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是AI本身并没有评价研究价值的标准,全是借自于其他领域.数学将定理作为进展,工程会问某个对象是否工作可靠,心理学要求可重复的试验,哲学有严格的思辨,等等.所有这些标准有时都在AI中起作用,熟悉这些标准有助于你评价他人的工
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经过六年左右的课程方可获得MIT的PhD,你可以在一到两个非AI领域里打下坚实的基础,在更多的领域内具有阅读水平,并且必须对大部分内容具有一定程度的理解.下面是如何学习自己所知甚少领域的一些方法:
选修一门研究生课程,这很牢靠,但通常不是最有效的方法.
阅读课本.这方法还算不错,不过课本的知识经常是过时的,一般还有很高比例的与内容无关的修辞.
找出该领域最棒的期刊是什么,向该领域的高人请教.然后找出最近几年值得阅读的文章,并跟踪相关参考文献.这是最快的感受该领域的方法,但有时候你也许会有错误的理解.
找出该领域最着名的学者,阅读他们所着的书籍.
跟该领域的研究生泡在一起.
参看外校研究该领域的系的课程表.拜访那里的研究院办公室,挑选有用的文献.
数学可能是接下来需要了解的最重要的学科.对于工作在视觉或者机器人学的人来说更关键.对于以系统为中心的工作,表面上看,并不相关,但数学会教你有用的思维方式.你需要能阅读定理,如果具有证明定理的能力将会给本领域的大多数人留下深刻的印象.很少有人能自学数学,光做个听众是不够的,还得做习题集.尽可能早地选修尽可能多的数学课,其他领域的课程以后选也很容易.
该文来自:http://www.sxsky.net/xie/070265817.html
计算机科学是以离散数学为基础的:代数,图论,等等.如果你要从事推理方面的工作,逻辑是很重要的.逻辑在MIT用得不多,但是在斯坦福以及其他地方,这是认识思维的主流方法.所以你必须具备足够的逻辑知识,这样你才能保护自己的观点.在MIT数学系选修一两门课程就足够了.要是研究兴趣在感知和机器人,那么不仅需要离散数学,还需要连续数学.在分析,微分几何和拓扑学具有扎实的基础将会给你提供最常使用的技巧.统计和概率只是一般有用.
认知心理学与AI共享几乎完全相同的观点,但是实践者确实具有不同的目标,他们主要是做实验而不是写程序.每一个人都需要知道认知心理学的某些知识.在MIT,MollyPotter开了一门很好的有关认知心理学的初级研究生课程.
如果你想做有关学习的工作,那么发展心理学是很重要的.发展心理学从一般意义上讲也是很有用的,它能告诉你对于人类智能来说,哪些事情难哪些容易.它还给出了有关认知体系结构的认知模型.例如,有关儿童语言习得的工作就对语言处理理论施加了坚实的约束.在MIT,SusanCarey开了一门很好的有关发展心理学的初级研究生课程.
心理学中更"软"的部分,例如心理分析和社会心理学,对AI的影响看似很小,但具有潜在的重大意义.它们会给你非常不同的理解人是什么的方式.像社会学和人类学这样的社会科学可以起相似的作用.具有多种观点是很有用的.上述学科你需要自学.不幸的是,很难区分出这些领域哪些是优秀的成果哪些是垃圾.到哈佛去学习:对于MIT的学生来说,很容易交叉注册哈佛的课程.
神经科学告诉我们有关人体可计算硬件的知识.随着最近可计算神经科学和联结主义的兴起,对AI具有非常大的影响.MIT的脑和行为科学系提供了非常好的课程,视觉(Hildreth,Poggio,Richards,Ullman),移动控制(Hollerbach,Bizzi)和普通神经科学(9.015,由专家组讲授).
如果你想研究自然语言处理,语言学是很重要的.不仅如此,它还包含了很多有关人类认知的约束.在MIT,语言学主要由Chomsky学院负责.你可以去看看是不是符合自己的兴趣.GeeLakoff最近出版的书《Women,Fire,andDangerousThings》可作为另外一种研究程序的例子.
工程,特别是电机工程,已经被很多AI研究机构作为一个研究领域.我们实验室在培养程序中加入了很多需要确实做一些东西的要求,例如分析电路.了解EE也有助于建造定制的芯片或者调试自己的Lisp机器上的电源.
物理学对于那些对感知和机器人感兴趣的人具有强大的影响.
哲学是所有AI领域看不见的框架.很多AI工作都有蕴含着哲学的影响.学习哲学也能帮助你运用或者读懂很多AI论文中用到的观点.哲学可沿着至少两个正交的轴分解.哲学通常是某种东西的哲学,有关思维和语言的哲学与AI更相关.然后存在着多种哲学学派,从比较大的范围来分,哲学可分为分析哲学和大陆哲学.分析哲学有关思维的观点与AI领域大多数研究者一致.大陆哲学则对我们习以为常的很多东西有非常不同的看待方式.它曾经被Dreyfus用于证明AI是不可能的.就在不久前,有几位研究者认为大陆哲学与AI是相容的,提供了另外一种解决问题的方法.MIT的哲学属于分析哲学,哲学学院深深地受到Chomsky在语言学方面工作的影响.
看起来要学习太多的东西,是不是确实如此.要小心一个陷阱:认为对于所有的X,"只有我对X了解的更多,这个问题才会变得容易".要知道,与之相关需要进一步了解的东西是永远没完的,但最终你还是要坐下来,解决问题的.
5.做好研究笔记
很多科学家都有做科研笔记的习惯,你也应该这样.可能你曾被告知从五年级开始,对于每一门科学课都应该记笔记,确实如此.不同的记笔记方式适用于不同的人,可以做在线笔记,记在笔记本或者便笺簿上.可能需要在实验室有一个,家里还有一个.
在笔记本上记录下自己的想法.只有你自己才会去读它,因此可以记得比较随意.记录下自己的思索,当前工作中遇到的问题,可能的解决方案.对将来可能用到的参考文献作小结.
定期翻阅你自己的笔记本.有些人会做月度总结,方便将来的引用.笔记中记录中的东西经常可以作为一篇论文的骨干.这会使生活变得轻松些.相反,你会发现写粗略的论文——标题,摘 要,分标题,以及正文的片段——是一种记录自己当前工作的有效方式,即使你并不准备把它变成一篇真正的论文.(过一段时间你或许会改变想法).
你或许会发现VeraJohnson-Steiner的书《NotebooksoftheMind》很有用,该书并不是描写如何做笔记的文献,它描述了随着思想片断的积累,创新思想是如何出现的.
6.论文写作
写作的理由有很多.在整个读研的过程中,你需要写一到两篇(这取决于你所在系的规定)毕业论文,以获得PhD或者MS.
勤于写作不仅仅给你练习的机会.
学术的规则就是要么发表,要么腐烂.在很多领域和学校,这通常开始于你成为一名教授时,但是我们实验室的很多研究生毕业之前就已经开始发表
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