자랑하기 위해 다음 회의에 참석하지 않습니다. 첫째, 그들은 분명한 이유로 자신의 분야와 관련된 포스터를 찾는 경향이 있습니다. 그리고 두 번째로, 향후 공동 학술 활동을 위해 연락처 목록을 확대하는 것이 중요합니다. 이것은 사냥이 아닙니다. 적어도 첫 번째 단계는 하나 이상의 기사에 대한 아이디어, 개발 및 공동 작업의 상호 이익이 되는 교환으로 이어집니다.

동시에, 자유 시간이 부족하기 때문에 최고의 컨퍼런스에서 생산적인 네트워킹이 어렵습니다. 하루 종일 프레젠테이션과 포스터 토론에 참여한 후에도 과학자가 힘을 유지하고 시차로 인한 피로를 이미 극복했다면 그는 많은 파티 중 하나로 이동합니다. 그들은 기업에 의해 호스팅됩니다. 결과적으로 파티는 종종 더 많은 사냥 성격을 갖습니다. 동시에 많은 손님들은 새로운 직업을 찾는 것이 아니라 네트워킹을 위해 그것을 사용합니다. 저녁에는 더 이상 보고서와 포스터가 없습니다. 관심 있는 전문가를 "잡는" 것이 더 쉽습니다.

아이디어부터 제작까지

컴퓨터공학은 기업과 스타트업의 관심이 학문적 환경과 밀접하게 연관되어 있는 몇 안 되는 산업 중 하나입니다. NIPS, ICML 및 기타 유사한 컨퍼런스에는 대학뿐만 아니라 업계의 많은 사람들이 참여합니다. 이는 컴퓨터 과학 분야에서는 일반적이지만 대부분의 다른 과학에서는 그 반대입니다.

반면, 기사에 제시된 모든 아이디어가 즉시 서비스 개발이나 개선에 적용되는 것은 아닙니다. 한 회사 내에서도 연구원은 과학적 기준에 획기적인 아이디어를 서비스 동료에게 제안했지만 여러 가지 이유로 구현을 거부받을 수 있습니다. 그 중 하나가 이미 여기에 언급되었습니다. 이는 기사가 작성된 "학술적" 데이터 세트와 실제 데이터 세트의 차이입니다. 또한 아이디어 구현이 지연되거나, 많은 양의 리소스가 필요하거나, 다른 지표를 저하시키는 대가로 하나의 지표만 개선할 수 있습니다.

많은 개발자 자신이 약간의 연구원이라는 사실로 인해 상황이 해결되었습니다. 이들은 컨퍼런스에 참석하고, 학계와 동일한 언어로 대화하고, 아이디어를 제안하고, 때로는 기사 작성(예: 코드 작성)에 참여하거나 직접 저자 역할을 하기도 합니다. 개발자가 학술 과정에 몰두하고 연구 부서에서 일어나는 일을 한마디로 따르면, 과학자에 대한 반작용을 보여주면 과학적 아이디어를 새로운 서비스 기능으로 전환하는 주기가 단축됩니다.

모든 젊은 연구자들에게 행운이 있기를 바라며, 그들의 연구에서 큰 성과를 거두기를 바랍니다. 이 게시물이 새로운 내용을 알려주지 않았다면 이미 최고의 컨퍼런스에서 게시했을 수도 있습니다. 등록하다 상 스스로 과학 감독관을 지명하십시오.

출처 : habr.com