麻省理工大学Bill Freeman：如何做研究？
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编译作者：赵波、刘若水
本文编译源自麻省理工大学计算机与人工智能实验室Bill Freeman的一篇文章《How to do research》.
从解决习题到真正做研究是一个艰难的飞跃，时不时会看到有学生在研究中苦苦挣扎，裹足不前。因此，我列出以下几点，希望对将要开始研究工作的同学有所帮助。
欲速先缓
在课堂上，问题一般都会有一个简单的正确答案，并且每个问题都是提前组织好的，来引导你得出唯一的答案。提交正确答案后，你也可以很快得到回复。
而在研究中，没有人会告诉你正确答案，甚至我们也不知道究竟有没有正确答案。当程序出现问题时，我们也无法单纯判断是否是程序里有个愚蠢的错误或者是一系列的假设都存在漏洞。
那你要如何来处理这些研究过程中遇到的问题呢？不管是程序、算法还是证明过程，你需要做的是多点耐心，逐步来验证你的猜想，并理解问题的因果。当你做实验时，每次只改变一个条件，这样你才能从不同实验结果发现问题。
这样做研究看起来进展会很慢，但比起你去同时尝试太多东西要有效得多，你也会取得更大的进步。
发现并解决问题
在研究的过程中，碰到各种问题是很正常的。比如，“这种情况下不生效”，那么为什么会不生效？为什么它必须生效？有没有更简单的场景可以让它生效？你认为这是一个会影响所有该类问题的普遍因素吗？能不能告诉我为什么它无法工作？你能调整顺序以使其运行吗？至少，你能从失败中告诉我这个问题的某些方面吗？等等。这时候你要做的是排除研究过程中的其他步骤，把问题缩小到某个步骤，然后发现问题的原因进而解决问题，然后总结经验。
在这里想说一下YairWeiss说过的一个故事。曾经有一个普通的研究生和一个优秀的研究生。他们的导师要求他们都尝试用某一种特定方法来解决一个问题。普通的研究生完全按照导师指导的做，可是导师的解决方法并没有用，然后这个学生报告了本次失败。优秀的研究生，开始也按照导师指导的做，发现其不能正常工作后，想尽办法解决问题，然后报告了解决的方法。
图1 两个研究生的故事
勤奋研究
做研究这件事已经不是仅靠聪明就可以的了，你更需要的是勤奋刻苦。在研究领域，多劳多得。这和体育领域很类似，我们也经常会听到一伟大的体育明星刻苦训练的故事，他们总是第一个开始练习，最后一个离开训练场等。
那“我要怎样促使自己非常努力以在研究上有所成就？”如果你喜欢你在做的事情，这就不是问题。因为喜欢，你就会主动花时间研究，你自然也会懂得更多，在研究上也更得心应手。所以选你喜欢的事情开始研究。如果你并不是醉心于问题本身的那类人，那么一定要坚信一分耕耘一分收获。
定期总结
除了勤奋研究，我们研究的方向也很重要。就像一艘船，有了马达（勤奋研究），还需要船舵来导航。这也是为什么我们需要定期总结来确保我们是在正确的道路上。关于这点，你可以去看看时间管理的书籍，它们会教你如何花时间解决正确的问题。
建立模型，抓住关键点
在这里要说到一个概念，我们暂且称呼它为玩具模型。它是一个比较简单的模型，基于这个模型，你可以培养直觉，抓住研究过程中的关键点。
举个例子，颜色恒常性是指我们只通过观察每个平面反射频谱和未知光谱的波长衍射效应，来估计平面反射颜色。该问题的一个玩具模型是通过观察标量a和b的乘积(y=ab)来估计a和b。即使对于这个简单的问题，玩具模型也有奇效，它会让你彻底想清楚损失函数和关于贝叶斯决策理论的其他方面。我有一篇论文专门讨论了y=ab的研究方法。另一个玩具模型是用一个独立的肿块来代表表面复杂的阴影区域。在研究中能够使用玩具模型是一个很大的优势。通过玩具模型，你可以发现哪些方面能有效解决问题。
图2 颜色恒常性问题的一个玩具模型:y=ab
学习优秀著作
有很多优秀的人在相关问题上研究甚深，并发表了很多著作。不要对这些你并不熟悉的大量著作熟视无睹。多去学习去研究这些优秀著作。当然，你也可以去试着尝试那些没有人在做的东西。
培养你的学术声誉
培养自己的长处，并让它们成为你的优势：宽广的知识面，富有创造性，动手能力强，理论基础扎实等，都是你可以培养的方面。然后培养你的学术声誉，比如这是一个经常做伟大事情的人，他有着很好的见解，他能做很棒的演讲，他能写超赞的软件等。
图4 培养你的学术声誉
主动交流
和大家主动交流研究中的进展，可以包括：“我已经找到为什么他们不能工作了”，“我已经简化了这个任务使其开始工作”，或者“我把所有的时间都花在阅读文献上，因为我知道我在开始工作前必须把相关情况摸清楚”。
关于研究的其他建议
下面这个网址收集了计算机与人工智能实验室的研究人员认为能够在研究生阶段有所成就的最重要的品质，这上面有很多好的关于研究的建议。http://people.csail.mit.edu/billf/talks/10minFreeman2013.pdf
最后，我希望你能和我一样喜欢研究。学术研究圈子的人都很热衷于其所做之事，我们期待你的加入！
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