MIT人工智能实验室如何做研究Word文档格式.docx
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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。
1.3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。
(1)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。
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。
(2)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。
(3)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。
(4)学习AI相关领域的知识。
对几个领域都用有基本的理解,对于一个或者两个领域要精通。
(5)如何做研究笔记。
(6)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。
(7)如何做研究报告。
(8)关于程序设计。
AI程序设计与平常大家习惯的程序设计有什么不同。
(9)如何选导师。
这是研究生生涯的最重要的问题,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。
(10)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。
(11)有关研究方法论。
本节的内容较少,尚不完善。
(12)研究过程中的情感因素。
这或许是最重要的一节,包括如何面对失败、如何设定目标、如何避免不安全感、如何保持自信和享受快乐等。
2阅读
很多研究人员要花一半的时间阅读文献。
其实从别人的工作中也可以很快地学到很多东西。
本节讨论的是AI中的阅读,在第4节将论述其他相关主题的阅读。
阅读文献要始于刚刚入学的今日。
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与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,参看第3节)。
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
论文中最基本的那部分。
一个有用的小技巧是首先找出那些最基本的论文。
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Morgan-Kauffman出版的。
AI实验室有三种
内部出版物系列:
WorkingPapers,Memos和Technical
Reports,正式的程度依次增加,在八层的架子上可以找到它们。
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的。
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"
theJournalofArtificial
Intelligence"
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内容;
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。
Cognitive
Science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(Pattern
AnalysisandMachine
Intelligence)是最好的有关视觉的期刊,每期都有两三篇有价值的论文。
InternationalJournalof
ComputerVision(IJCV)是最新创办的,到目前为止还是有价值的。
Robotics
Research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。
IEEERoboticsand
Automation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(thetableof
contents)、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……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工作。
要知道,其他的机构具有不同的思考问题的方式,值得去阅读,严肃对待,并引用它们的工作,即使你认为自己明晓他们的错误所在。
经常会有人递给你一本书或者一篇论文并告诉你应该读读,因为其中有很闪光的地方且/或可以应用到你的研究工作中。
但等你阅读完了,你发现没什么特别闪光
的地方,仅仅是勉强可用而已。
于是,困惑就来了,“我哪不对啊?
我漏掉什么了吗?
实际上,这是因为你的朋友在阅读书或论文时,在头脑中早已形成的一些
想法的催化下,看出了其中对你的研究课题有价值的地方。
3建立关系
一两年后,对自己准备从事的子领域已经有了一些想法。
此时——或者再早一点——加入SecretPaperPassing
Network是很重要的。
这个非正式的组织是人工智能真正在做什么的反映。
引导潮流的工作最终会变成正式发表的论文,但是至少在牛人完全明白一年之后,
也就是说,牛人对新思想的工作至少领先一年。
牛人如何发现新思路的?
可能是听自于某次会议,但是最可能来自于SecretPaper
PassingNetwork。
下面是该网络工作的大致情况。
Jo
Cool有了一个好想法。
她将尚不完整的实现与其他一些工作融合在一起,写了一份草稿论文。
她想知道这个想法究竟怎么样,因此她将论文的拷贝发送给十位朋
友并请他们进行评论。
朋友们觉得这个想法很棒,同时也指出了其中的错误之处,然后这些朋友又把论文拷贝给他们各自的一些朋友,如此继续。
几个月后,Jo对
之进行了大量修订,并送交给AAAI。
六个月后,该论文以五页的篇幅正式发表(这是AAAI会议录允许的篇幅)。
最后Jo开始整理相关的程序,并写了一个
更长的论文(基于在AAAI发表论文得到的反馈)。
然后送交给AI期刊。
AI期刊要花大约两年的时间,对论文评审,包括作者对论文修改所花费的时间,以及
相应的出版延迟。
因此,理想情况下,Jo的思想最终发表在期刊上需要大约三年时间。
所以牛人很少能从本领域出版的期刊文章中学到什么东西,来得太迟了。
你,也可以成为一个牛人。
下面是建立学术关系网的一些诀窍:
(1)有很多讨论某个AI子领域(如连接主义或者视觉)的邮件列表,选择自己感兴趣的列表加入。
(2)当与很熟悉本领域的人讨论自己的思想时,他们很可能不直接评价你的想法,而是说:
“你读过某某吗?
”这并不是一个设问,而是建议你去阅读某份文
献,它很可能与你的想法有关系。
如果你还没有读过该文献,从跟你交谈的高手那里得到该文献的详细信息,或者直接从他那里借一份拷贝下来。
(3)当你读到某份让你感到很兴奋的论文,复印五份送交给对之感兴趣的其他五个人。
他们可能会反馈回来很好的建议。
(4)本实验室有很多针对不同子领域的非正式(持续发展的)论文讨论组,他们每星期或每两星期聚会一次,对大家阅读完的论文进行讨论。
(5)有些人并不介意别人去翻看他们的书桌,也就是说,去翻阅他们堆在书桌上的不久要阅读或者经常翻阅的论文。
你可以去翻翻看,有没有自己感兴趣的。
当然了,首先要得到主人的许可,要知道有些人确实反感别人翻自己的东西。
去试试那些平易近人的人。
(6)同样,有些人也并不介意你翻看他们的文件柜。
实验室中可是有很多学问精深的人,他们的文件柜里也有好多宝贝。
与利用学校图书馆相比,这通常是更快更可靠的寻找论文的方式。
(7)只要自己写下了些东西,将草稿的拷贝分发给那些可能感兴趣的人。
(这也有一个潜在的问题:
虽然AI领域的剽窃很少,但也确实有。
你可以在第一页写
上“请不要影印或者引用”的字样以做部分防范。
)大部分人并不会阅读自己收到的大部分论文,因此如果只有少数人返回评论给你,也不用太在意。
你可以如此反
复几次——这是期刊论文所必需的。
注意,除了自己的导师,一般很少将两次以上的草稿送给同一个人。
(8)当你写完一篇论文后,将论文的拷贝送给那些可能感兴趣的人。
别以为人家自然而然地就会去阅读发表论文的期刊或者会议录。
如果是内部的出版物(备忘录和技术报告)就更不容易读到了。
(9)你保持联系的人越是各式各样,效果就越好。
尝试与不同研究组,AI实验室,不同学术领域的人交换论文。
使自己成为没有联系的两个科研组交流的桥梁,这样,很快的,你的桌子上就会冒出一大摞相关的论文。
(10)如果某篇论文引用了自己感兴趣的某些东西,做好笔记。
维护一份自己感兴趣参考文献
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