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[转载]如何做研究

MIT人工智能实验室中如何做研究

DavidChapman

摘 要:本文的主旨是解释如何做研究.我们提供的这些建议,对做研究本身(阅读,写作和程序设计),理解研究过程以及开始热爱研究(方法论,选题,选导师和情感因素),都是极具价值的.

备注:人工智能实验室的WorkingPapers用于内部交流,包含的信息由于过于初步或者过于详细而无法发表.不像正式论文那样,会列出所有的参考文献.

1.简介

并没有什么神丹妙药可以保证在研究中取得成功,本文只是列举了一些可能会有所帮助的非正式意见.

目标读者是谁

本文档主要是为MIT人工智能实验室新入学的研究生而写,但对于其他机构的人工智能研究者也很有价值.即使不是人工智能领域的研究者,也可以从中发现对自己有价值的部分.

如何使用

要精读完本文,太长了一些,最好是采用浏览的方式.很多人觉得下面的方法很有效:先快速通读一遍,然后选取其中与自己当前研究项目有关的部分仔细研究.

本文档被粗略地分为两部分.第一部分涉及研究者所需具备的各种技能:阅读,写作和程序设计,等等.第二部分讨论研究过程本身:研究究竟是怎么回事,如何做研究,如何选题和选导师,如何考虑研究中的情感因素.很多读者反映,从长远看,第二部分比第一部分更有价值,也更让人感兴趣.

(1).如何通过阅读打好AI研究的基础.列举了重要的AI期刊,并给出了一些阅读的诀窍.

(2).如何成为AI研究领域的一员:与相关人员保持联系,他们可以使你保持对研究前沿的跟踪,知道应该读什么材料.

(3).如何学习AI相关领域的知识.对几个领域都有基本的理解,对于一个或者两个领域要精通.

(4).如何做研究笔记.

(5).如何写期刊论文和毕业论文.如何为草稿写评审意见,如何利用别人的评审意见.如何发表论文.

(6).如何做研究报告.

(7).有关程序设计的.AI程序设计与平常大家习惯的程序设计有所不同.

(8).有关研究生涯最重要的问题,如何选导师.不同的导师具有不同的风格,本节的意见有助于你找到合适的导师.导师是你必须了解如何利用的资源.

(9).关于毕业论文.毕业论文将占据研究生生涯的大部分时间,本部分涉及如何选题,以及如何避免浪费时间.

(10).有关研究方法论,尚未完成.

(11).或许是最重要的一节:涉及研究过程中的情感因素,包括如何面对失败,如何设定目标,如何避免不安全感,保持自信,享受快乐.

2.阅读文献

很多研究人员花一半的时间阅读文献.从别人的工作中可以很快地学到很多东西.本节讨论的是AI中的阅读,在第四小节将论述其他主题相关的阅读.

阅读文献,始于今日.一旦你开始写作论文,就没有多少时间了,那时的阅读主要集中于论文主题相关的文献.在研究生的头两年,大部分的时间要用于做课程作业和打基础.此时,阅读课本和出版的期刊文章就可以了.(以后,你将主要阅读文章的草稿,参看小节三).

在本领域打下坚实的基础所需要的阅读量,是令人望而却步的.但既然AI只是一个很小的研究领域,因此你仍然可以花几年的时间阅读本领域已出版的数量众多论文中最本质的那部分.一个有用的小技巧是首先找出那些最本质的论文.此时可以参考一些有用的书目:例如研究生课程表,其他学校(主要是斯坦福大学)研究生录取程序的建议阅读列表,这些可以让你有一些初步的印象.如果你对AI的某个子领域感兴趣,向该领域的高年级研究生请教本领域最重要的十篇论文是什么,如果可以,借过来复印.最近,出现了很多精心编辑的有关某个子领域的论文集,尤其是Man-Kauffman出版的.

AI实验室有三种内部出版物系列:WorkingPapers,Memos和TechnicalReports,正式的程度依次增加,在八层的架子上可以找到.回顾最近几年的出版物,将那些非常感兴趣的复制下来.这不仅是由于其中很多都是意义重大的论文,对于了解实验室成员的工作进展也是很重要.

有关AI的期刊有很多,幸运的是,只有一部分是值得看的.最核心的期刊是ArtificialIntelligence,也有写作"theJournalofArtificialIntelligence"或者"AIJ"的.AI领域真正具备价值的论文最终都会投往AIJ,因此值得浏览每一年每一期的AIJ,但是该期刊也有很多论文让人心烦.ComputationalIntelligence是另外一本值得一看的期刊.CognitiveScience也出版很多意义重大的AI论文.MachineLearning是机器学习领域最重要的资源.IEEEPAMI(PatternAnalysisandMachineIntelligence)是最好的有关视觉的期刊,每期都有两三篇有价值的论文.InternationalJournalofComputerVision(IJCV)是最新创办的,到目前为止还是有价值的.RoboticsResearch的文章主要是关于动力学的,有时候也有划时代的智能机器人论文.IEEERoboticsandAutomation偶尔有好文章.

每年都应该去所在学校的计算机科学图书馆(在MIT的TechSquare的一层),翻阅其他院校出版的AI技术报告,并选出自己感兴趣的仔细加以阅读.

阅读论文是需要练习的技能.不可能完整地阅读所有的论文.阅读论文可分为三个阶段:第一阶段是看论文中是否有感兴趣的东西.AI论文含有摘 要,其中可能有内容的介绍,但是也有可能没有或者总结得不好,因此需要你跳读,这看一点那看一点,了解作者究竟做了些什么.内容目录(thetableofcontents),结论部分(conclusion)和简介(introduction)是三个重点.如果这些方法都不行,就只好顺序快速浏览了.一旦搞清楚了论文的大概和创新点,就可以决定是否需要进行第二阶段了.在第二阶段,要找出论文真正具有内容的部分.很多15页的论文可以重写为一页左右的篇幅,因此需要你寻找那些真正激动人心的地方,这经常隐藏于某个地方.论文作者从其工作中所发现的感兴趣的地方,未必是你感兴趣的,反之亦然.最后,如果觉得该论文确实有价值,返回去通篇精读.

读论文时要牢记一个问题,"我应该如何利用该论文""真的像作者宣称的那样么""如果等会发生什么".理解论文得到了什么结论并不等同于理解了该论文.理解论文,就要了解论文的目的,作者所作的选择(很多都是隐含的),假设和形式化是否可行,论文指出了怎样的方向,论文所涉及领域都有哪些问题,作者的研究中持续出现的难点模式是什么,论文所表达的策略观点是什么,诸如此类.

将阅读与程序设计联系在一起是很有帮助的.如果你对某个领域感兴趣,在阅读了一些论文后,试试实现论文中所描述的程序的"玩具"版本.这无疑会加深理解.可悲的是,很多AI实验室天生就是孤僻的,里面的成员主要阅读和引用自己学校实验室的

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