入门

找一个合适的人问“笨问题”

当碰到问题的时候,可以直接提出和大家讨论,而不是自己一个人闷头解决。

在不同的地方寻找研究灵感

与不同研究领域的人交流

多询问他们感兴趣的问题,并试着用计算机领域的专业术语来重述这些问题。

编写一份简单的baseline代码来感受这个问题

编写baseline时,我常常遇到一些出乎意料的情况–心智模型(mental model)或代码中存在错误。

就算baseline代码可以运行了,通常还需要尝试一些其他的想法,以此对问题有更深的理解。

扩展喜欢的论文的试验部分

仔细阅读那些论文的方法和结果,尝试找到其中最有价值的部分。

  • 首先,可以考虑一些最简单的扩展,问问自己:论文中的方法是否适用。
  • 然后,可以考虑一下文章没有讨论过的baseline方法,并想一下这些方法可能会在哪里失败。

掌握可视化工具和技能

具体的方法参见 [可视化.md]

在写代码时,通常采用的策略是先从创建可视化脚本开始。

当写完其他代码后,可视化脚本可以帮助快速验证代码是否和“心智模型”相匹配。

更重要的是,和其他方法相比,良好的可视化常常可以让我更容易发现思维或代码中的错误。

还有一点原因就是自我激励:每当我完成一份代码时,都可以拿出一份漂亮的图表或视频来向大家炫耀!

学会找出研究人员和论文的基本出发点(motivations)

虽然很多研究人员会在相同的会议上发表文章,使用相同的术语,并都声称自己的研究领域是人工智能,但他们研究的出发点(motivations)却很可能截然相反。

在这个领域,至少可以从三种主要的角度出发,分别是“数学”、“工程”和“认知”。

  • 从“数学”角度出发:智能系统的基本属性和限制是什么?
  • 从“工程”角度出发:如何才能开发出可以更好地解决实际问题的智能系统?
  • 从“认知”角度出发:应该如何对人类和其他动物中发现的自然智能进行建模?

不管从哪个角度看,AI领域许多研究都非常有趣。此外,研究者也常常会受到不同角度的触动,这有助于 AI 领域的交融。

优秀的论文和研究人员会在一开始就说明他们的出发点,但其背后的根本动机则可能隐藏的很深。如果出发点不明显,我们可以从多个角度对文章进行分析,这会很有帮助。

从研究社区中汲取营养

找论文

应该花多少时间来读论文

在确保原创研究时间的前提下,科研人员应该尽可能多的阅读论文。

在研究生涯的绝大多数时间里,我们都是在耐心地、一步一步地、有条不紊地解决问题。阅读相关论文则是一种让我们明白自己所处的研究位置以及接下来要尝试的方法的高效方式。

交流 > 视频 > 论文 > 会议演讲

  • 和已经了解自己相关想法的人交流

  • 观看与主题相关的视频,例如论文作者受邀进行的演讲,他们会优先考虑表达是否清晰易懂,而不是表达的准确性

  • 简短的会议演讲则通常形式大于意义

谨防炒作

作为一名严谨的科研人员,应该主要根据其实验和结果来判断论文。

科研是一场马拉松

在早期寻找研究项目时,我曾花费大量时间来进行头脑风暴。

对我来说,那个时候进行头脑风暴就是把脑袋搁在办公桌上,呆呆地希望有些模糊的直觉能够变成具体的见解。

结束了一天的头脑风暴后,我常常会感到疲倦和沮丧。这种生活难道就是科研吗?

现实中并不存在能让人立即取得研究进展的秘诀,在黑暗中苦苦摸索是大部分人研究生涯的一部分。

制定可量化的目标

我发现通过制定可量化的目标,然后规划工作,可以让我的科研生活变得更容易并且更充实。

在我不知道接下来要做什么的时候,我经常会尽可能详细地把自己模糊的想法写下来;

如果在写下这个想法的过程中,觉得它并不合适,那么写下排除该想法的理由(而不是完全废除这个想法并不再衡量自己的进展)。

在没有任何想法的情况下,我们可以采取阅读文章或与同事交流。

在每一天结束的时候,我的工作终于有了些实实在在的痕迹。

即使这些想法从未被使用过,也在很大程度上提高了我的自信。

我不用再担心以后会在相同的想法上浪费时间。

学会认识并避开死胡同

优秀的研究人员会花更多的时间在好的想法上,因为他们在坏主意上花的时间更少。

有能力分辨好想法和坏想法似乎主要是经验的问题。

无论什么水平的研究人员也都经常遇到下面这样的抉择:

研究思路有缺陷或不确定,那么应该试着选择A):进一步挽救或者说继续这个想法,还是选择B):完全放弃这个想法呢?

我个人后悔把本应该花在B)上的时间花在A)上。

特别是刚开始的时候,我曾经很多次陷入死胡同中,并且在那花了很长时间。

我不愿意放弃的根源可能是由于沉没成本误区——如果我放弃这条死胡同,就会白白浪费自己已经花费的时间。

现在我每次放弃一条死胡同时,仍然会感到失望,但我一直在努力告诉自己回溯也是前进的其中一步。

如果我今天没有探索这个死胡同,明天就可能会再次钻进去。

死胡同不是结束,他们也是正常的科研生活的一部分。希望这些想法中有一个能被我坚持下去。

如果没有,还有费曼的名言:我们试图尽快证明自己的错误,因为只有这样我们才能进步。

动笔

除了动笔写博客和论文,更重要的是,每天都要写下自己的想法。

我注意到每当我积极写作而不仅仅是简单思考的时候,我所取得的进展就会有明显的不同。

身心健康是做好科研的前提

科研人员在醉心科研时常常废寝忘食,这是十分危险的表现。锻炼和精神休息都是投资,而不是分心。

当然,在一个棘手的问题面前中断工作可能仍然非常困难。即使当我已经超过疲惫或沮丧的临界点,并且没有取得任何实质性的进展时,我也不会休息,而是继续钻研。当我终于能够前进一点,并且可以停下来深呼吸一口气时,我就总会为我的坚持感到由衷的高兴。希望我可以在进入研究生涯下一阶段的过程中继续保持这种干劲。

Reference

MIT在读博士心得:做好AI科研,你需要注意什么?