2008年7月1日

如何做研究?

选自《来自MIT人工智能实验室:如何做研究? 》


“不同的导师具有不同的风格。下面是一些需要值得考虑的因素:
  
你需要多大程度的指导?有些导师会给你一个定义良好的适合做论文的问题,对解决方法进行解释,并告诉你如何开展工作。如果你陷在某个地方了,他们会告诉你如何开展下去。其他的导师属于甩手型,他们可能对你的选题毫无帮助,但是一旦你选好题目,他们对于引导你的思路具有非常大的作用。 

  硕士论文的目的是为做博士论文练兵。博士水平的研究如果没有准备好的话,是很难进行的。硕士论文最本质的要求是展示自己的掌握程度:你已经完全理解了本领域最新进展,并具备相应的操作水平。并不需要你对本领域的最新知识有所拓展,也不要求发表你的论文。然而我们实验室的论文总是比较大气的,因此很多硕士论文实际上都对本领域的发展作出了显著的贡献,大约有一半都出版了。这并不一定是好事情。很多人精力都集中于硕士的工作,所以MIT有这样的名声:硕士论文的质量往往比博士论文高。这有悖于硕士工作本来是为博士研究作准备的原有目的。

选题是论文工作中最重要最困难的部分:

好的论文题目不仅能够表达个人观点,而且可与同行交流。
选择题目必须是自己愿意倾注热情的。个人远景观点是你作为一个科学家的理由,是你最为关切的意向,原则,思路或者目标。有多种形式。或许你想造一台可与之交谈的计算机,或许你想把人类从计算机的愚蠢使用中拯救出来,或许你想展示万物都是统一的,或许你想在太空发现新生命。远景观点总是比较大的,你的论文并不能实现你的远景,但是可以朝着那个方向努力。
.. 做论文时,最困难的就是如何将问题消减至可解决的水平,同时规模又足以做一篇论文。“解决AI的宽度优先”是常见毛病的一个例子,题目太大太虚了。你会发现需要不断的缩小题目的范围。选题是一个渐进的过程,不是一个离散的事件,会持续到你宣布论文已经完成那一刻为止。实际上,解决问题通常比精确地描述问题要容易得多。如果你的目标是一个五十年的工程,那么合理的十年工程是什么,一年的呢?如果目标的结构庞大,那么最核心的部件是什么,如何最大程度的了解核心部件?
  一个重要的因素是你可以忍受多大程度的风险。在最终的成功和风险之间需要权衡。这也并不总是对的,AI中有很多研究者尚未涉及的想法。
  好的论文选题有一个中心部分,你确信肯定可以完成,并且你和你的导师都同意这已经满足毕业要求了。除此之外,论文中还有多种扩展,有失败的可能,但如果成功了,会增加论文的精彩程度。虽然不是每一个论文选题都符合这个模式,但值得一试。
  有些人觉得同时在多个项目中工作可以在选题的时候选择可以完成的那个。这确实降低了风险。另外一些人则愿意在做任何工作之前,选一个单独的题目。
  可能你只对某个领域感兴趣,这样你的选题范围就狭窄得多。有时候,你会发现系里的老师没有一个人能够指导你选择的领域。可能还会发现好像那个领域没什么很自然的选题,反而对别的领域有好想法。
  硕士选题比博士选题更难,因为硕士论文必须在你所知不多没有足够自信时就完成。
  博士选题需要考虑的一个因素是是否继续硕士阶段所研究的领域,可能拓展或者作为基础,或者干脆转到另外一个领域。待在同一个领域事情就简单了,可能只需要一到两年就毕业了,特别是如果在硕士阶段的工作中已经发现了适合做博士论文的题目。不足之处在于容易定型,改换领域则能增加知识的宽度。
  有的论文题目很新奇,有的则很普通。前者开创了新领域,探索了以前未曾研究过的现象,或者为很难描述的问题提供了有效的解决方法;后者则完美地解决了定义良好的问题。两种论文都是有价值的。

选择哪一种论文,取决于个人风格。

  论文的“将来的工作”部分,是很好的论文题目来源。
  
无论选什么样的题目,必须是前人未曾做过的。即使是同时有人做的工作,也不好。有很多东西可作,根本无需竞争。还有一种常见的情况,读了别人的论文后感觉很惊慌,好像它已经把你的问题解决了。这通常发生在确定论文题目过程中。实际上往往只是表面类似,因此将论文送给某个了解你的工作的高人看看,看他怎么说。

  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。

  你必须面对一个事实:你所做的只能对某个子领域的一小部分有所贡献,你的论文也不可能解决一个重大的问题。这需要激烈的自我重新评价,充满了痛苦,有时候需要一年左右的时间才能完成。但这一切都是值得的,不自视过高有助于以一种游戏的精神去作研究。 ”

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