第四十八週 持續地產出

最近是公司的考績季節，跟我沒有很大的關係。只是這讓我想到我某一次升等被拒的時候，我得到的回應是要持續維持這樣的表現。現在看起來，覺得這是非常重要的。

我覺得作這一行，有時候很容易人品爆表，就不小心挖到一個題目或是一個好領域，就一直鑽，可以一直有高影響力一陣子。但是如果不能持續產出，最終是很難有更大的影響力。（我也要承認我第一個專案也是有點人品爆表。因為當時算是前幾個作機器學習的人，影響力很大。但是我的能力沒有某些同事說的那麼好。）

我事業中有遇過幾個很資深，但是能力不怎麼樣的同事。有時候我跟其他同事覺得，這些人大概就是做了一次好的專案升等以後就沒有再有能力上的提升了。這件事情可以跟我沒有關係，可是當這些人要在每次考績決定誰做的好不好，那就有點關係了。 我因為有跟我覺得不太行的同事共事的慘痛經驗，我自己立誓不要成為這樣的人。(很難，但是我會一直想要讓我自己的專業能力精進。)

這是我第一次，大轉組的主要原因之一。我從大學就開始作機器學習，我不小心進了一個很有名的實驗室。自此之後，找實習跟找工作都是超高接受率。每次出去，別人就會說：「你就是那個XXX實驗室的呀！那你一定很強。」一開始，靠著這招混吃混喝好幾年。就連我在現在公司的第一個組當時面試的時候，他都是直接說，你懂LIBLINEAR（一個我們實驗室作的軟體）的話，我們在用，請你來幫我作。

我的職涯，就這樣好像怎樣努力也超越不了LIBLINEAR。如果LIBLINEAR沒有什麼新方法，那我也差不多黔驢技窮了。所以我決定轉組，我轉到一個純作產品、完全不作機器學習的組。一開始做起來很辛苦，不過後來學到很多，就比較輕鬆。 在這個組我學到一件最重要的事情，就是要能知道哪些是「未知的未知」(The unkown unkowns)，那些通常是最難且不知道能不能解的問題。作產品上，因為有時候有死線，要能看到這些東西很重要。有時候要想想怎樣有短期解法，或是就繞過去不要解。

後來我轉回作機器學習以後，發現這個對我現在作研究的持續產出也很重要。畢竟我是必須要一直把新東西放到產品上的，我要知道哪些事情是完全開放性問題，哪些是可以打成很多小「工程」問題的大「研究」問題。這樣的話，我跟別人溝通、或是跟別人合作都會方便一點。

實際操作上，要想辦法把解未知的未知的問題的比例變少，這樣會比較能一直有產出。

說了這麼多，其實我持續加班了兩個週末。所以不是說這些招數多厲害，這些想法只是在這段時間讓我有辦法一直有小小突破的方法。