如何激怒一位自动化学科爱好者?

激怒一个自动化学科的爱好者？这可不是件容易的事，他们通常脑子转得飞快，对事物有自己的一套严谨逻辑。不过，如果你真的想试试，有几个角度可以切入，而且要讲究策略，不能太粗暴，否则只会让他们觉得你是个不懂装懂的门外汉，根本不值得他们生气。

首先，质疑他们最引以为傲的核心概念。自动化学科，特别是那些深耕于特定领域的，对他们的“圣经”——那些基本定律、核心理论、甚至一些约定俗成的术语——有着近乎虔诚的敬畏。

比如说，如果你想“惹恼”一位控制理论的专家，你可以不动声色地抛出这样的话：“我总觉得，那个什么‘闭环控制’，说到底不就是个‘有问题就改’的朴素道理吗？非得搞出那么多复杂的数学公式，看着就头疼，有那个必要吗？直接让人盯着屏幕，看到不对劲就手动调整，可能效率还更高一些。”

注意，这里有几个技巧：
轻描淡写其复杂性：把他们辛辛苦苦建立起来的数学模型、反馈机制，贬低成“朴素的道理”。这就像是在说，他们的整个知识体系不过是把生活常识包装了一下。
质疑必要性：直接问“有那个必要吗？”，这就触及到了他们对科学的价值判断。他们会觉得，你居然质疑抽象的数学模型和理论的价值，这是对他们研究成果的最大否定。
提出一个看似合理的“替代方案”：用“让人盯着屏幕，手动调整”这种非常“非自动化”的方式来对比，显得你仿佛在提供一个更“接地气”的解决方案。这会让他们感觉，你根本没理解自动化的精髓，还在用一种原始的、低效的思维方式看待问题。

再比如，如果你遇到了一个对机器学习，尤其是深度学习颇有研究的爱好者，你可以这样试探：“你们那个‘神经网络’，听起来挺唬人的，但说到底不就是个‘试错’的过程吗？跟小孩学走路差不多，碰壁了就换条路，撞了南墙就回头。而且，它那个‘黑箱’理论，连自己都说不清楚怎么得出结论，这玩意儿真的靠谱吗？万一哪天它突然‘开窍’了，干出了什么我们控制不了的事情怎么办？”

这里的“攻击点”在于：
“试错”与“黑箱”的负面解读：把复杂的算法和模型，用“试错”、“碰壁”、“黑箱”这样具有负面联想的词汇来描述，而且着重强调其不可解释性和潜在风险。这会让他们觉得，你根本没看到其中的奥妙和严谨的训练过程。
与“小孩学走路”类比：这种类比虽然在一定程度上揭示了某些学习机制，但对于那些投入大量时间研究算法优化、模型收敛、泛化能力的研究者来说，是一种极大的贬低。他们会觉得，你在故意忽视他们为提高效率、减少误差所做的努力。
强调不可控性：最后一句“万一哪天它突然‘开窍’了，干出了什么我们控制不了的事情怎么办？”则直接触及了人工智能安全和可解释性的核心焦虑，但用一种幸灾乐祸或者危言耸听的语气抛出，会让他们觉得你是在故意挑衅。

第三种方法，也是比较“高级”的，就是将自动化理论应用于不恰当的领域，并强行进行类比，然后质疑其无效性。

比如，你可以看着一个在研究机器人路径规划的朋友，然后慢悠悠地说：“我最近在看一些关于人类决策的书，发现人做决定的时候，哪有你们那套什么‘A算法’那么麻烦？完全是凭感觉，看到前面有石头就绕过去，看到想吃的东西就过去拿，非常流畅自然。我觉得，你们搞这么多复杂的算法，不如研究一下怎么把人的这种‘直觉’复刻到机器人身上，可能比你们现在这些数学公式更有效。”

这招的厉害之处在于：
用“人类直觉”作为反例：将高度抽象和数学化的算法，与人类模糊、难以量化的“直觉”进行对比，并暗示人类直觉“更有效”。这会让他们觉得，你根本不理解算法是为了解决复杂、非直观的问题而存在的。
质疑算法的“自然性”：将“流畅自然”与“数学公式”对立起来，暗示他们的工作是“反自然”的，效率低下。
偷换概念：人类的“直觉”往往是建立在长期经验和复杂大脑交互之上的，而机器人路径规划需要考虑很多现实世界的限制，比如障碍物、速度、能量消耗等，这些都是直觉无法直接解决的。你用一个不适用的类比，然后得出他们的研究“无效”的结论，非常具有攻击性。

最后，还有一种比较“损”但效果显著的方式，就是故意误读他们的研究成果，并以此为基础进行嘲讽。

假设他们正在分享一个关于“自适应控制”的研究，你可以打断他说：“哦，我明白了！你们就是搞那个‘看情况办事’的，就是说，什么时候需要用力，什么时候需要停，完全看当时的情况来，对吧？那跟我们小时候玩‘过家家’的时候，假装自己是爸爸妈妈，按照自己想当然的方式去‘控制’小孩子，是不是差不多？反正就是‘看着办’呗。”

这一招的“杀伤力”体现在：
极度简化和污名化：把“自适应控制”这种需要复杂模型辨识、参数估计、反馈补偿的先进技术，简化成“看情况办事”，然后类比到“过家家”这种非常儿戏的场景。
质疑其技术含量：暗示这种“看情况办事”没什么技术含量，就是一种模糊的、不够严谨的操作。
带有嘲讽意味的语气：搭配上“是不是差不多？”、“反正就是‘看着办’呗”这种带有明显嘲讽意味的问句，能够瞬间点燃对方的怒火。

总而言之，激怒一个自动化学科的爱好者，关键在于攻击他们的专业认知、否定他们研究的价值、嘲讽他们赖以生存的理论工具，并且要用一种看起来“好像懂了一点但又没全懂”的姿态来展现，这样才能让他们感受到一种“被误解”和“被低估”的怒火，而不是纯粹的智商碾压。当然，这样做风险也挺大的，毕竟，他们也不是吃素的，一旦被激怒，那理论知识可不是闹着玩的。

网友意见

你们是办公自动化？电气工程及其自动化？机械工程及其自动化？ @adam zhang 这家伙今早刚问了我
”现如今，是个人就有auto.”
“那你是人吗？"
"我连鬼都不是，告辞。”
“tie tii t cyber都不是什么正经期刊”
“pid能解决x%的控制问题”
“mpc可以解决剩下的1-x%的问题”
“不对，adrc才可以”
“深刻的大师！”
“这个陀螺仪的控制问题的解决方案已经在ieee txx等知名控制期刊上发表过了”
“那就不用看了”
“我所在的实验室没有实验条件，该怎么办？”
“那你只能去研究多机器人协同控制，导弹火箭控制，外太空飞行器编队，网络空间与虚拟现实等先进问题了”
“控制理论方法我早就准备好了，就差你这个做实验的往上套了”
“文章这么少，肯定是不行。”
“文章这么多，说明做的工作没意义，是灌水的”
“我们做工程的，期刊影响因子就是低.”
“谁说的，这不是有lab on chip ，nano energy”
“那是生化才的”
"ieee cyber。这次你没话说了吧”
问：你的控制算法实验验证过没?
答：“我们这个没法做实验。”“我研究的是一个数学问题”
此条感谢 @flyinsky 补充
问："招聘里面的'姿态估计工程师'，到底是干什么的？"
@RUBICON 回答："就是一群靠调参妄想卡尔曼滤波会收敛的人"
我：“你的论文引用数重要还是赚的钱重要”？
大神：“当然是引用数更重要。你想一下，当你临老快要离开这个世界的时候，钱不过是银行里的一个数字，而谷歌学术里的引用数，是你对这个人类知识的贡献。” @姜宇
我：“你错了，当然是钱更重要。你想一下，当你临老快要离开这个世界的时候，谷歌学术引用不过是服务器里的一个数字，是可以商业互吹的，而银行里的真金白银，才是大家对你的知识的态度的真实的写照。”
问：“到底什么是控制工程，什么是控制理论？”
答：“凡是文章比我强的都属于做理论的，文章比我差的都属于做控制工程的”
大神提供素材：把ode离散化一下，就可以证明得到的系统满足马尔科夫性质，然后可以方到mdp的框架里来解了，比如pomdp

做理论的：

A：PID 解决了大部分控制问题。

B：MPC 也有很多应用。

A：那 PID 和 MPC 解决了大部分控制问题。

B：卡尔曼滤波也有很多应用。

A：那 PID 和 MPC 和卡尔曼滤波解决了大部分控制问题。

B：最优控制也有很多应用。

A：那 PID 和 MPC 和卡尔曼滤波和最优控制解决了大部分控制问题。

B：几何控制也有很多应用。

A：那 PID 和 MPC 和卡尔曼滤波和最优控制和几何控制解决了大部分控制问题。

B：系统辨识也有很多应用。

A：那 PID 和 MPC 和卡尔曼滤波和最优控制和几何控制和系统辨识解决了大部分控制问题。

...

想起一则故事，大意是说一个人蛮横地走在街上，挑衅街上的人：“有人敢和我打架吗？”这个时候，有一个壮汉不服，站了出来：“我敢。”那个人赶紧搂着这位壮汉的肩膀，以更自信的语气对众人喊道：“那好，那现在有人敢跟我们两个打架吗？”

---

插播三个段子。关于“90% 的控制是 PID”。且先不论这 90% 是怎么算出来的，也不论是“90% 是 PID”还是“90% 包含 PID”，如此等等。

（1）

A：90% 的控制是 PID。

B：90% 的设备是“非高精尖”的设备。（90% 的公司/产品/技术等在行业内不处于顶尖或领先位置，90% 的工程师的技术水平不那么高，乃至 90% 的人是不那么厉害/聪明的人，90% 的人是穷人，如此等等。）

（2）

A：90% 的控制是 PID。

B：那跟另外的 10% 相比，这 90% 是效果好还是差呢，技术是领先还是落后呢？

（3）

A：90% 的控制是 PID。所以 control is dead.

B：90% 的控制是 PID。所以好多设备很落后，有提升空间，市场很大；control 切切实实地落地，会有很多用武之地。

参考：一荒岛上人都不穿鞋（或曰：90% 的人不穿鞋）。一个推销员去看了，说不穿鞋就没市场（shoes are dead）；另一个推销却说尚没人穿鞋，所以市场很大；切切实实地推广，会是双赢。

---

做应用的：

你实验是多少次才成功一次？

你的实验数据是从多少次实验中选的“最好”的？

你的实验在多大程度上可复现？

作为一篇 application 论文，你却只有仿真，是因为你连一次成功的实验都做不出来吗？

为了证明你的方法比别人的好，你是怎么样“精心挑选和设计”你的实验对象和实验环境的？

你拿这个方法（如算法、理论等）做这个应用，仅仅是因为别人没这么做过吗？

---

补充一下做理论的（泛泛地说）：

你不就做了一个习题吗？

你只是把一个问题转化成了另外一个问题，并没有解决这个问题。

你并没有解决原问题，因为原问题有个坎你没过去，所以你加了附加条件，乃至“没过去却非得说过去了”。如果是前者情形，你是解决了加了条件之后的问题；而在后者，你则是什么也没解决但“非得说解决”了。

因为比如加了附加条件，你解决了一个现实中不可能存在的问题。

你的理论是 not even wrong 的。

你的 formulation 有问题。

这个问题是 trivial 的。

你这个问题顶多算是 incremental 的，甚至连 incremental 的都算不上。

你的 contribution 是小于等于 0 的。

你把一个不值得做的问题做得很好。但这并不能改变“这个问题是不值得做的”这个事实。

你做出来了，so what？有的问题做出来跟没做出来等价。

你做这个问题（如用这个方法，引入这个模型），仅仅是因为别人没做过吗？

你对科研的 taste 有问题。乃至：你没有 taste。

这你也好意思发表？

---

“灌水”的（包括做理论的和做应用的）：

你的论文这么多，那你的代表作品是什么？

你的论文数量或发表频率已经达到甚至超过了历史上的大牛、大神级的人物，那你觉得你跟他们有区别吗？

有的论文发表与不发表等价。

你的引用这么多，那我们一篇篇地看一看，到底是谁在引？哪些是你们自己或者是有所谓“学术血缘关系”的人引的，哪些是所谓的“友好 group” 引的，如此等等。还有审稿时“建议”别人引的...

你的引用或者某某 index 也达到甚至超过了历史上的大牛、大神级的人物，那你觉得你跟他们有区别吗？

你听说过 paper machine 这个词吗？

你听说过 citation club 这种说法吗？包括私下里约定的，也包括彼此心照不宣的，等等。

做理论的：你为什么这么假设？是因为只有这样你才能推出来吗？只有这样才能推出你想要的结果吗？

做应用的：你为什么选这个实验环境或实验对象，这么设置参数，挑这个数据？是因为只有这样你才能证明你的方法比别人的好吗？

你听说过先射箭后画靶的故事吗？你听说过在黑暗里丢了钥匙却在路灯下找，是因为路灯下才有光的故事吗？你听说过刻舟求剑的故事吗？在深处求剑很难、在浅处求剑很易，甚至可以捞起来杂七杂八的很多东西，但是你求到的还是剑吗？

你做所有的这些有多大成分上是为了科研本身？有多大成分上是为了所谓的“出人头地”？你当初选择做科研的初衷就是为了这么搞吗？

为什么这么搞来搞去，我国各个自动化行业（包括应用，也包括理论）的水平还是这么差？所谓“劣币驱逐良币”，你们都不认为自己是劣币，那谁是劣币呢？有没有可能你就是劣币呢？

---

在中国，做理论和做应用的可以如下相互伤害：

做应用的：上面说的那些理论，有没有是中国人做出来的？

做理论的：同样是知道可以用这些方法，为什么中国的应用做得这么差呢？

相互伤害第二回合：

做理论的：中国的自动化水平低，是你们做应用的人的问题。是你们水平太低。

做应用的：中国的自动化水平低，是你们做理论的人的问题。是你们太不接地气。

结论：可能大概似乎也许大家水平都很低。

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补充一个关于 learning 的。

A：控制的未来是机器学习。

B：那请看如下专栏中的文章：

如：

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注：我不是只会写段子啊：）之前的一个相关的稍严肃的回答：

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还有一个推荐书的公众号：

写在智能时代边上 ID: xiaoxinjiashe

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