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具有不同的期望,最后你肯定死得很惨.必须定义好"完成测试"的标准,像一系列的能够证明你的理论和程序的例子.这是必须做的,即是你的导师并不这么要求.如果环境发生了根本的变化,测试也要随之改变.首先尝试论文问题的简化版本.用实例检验.在形成理论抽象之前,要完整的探究具有代表性的例子.
做论文的过程中,有很多浪费时间的方式.要避免下列活动(除非确实跟论文相关):语言表达的设计,用户接口或者图形接口上过分讲究,发明新的形式化方法,过分优化代码,创建工具,官僚作风.任何与你的论文不是很相关的工作要尽量减少.
一种众所周知的现象"论文逃避",就是你突然发现改正某个操作系统的BUG是非常吸引人也很重要的工作.此时你总是自觉不自觉的偏离了论文的工作.要记住自己应该做些什么.(本文对于部分作者来说就属于论文逃避现象).
11.研究方法论
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研究方法学定义了什么是科研活动,如何开展研究,如何衡量研究的进展,以及什么叫做成功.AI的研究方法学是个大杂烩.不同的方法论定义了不同的研究学派.
方法是工具.使用即可,不要让他们来使用你.不要把自己陷于口号之中:"AI研究需要牢靠的基础","哲学家只会高谈阔论,人工智能则需要拼搏","在问为什么之前,先搞清楚计算的是什么".实际上,要在人工智能领域取得成功,你必须擅长各种技术方法,还必须具备怀疑的态度.例如,你必须能够证明定理,同时你还必须思考该定理是否说明了什么.
很多优秀的AI篇章都是巧妙地在几种方法论中取得平衡.例如,你必须选择一条在太多理论(可能与任何实际问题都无关)和繁琐的实现(把实际的解决方法表达得语无伦次)之间的最佳路线.你经常会面临区分"干净"和"肮脏"的研究决策.你应该花时间将问题在某种程度上形式化吗还是保持问题的原始状态,此时虽然结构不良但更接近实际采用前一种方法(如果可行的话)会得到清晰确定的结果,但这一过程往往是繁琐的,或者至少不会直接解决问题.后者则有陷入各种处理的漩涡之中的危险.任何工作,任何人,必须作出明智的平衡.
有些工作像科学.你观察人们是怎样学习算术的,大脑是如何工作的,袋鼠是如何跳的,然后搞清楚原理,形成可检验的理论.有些工作像工程:努力创建一个更好的问题解决器或者算法.有些工作像数学:跟形式化打交道,要理解属性,给出证明.有些工作是实例驱动的,目标是解释特定的现象.最好的工作是以上几种的结合.
方法具有社会性,看看别人是如何攻克类似难题的,向别人请教他们是如何处理某种特殊情况的.
12.学术情商的锤炼
研究是艰苦的工作,很容易对之失去兴趣.一个令人尴尬的事实是在本实验室读博的学生只有很少比例最后获得学位.有些人离开是因为可以在产业界赚到更多的钱,或者由于个人的原因,最主要的原因则是由于论文.本节的目标是解释这种情况发生的原因,并给出一些有益的建议.
所有的研究都包含风险.如果你的项目不可能失败,那是开发,不是研究.面对项目失败是多么艰难啊,很容易将你负责的项目失败解释为你自己的失败.虽然,这实际上也证明了你有勇气向困难挑战.在人工智能领域很少有人总是一直成功,一年年地出论文.实际上,失败是经常的.
你会发现他们经常是同时做几个项目,只有一些是成功的.最终成功的项目也许反复失败过多次.经历过很多由于方法错误的失败之后,才取得最终的成功.
在你以后的工作生涯中,会经历很多失败.但是每一个失败的项目都代表了你的工作,很多思想,思考方式,甚至编写的代码,在若干年后你发现可用于另外一个完全不同的项目.这种效果只有在你积累了相当程度的失败之后才会显现出来.因此要有最初的失败以后将会起作用的信念.
研究所花费的实际时间往往比计划的要多得多.一个小技巧是给每个子任务分配三倍于预期的时间(有些人加了一句:"等,即使考虑了这条原则").
成功的关键在于使得研究成为你日常生活的一部分.很多突破和灵感都发生在你散步时.如果时时刻刻地都潜意识的思考研究,就会发现思如泉涌.成功的AI研究者,坚持的作用一般大于天资."尝试"也是很重要的,也就是区分浅薄的和重要的思路的能力.
你会发现自己成功的比例是很随机的.有时候,一个星期就做完了以前需要三个月才能完成的工作.这是令人欣喜的,使得你更愿意在本领域工作下去.其他一些时候,你完全陷在那里,感觉什么也做不了.这种情况很难处理.你会觉得自己永远不会做出任何有价值的东西了,或者觉得自己不再具备研究者的素质了.这些感觉几乎肯定是错误的.如果你是MIT录取的学生,你就是绝对合格的.你需要的是暂停一下,对糟糕的结果保持高度的容忍.
通过定期设置中短期的目标,例如每周的或者每月的,你有很多工作要做.增加达到这些目标的可能性有两种方法,你可以把目标记在笔记本中,并告诉另外一个人.你可以与某个朋友商定交换每周的目标并看谁最终实现了自己的目标.或者告诉你的导师.
有时你会完全陷在那里,类似于写作过程的思路阻塞,这有很多可能的原因,却并无一定的解决方法.范围过于宽泛了,可尝试去解决流程中的子问题.
有时候对你研究能力的怀疑会消磨掉你所有的热情而使得你一事无成.要牢记研究能力是学习而得的技能,而不是天生的.
如果发现自己陷入严重的困境,一个多星期都毫无进展,尝试每天只工作一小时.几天后,你可能就会发现一切又回到了正轨.
害怕失败会使得研究工作更加困难.如果发现自己无法完成工作,问问自己是否是由于在逃避用实验检验自己的思路.发现自己最近几个月的工作完全是白费的这种可能,会阻止你进一步开展工作.没有办法避免这种情况,只要认识到失败和浪费也是研究过程的一部分.
看看AlanLakien的书《HowtoGetControlofYourTimeandYourLife》,其中包含很多能使你进入充满创造力的状态的无价方法.
很多人发现自己的个人生活和做研究的能力是相互影响的.对于有些人来说,当生活中一切都不如意时,工作是避难所.其他的人如果生活陷入混乱时就无法工作了.如果你觉得自己确实悲痛得难以自拔,去看看心理医生.一份非正式的调查表明,我们实验室大约有一半的学生在读研期间看过一次心理医生.
使得人工智能那么难的一个原因是没有被普遍接受的成功标准.在数学中,如果你证明了某个定理,你就确实做了某些事情,如果该定理别人都证不出来,那么你的工作是令人兴奋的.人工智能从相关的学科中借来了一些标准,还有!
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