最近有個做演算法的學弟寫信來問我: 做演算法的人在生物資訊上有沒有優勢.
看到這個問題有點不知所措, 我不覺得自己夠資格回答. 只能就個人經驗簡略表達意見.
最大的問題還是在於, 上班的公司或單位, 多重視演算法開發這個部門, 願意讓做演算法的人花時間去解決問題. (不見得能解決, 例如證明出來是 NP-Hard, 這對公司來說可能沒啥意義. 但是 Approximation 或者 Heuristics 的解法可能又不能接受時, 最後還是要嘗試暴力解.)
在生物資訊上來說, 基本上大多數我看過的研究還是處於套用不同的技巧並整合不同的生物知識居多, 實際開發新的演算法的研究基本上是少數. 以我自己有限的經驗, 大多是做工具和處理資料, 如果碰到很難的問題, 通常會被要求繞過去或者放棄.
再者, 演算法的子領域很多, 平行演算法, 近似演算法, 字串, 圖論, 計算幾何, 資料結構等等, 各有各的限制和要求, 研究字串演算法的人, 不見得熟悉圖論演算法, 而研究 exact algorithm 的人, 不見得抓得到近似演算法或者 Heuristics 的設計概念. 所以有 n 年資歷的演算法學者跳去做應用時, 比起該應用領域有 n 年資歷的學者來說, 實際上有多大的優勢, 我是有點存疑. 當然對於強者演算法學家來說, 可能沒差, 反正什麼題目對她們來說都是信手拈來.
至少我看到一些在生物資訊很受重視並廣泛被使用的研究成果(軟體), 大多不是在演算法上原創性很高的方法. the algorithmic lens 到底有多有用, 我也想知道.
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