布莱克是图宾根大学的信誉教养，也是德国图宾根马克斯普朗克智能体系探求所的创始主任之一，携带感知体系部分。布莱克是德国国度科学院Leopoldina 院士和瑞典皇家科学院表籍院士，曾获IEEE估量机学会优异论文奖（1991 年）、Marr 奖荣耀奖（1999 年和 2005 年）、2010 年 Koenderink 奖、2013 年亥姆霍兹奖和 2020 年 Longuet-Higgins 奖。 布莱克旁观到，审稿人时时将杂乱性、难度和本事含量（complexity, difficulty, and technicality）误以为是簇新性（novelty）。正在科学界的同业审议中，簇新性宛如暗指了这些事务。若是咱们从审查注释中删除“簇新”一词而用漂亮庖代它可以会更好。 布莱克以为，美清除了“本事”和“杂乱”的观念，更切近科学簇新性的主旨。一幅画纵使简易，本事杂乱度低，也可能很美。论文也可能。毕加索的几笔画作可能像伦勃朗一幅错综杂乱的画作相同漂亮。 但若是没有人念过要作如此的转变，那么它实践上是簇新的。成立性的观点是剖析到一个幼的变更可以会发生很大的影响，并拟定新的失掉（formulate the new loss）。 如此的审查观点让我的学生说咱们该当让一个念法看起来更杂乱，如此审稿人才会觉察它更有价格。我偏重简易而不是不须要的杂乱；越简易越好。更好的科学是采用现有汇集并交换一个东西，而非炮造一个全新的汇集但只是为了让它看起来更杂乱。 一篇论文很难进入顶级聚会，是以审稿人时时认为念法和本事细节肯定要很难，作家必需“流血、流汗和啜泣”本事配得上一篇好论文。更加是没有体会的审稿人，更心爱看到作家真的很尽力。 拟定一个简易的念法意味着去除不须要的东西以揭示事物的主旨，这是科学家可能做的最有效的事务之一。 一个简易的念法可以很首要，但也可以是微缺乏道的。这即是审稿人苦苦挣扎的地方：一个微细的念法即是一个不首要的念法。若是一篇论文有一个比现有本事更好的简易念法，那么它很可以不是微缺乏道的。作家恰是捉住了某些主旨，该规模的人会感有趣。 新鲜和惊喜是亲切合系的。从界说上讲，一个簇新的念法是一个令人讶异的念法——这是该规模没有人念到的。但这也有另一边，由于惊喜是一种片刻即逝的心思。若是你听到一个好办法，会有半晌的惊喜，然后，它越好，它看起来就越显而易见。一个配合的评论是：这个念法显而易见，作家只是连结了两个家喻户晓的念法。 清楚（Obvious）是新鲜的后背。因此，若是一个念法正在你听过之后认为理所当然，审稿人很速就会以为它本来并不簇新。然而，簇新性必需正在这个念法展现之进步行评估。若是它很容易疏解而且过后看来显而易见，那么这毫不会弱幼这个念法的成立力和簇新性。 审稿人最常见的歪曲是，簇新性与本事细节相合。簇新性（和价格）正在论文中以多种方式展现。若是一个新的数据集做了其他数据集没有做过的事务，那么它可以是簇新的，即利用于天生数据集的悉数举措都是家喻户晓的。若是没有人念过以这种格式利用旧举措，那么旧举措的新用处就可以会很簇新。用简易的算法庖代杂乱的算法可能供给洞察力。 簇新性以与漂亮相同多的格式浮现本人。正在指责一篇论文缺乏本事簇新性之前，问问本人真正的簇新性是否正在其他地方。 并非悉数簇新的念法都是有效的，只是新的属性并不料味着价格。咱们念要的是引颈咱们告竣某个目的的新念法。正在这里，审稿人需求非凡幼心，由于你很难晓畅一个新念法会正在该规模走向何方，由于咱们所做的任何预测都是基于现在的该规模。 我看到的一个常见评论是：作家描绘了一种新举措，但我不晓畅为什么有人需求这个。 缺乏适用性确实是一个题目，但很难用一个新念法来评估。审稿人正在这里该当幼心，并认识到咱们悉数人的设念力都是有限的。 我早期的职业生存是兴办正在旁观和方式化两个已有规模之间的干系之上的：鲁棒的统计（robust statistics）和马尔科夫随机场（Markov random fields）。簇新性源于以前没有人将这些念法放正在一齐。究竟表明，这是一个肥美的空间，有很多令人讶异的干系，并带来了新的表面。侥幸的是，这些干系也被表明是有价格的，从而发生了最进步的适用算法。 过后看来，鲁棒性检测和估量机视觉科学之间的干系宛如很清楚。正在此日，正在估量机视觉中利用鲁棒检测器已成为常态，并且宛如并不比呼吸更簇新。但正在别人看到它们之前第一次看到这些干系，就像第一次呼吸相同。 当您望见一种新的旁观格式。
