论文:AI领域研究生科研过程思想和方法的一些思考与见解


    《科学精神与方法专题讲座》 题目:AI领域研究生科研过程思想和方法的一些思考与见解 学 号: 18021210615 姓 名: *** 学 院: 电子工程学院 联系方式: 任课教师: *** 2018年12月12日 身为一名人工智能领域的西电研究生,如果算上本科阶段只身来到西电毕设的时间,那么我的科研生活已将近一年。从最初阶段对科研的向往和迷茫,到中间阶段不断地碰钉子、不停地摸索和历练,再到现如今已能够找到一种适合自己的较为完整的科研思想和方法,这期间的过程是十分艰辛的,与此同时也受益匪浅。在我眼里,当下研究生阶段是走向科研生涯的重要驿站,我等研究生作为教育体系中的高层次人群,处在新时代培养高级专业人才的重要时期,该阶段不仅对个人的科研发展起到关键性作用,同时也关乎着国家的未来命运,以下将结合我个人的科研经历,谈谈科学研究中的思想和方法的几点体会。 1. 找准自己的研究方向很重要 说起科研,刚来到西电的时候虽然满怀着对科研的憧憬和热情,但自身更像是一只无头苍蝇一样什么都想学,看见实验室师兄师姐研究的内容,虽然看不出什么名堂,但有很多自己的想法,一方面都觉得高大上,另一方面都想学学看,自己那段时间也经常去图书馆借阅相关书籍,在网上也买了十几本教材。因为专业大方向是计算机领域,所以像C++、Java、Python等编程语言自己多少都有在自学,计算机基础课程比如数据结构、计算机网络、操作系统等知识也会主动涉猎,人工智能研究领域的算法导论、机器学习、深度学习、数据挖掘也会常常翻来看。当时这样做的初衷是想为以后的科学研究与应用打下基础,丝毫没有认识到找准一个适合自己和实验室的研究方向的重要性,以至于那段时间学习效率普遍低下,加上没有具体上手的项目,也导致很多内容看后不久便忘记。幸运的是,这时候我的导师注意到了我这只迷途羔羊,及时地传授了正确的学习方法,并积极灌输了一波人生理念,最后让我从AI领域师兄师姐的相关课题中选择一个感兴趣的方向学习。有了明确的研究方向,学习的任务量自然而然也减少了,深入之后也察觉到自己的研究领域其实很大程度上用不到我之前那么大范围的知识涉猎,就算某个阶段需要用到,这时只需要再单独拿出来去学习即可,由此一来,效率和效果的提升都是显而易见的。所以说,找准并扎根于自己感兴趣的研究方向可以说是最为关键的一步。 2. 要学习和贯彻科学精神的思想 对于研究生等科研人员来说,无论你从事哪方面的科研工作,科学精神都是必须要学习和领会的,这方面我所理解的是从事科学研究活动者所遵循的精神价值与道德规范。在我不断的自我学习和总结中,我认为它应该包含以下几层含义:科研过程需要求真务实、探索求知、吃苦耐劳的科学精神。不言而喻,科学研究是一项艰巨的结合实践的脑力劳动,这些理性精神是科学赖以产生的基础。科研过程也需要海纳百川、虚怀若谷的伟岸胸怀。互联网告诉了世人通向未来的道路不是一条单行道,研究生应具备开放的世界观、价值观和人生观,站在时代的前沿,拥抱新时代的事物,以开放的思维方式融入到自己的价值体系。科研过程目前最需要的是勇于创新、不断进取的科学精神。创新是科学的灵魂, 是科学事业发展的内在动力,研究生做科研时要善于提出新观点,能够运用新思路、新方法解决问题。我等研究生一旦缺乏创新的科学精神,就难以拥有挺立潮头、引导社会,也难以承担起时代所赋予我们的开拓、发展和超越的历史使命。 3. 针对性的阅读AI领域的文献 据我了解,很多科研人员都花超过一半的时间阅读文献,毕竟比起自己一个人埋头苦干,从别人的工作中你可以更快地学到知识。由于AI仍旧算得上是一个相对较小的研究领域,因而你在几年的时间内通读该领域最本质的那部分仍旧是行得通的,这时就有一个问题摆在我面前,即如何找出那些最本质的论文。我的做法是如果我对AI的某个子领域感兴趣,就向该领域的高年级研究生请教本领域最重要的文献平台是什么,最重要的几篇文献是什么,如果允许的话甚至还可以借过来复印。这几年有关AI的期刊有很多,幸运的是,只有一部分是值得看的,这里就比如,AI领域最核心的期刊是Artificial Intelligence。另外西电图书馆也收录了不少该领域的许多院校出版的AI技术报告,选出自己感兴趣的仔细加以阅读也有不错的效果。另外值得说的一点是,我认为阅读文献可分为三个阶段:第一阶段是看文献中是否有感兴趣的东西,一旦搞清楚了文献的大概和创新点,就可以进入到下一阶段。在第二阶段,要找出文献真正具备价值的内容,要知道我所感兴趣的地方未必就是文献作者感兴趣的地方,因此我需要寻找那些令我不断回味的段落,最后如果我觉得该文献确实有价值,返回去通篇精读。第三阶段,我读文献时会牢记一个问题,“我应该如何理解和利用该论文?”对我而言,得知了论文结果并不等同于理解了该论文。比如说,我会经常想论文的假设和形式化是否可行,论文所涉及领域都有哪些问题,论文研究中持续出现的难点是什么,论文所表达的策略观点是什么,诸如此类的问题。 4. 构建自己的学术关系网 拿我个人举例,在半年到一年的时间里,我对自己准备从事的AI子领域已经有了一些明确的想法,此时构建自己的学术关系网便成了关键的一步。事实上,有很多讨论AI领域的优秀平台,比如最广为人知的Github,选择自己感兴趣的列表加入,一方面你会见识到很多优秀的大牛以及他们共享的优质资料,拓宽你的视野;另一方面你所做的工作和见解被他们看到后可能会反馈回来很好的建议。我相信每个研究生所在的实验室都存在不同领域的讨论小组,学术探讨方面不管是每周的例会也好,平时的茶余谈资也罢,我认为和别人的交谈是不容忽视的,就像马云所言,和优秀的人在一起,你会容易变得更加优秀,某种意义上可以说,这往往也是科研道路上的一种捷径吧。也许不久后的某个时间开始,我将会开始参加学术会议,对我而言,参加会议更重要的是结识实验室之外的人,如果我觉得某人的论文有价值,我想我一定会跑上去说:“我非常欣赏您的论文”,并向他提问一个问题,或许还会学到另外一种看待事物的方式。 5. 重视程序设计、科研笔记 作为一个AI方向的研究生,掌握大规模程序设计的能力和技巧是必须的,究其原因不仅是大多数AI研究工作需要编写程序,比如交给你去完成一个项目分支;更重要的是学会程序设计能让你拥有一种直觉来判断什么样的方法在计算上是可行的,这也是AI对认知科学贡献的主要来源。对我来说,任何感兴趣的东西都可以尝试用程序来实现,另外从我学习的经验上看,将阅读与程序设计联系在一起是很有帮助的,如果我对某个领域感兴趣,在阅读了一些论文后,会主动尝试实现论文中所描述的程序的“玩具”版本,就算最后没有实现也没关系,主要是这无疑会加深你的理解,某种意义上来说这就足够了,后面需要的是循序渐进地提高自己的编程能力,加快编程的速度,最主要的还是完善编程的思想。还有一种比较高效的方法,就是修改已有的程序,在了解其工作原理和优缺点的基础上去完善其性能。做科研笔记是很多科学研究者都有的习惯,我自己从小学开始就被告知记笔记的优点。在笔记本上记录下自己的思索,当前工作中遇到的问题,可能的解决方案,这是只属于你自己的知识积累,定期翻阅科研笔记,对整个学习过程脉络的梳理和问题的抛出、分析、总结和解决都是一种记忆上的加深。 6. 战略性的选修学习其他领域 曾经的我认为,自己可以在对AI领域之外一无所知的情况下做好我的研究,但是随着科研工作的适应和深入,尤其是对于优秀的研究者来说,我们往往要求其对几个相关的领域都要有一定的了解。拿我的人工智能专业来说,计算机本身并不能告诉我们智能是什么,但是其他的领域可以提供给我们思考的新工具和看待智能的新方法。比如认知心理学与AI共享几乎完全相同的观点,发展心理学能告诉我们,对于人工智能来说哪些事情难哪些容易,还可以给出有关认知体系结构的认知模型。神经科学告诉我们有关人体可计算硬件的知识,随着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。如果你想研究NLP(自然语言处理),语言学则是很重要的,它还包含了很多有关人类认知的约束。哲学是所有AI领域看不见的框架,很多AI工作都蕴含着哲学的影响,哲学有关思维的观点与AI领域大多数研究者的观点是一致的,学习哲学能帮助你读懂并运用到很多AI领域实际科研工作中。看起来要学习太多的东西,是不是?确实如此,但是最终我还是要坐下来去解决问题的,所以我通常的做法是给它们设定优先级,即根据我的学习需求排序,先着重选修一个相关领域开始学习之旅,比如我首先选修了神经网络,历经三个月的学习,感觉入门差不多了,就可以接着学习第二优先级的内容,事实也证明了我的这种方法是比较靠谱的。 总体来说,这学期上完梁昌洪教授的《科学精神与方法专题讲座》这门课,感触良多,收获颇丰。我个人的科研生活既是艰辛枯燥的,同时又是充满乐趣的。以上七个独立观点的内容,以我研究生阶段专业和实际的科研环境为出发点,是我个人总结的关于AI领域科研过程中的思想和方法的一些思考和见解。 本文档由香当网(https://www.xiangdang.net)用户上传

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    贡献于2019-07-02

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