麻省理工學院

人工智能實驗室

AIWorkingPaper3161988年10月

來自MIT人工智能實驗室：如何做研究？

作者：人工智能實驗室全體研究生

編輯：DavidChapman

版本：1.3

時間：1988年9月

譯者：柳泉波北京師範大學信息學院2000級博士生

摘要本文的主旨是解釋如何做研究。我們提供的這些建議，對做研究本身（閱讀、寫作和程序設計），理解研究過程以及開始熱愛研究（方法論、選題、選導師和情感因素），都是極具價值的。

Copyright1987，1988作者版權所有

備註：人工智能實驗室的WorkingPapers用於內部交流，包含的信息由於過於初步或者過於詳細而無法發表。不像正式論文那樣，會列出所有的參考文獻。

1.簡介

這是什麽？

並沒有什麽神丹妙藥可以保證在研究中取得成功，本文只是列舉了一些可能會有所幫助的非正式意見。

目標讀者是誰？

本文檔主要是為MIT人工智能實驗室新入學的研究生而寫，但對於其他機構的人工智能研究者也很有價值。即使不是人工智能領域的研究者，也可以從中發現對自己有價值的部分。

如何使用？

要精讀完本文，太長了一些，最好是采用瀏覽的方式。很多人覺得下面的方法很有效：先快速通讀一遍，然後選取其中與自己當前研究項目有關的部分仔細研究。

本

文檔被粗略地分為兩部分。第一部分涉及研究者所需具備的各種技能：閱讀，寫作和程序設計，等等。第二部分討論研究過程本身：研究究竟是怎麽回事，如何做研

究，如何選題和選導師，如何考慮研究中的情感因素。很多讀者反映，從長遠看，第二部分比第一部分更有價值，也更讓人感興趣。

?小節2如何通過閱讀打好AI研究的基礎。列舉了重要的AI期刊，並給出了一些閱讀的訣竅。

?小節3如何成為AI研究領域的一員：與相關人員保持聯系，他們可以使你保持對研究前沿的跟蹤，知道應該讀什麽材料。

?小節4學習AI相關領域的知識。對幾個領域都有基本的理解，對於一個或者兩個領域要精通。

?

?小節6如何寫期刊論文和畢業論文。如何為草稿寫評審意見，如何利用別人的評審意見。如何發表論文。

?小節7如何做研究報告。

?小節8是有關程序設計的。AI程序設計與平常大家習慣的程序設計有所不同。

?小節9有關研究生涯最重要的問題，如何選導師。不同的導師具有不同的風格，本節的意見有助於你找到合適的導師。導師是你必須了解如何利用的資源。

?小節10關於畢業論文。畢業論文將占據研究生生涯的大部分時間，本部分涉及如何選題，以及如何避免浪費時間。

?小節11有關研究方法論，尚未完成。

?小節12或許是最重要的一節：涉及研究過程中的情感因素，包括如何面對失敗，如何設定目標，如何避免不安全感，保持自信，享受快樂。

2.閱讀

很多研究人員花一半的時間閱讀文獻。從別人的工作中可以很快地學到很多東西。本節討論的是AI中的閱讀，在第四小節將論述其他主題相關的閱讀。

閱讀文獻，始於今日。一旦你開始寫作論文，就沒有多少時間了，那時的閱讀主要集中於論文主題相關的文獻。在研究生的頭兩年，大部分的時間要用於做課程作業和打基礎。此時，閱讀課本和出版的期刊文章就可以了。（以後，你將主要閱讀文章的草稿，參看小節三）。

在

本領域打下堅實的基礎所需要的閱讀量，是令人望而卻步的。但既然AI只是一個很小的研究領域，因此你仍然可以花幾年的時間閱讀本領域已出版的數量眾多論文

中最本質的那部分。一個有用的小技巧是首先找出那些最本質的論文。此時可以參考一些有用的書目：例如研究生課程表，其他學校（主要是斯坦福大學）研究生錄

取程序的建議閱讀列表，這些可以讓你有一些初步的印象。如果你對AI的某個子領域感興趣，向該領域的高年級研究生請教本領域最重要的十篇論文是什麽，如果

可以，借過來覆印。最近，出現了很多精心編輯的有關某個子領域的論文集，尤其是an－Kauffman出版的。

AI實驗室有三種內部出版

物系列：WorkingPapers，Memos和Technical

Reports，正式的程度依次增加，在八層的架子上可以找到。回顧最近幾年的出版物，將那些非常感興趣的覆制下來。這不僅是由於其中很多都是意義重大的

論文，對於了解實驗室成員的工作進展也是很重要的。

有關AI的期刊有很多，幸運的是，只有一部分是值得看的。最核心的期刊是Artificial

Intelligence，也有寫作“theJournalofArtificial

Intelligence“或者“AIJ“的。AI領域真正具備價值的論文最終都會投往AIJ，因此值得瀏覽每一年每一期的AIJ；但是該期刊也有很多論

文讓人心煩putationalIntelligence是另外一本值得一看的期刊。Cognitive

Science也出版很多意義重大的AI論文。MachineLearning是機器學習領域最重要的資源。IEEEPAMI（Pattern

AnalysisandMachine

Intelligence）是最好的有關視覺的期刊，每期都有兩三篇有價值的論文。InternationalJournaloputer

Vision（IJCV）是最新創辦的，到目前為止還是有價值的。Robotics

Research的文章主要是關於動力學的，有時候也有劃時代的智能機器人論文。IEEERoboticsand

Automation偶爾有好文章。

每年都應該去所在學校的計算機科學圖書館（在MIT的TechSquare的一層），翻閱其他院校出版的AI技術報告，並選出自己感興趣的仔細加以閱讀。

閱

讀論文是需要練習的技能。不可能完整地閱讀所有的論文。閱讀論文可分為三個階段：第一階段是看論文中是否有感興趣的東西。AI論文含有摘要，其中可能有內

容的介紹，但是也有可能沒有或者總結得不好，因此需要你跳讀，這看一點那看一點，了解作者究竟做了些什麽。內容目錄（thetableof

contents）、結論部分（conclusion）和簡介（introduction）是三個重點。如果這些方法都不行，就只好順序快速瀏覽了。一旦

搞清楚了論文的大概和創新點，就可以決定是否需要進行第二階段了。在第二階段，要找出論文真正具有內容的部分。很多15頁的論文可以重寫為一頁左右的篇

幅；因此需要你尋找那些真正激動人心的地方，這經常隱藏於某個地方。論文作者從其工作中所發現的感興趣的地方，未必是你感興趣的，反之亦然。最後，如果覺

得該論文確實有價值，返回去通篇精讀。

讀論文時要牢記一個問題，“我應該如何利用該論文？”“真的像作者宣稱的那樣麽？”“如果??會發生什

麽？”。理解論文得到了什麽結論並不等同於理解了該論文。理解論文，就要了解論文的目的，作者所作的選擇（很多都是隱含的），假設和形式化是否可行，論文

指出了怎樣的方向，論文所涉及領域都有哪些問題，作者的研究中持續出現的難點模式是什麽，論文所表達的策略觀點是什麽，諸如此類。

將閱讀與程序設計聯系在一起是很有幫助的。如果你對某個領域感興趣，在閱讀了一些論文後，試試實現論文中所描述的程序的“玩具”版本。這無疑會加深理解。

可悲的是，很多AI實驗室天生就是孤僻的，裏面的成員主要閱讀和引用自己學校實驗室的工作。要知道，其他的機構具有不同的思考問題的方式，值得去閱讀，嚴肅對待，並引用它們的工作，即使你認為自己明曉他們的錯誤所在。

經

常會有人遞給你一本書或者一篇論文並告訴你應該讀讀，因為其中有很閃光的地方且/或可以應用到你的研究工作中。但等你閱讀完了，你發現沒什麽特別閃光的地

方，僅僅是勉強可用而已。於是，困惑就來了，“我哪不對啊？我漏掉什麽了嗎？”。實際上，這是因為你的朋友在閱讀書或論文時，在頭腦中早已形成的一些想法

的催化下，看出了其中對你的研究課題有價值的地方。

3.建立關系

一兩年後，對自己準備從事的子領域已經有了一些想法。此時——或者再早

一點——加入SecretPaperPassing

Network是很重要的。這個非正式的組織是人工智能真正在做什麽的反映。引導潮流的工作最終會變成正式發表的論文，但是至少在牛人完全明白一年之後，

也就是說，牛人對新思想的工作至少領先一年。

牛人如何發現新思路的？可能是聽自於某次會議，但是最可能來自於SecretPaper

PassingNetwork。下面是該網絡工作的大致情況。Jo

Cool有了一個好想法。她將尚不完整的實現與其他一些工作融合在一起，寫了一份草稿論文。她想知道這個想法究竟怎麽樣，因此她將論文的拷貝發送給十位朋

友並請他們進行評論。朋友們覺得這個想法很棒，同時也指出了其中的錯誤之處，然後這些朋友又把論文拷貝給他們各自的一些朋友，如此繼續。幾個月後，Jo對

之進行了大量修訂，並送交給AAAI。六個月後，該論文以五頁的篇幅正式發表（這是AAAI會議錄允許的篇幅）。最後Jo開始整理相關的程序，並寫了一個

更長的論文（基於在AAAI發表論文得到的反饋）。然後送交給AI期刊。AI期刊要花大約兩年的時間，對論文評審，包括作者對論文修改所花費的時間，以及

相應的出版延遲。因此，理想情況下，Jo的思想最終發表在期刊上需要大約三年時間。所以牛人很少能從本領域出版的期刊文章中學到什麽東西，來得太遲了。

你，也可以成為一個牛人。下面是建立學術關系網的一些訣竅：

?有很多討論某個AI子領域（如連接主義或者視覺）的郵件列表，選擇自己感興趣的列表加入。

?

當與很熟悉本領域的人討論自己的思想時，他們很可能不直接評價你的想法，而是說：“你讀過某某嗎？”這並不是一個設問，而是建議你去閱讀某份文獻，它很可

能與你的想法有關系。如果你還沒有讀過該文獻，從跟你交談的高手那裏得到該文獻的詳細信息，或者直接從他那裏借一份拷貝下來。

?當你讀到某份讓你感到很興奮的論文，覆印五份送交給對之感興趣的其他五個人。他們可能會反饋回來很好的建議。

?本實驗室有很多針對不同子領域的非正式（持續發展的）論文討論組，他們每星期或每兩星期聚會一次，對大家閱讀完的論文進行討論。

?有些人並不介意別人去翻看他們的書桌，也就是說，去翻閱他們堆在書桌上的不久要閱讀或者經常翻閱的論文。你可以去翻翻看，有沒有自己感興趣的。當然了，首先要得到主人的許可，要知道有些人確實反感別人翻自己的東西。去試試那些平易近人的人。

?同樣，有些人也並不介意你翻看他們的文件櫃。實驗室中可是有很多學問精深的人，他們的文件櫃裏也是有好多寶貝。與利用學校圖書館相比，這通常是更快更可靠的尋找論文的方式。

?

只要自己寫下了些東西，將草稿的拷貝分發給那些可能感興趣的人。（這也有一個潛在的問題：雖然AI領域的剽竊很少，但也確實有。你可以在第一頁寫上“請不

要影印或者引用”的字樣以做部分防範。）大部分人並不會閱讀自己收到的大部分論文，因此如果只有少數人返回評論給你，也不用太在意。你可以如此反覆幾次

——這是期刊論文所必需的。註意，除了自己的導師，一般很少將兩次以上的草稿送給同一個人。

?當你寫完一篇論文後，將論文的拷貝送給那些可能感興趣的人。別以為人家自然而然地就會去閱讀發表論文的期刊或者會議錄。如果是內部的出版物（備忘錄和技術報告）就更不容易讀到了。

?你保持聯系的人越是各式各樣，效果就越好。嘗試與不同研究組，AI實驗室，不同學術領域的人交換論文。使自己成為沒有聯系的兩個科研組交流的橋梁，這樣，很快的，你的桌子上就會冒出一大摞相關的論文。

?

如果某篇論文引用了自己感興趣的某些東西，做好筆記。維護一份自己感興趣參考文獻的日志。到圖書館去看看能不能找到這些論文。如果要了解某個主題的發展軌

跡，可以有意地去做一張引用的“參考文獻”圖。所謂的參考文獻圖，是指引用組成的網：論文A引用B和C，B引用C和D，C引用D，等等。註意那些被經常引

用的論文，這通常是值得閱讀的。參考文獻圖有奇妙的性質。一個是經常有研究同一主題的研究組相互不了解。你搜索該圖，突然發現了進入另一部分的方式，這通

常出現於不同學校或者不同方法存在的地方。盡可能了解多種方法是很有價值的，這總比非常深入的了解某一種方法更好。

?暫時擱置。跟別人交談。告訴

他們你在做什麽，並詢問人家在做什麽。（如果你對與別的學生討論自己的想法感到害羞，也要堅持交談，即使自己沒有什麽想法，與他們討論自己認為確實優秀的

論文。這將很自然地引導到下一步做什麽的討論。）每天中午在活動樓七層有一個非正式的午餐討論會。在我們實驗室，人們都習慣於晚上工作，所以午餐的時候可

以跟別人組成松散的小組進行討論。

?如果你與外界的交流很多——做演示或者參加會議——去印張事務名片，主要要使自己的名字容易記住。

?

從某個時間開始，你將會開始參加學術會議。如果你確實參加了，你會發現一個事實，幾乎所有的會議論文都令人生厭或者愚蠢透頂。（這其中的理由很有意思，但

與本文無關，不做討論）。那還去參加會議幹嗎？主要是為了結識實驗室之外的人。外面的人會傳播有關你的工作的新聞，邀請你作報告，告知你某地的學術風氣和

研究者的特點，把你介紹給其他人，幫助你找到一份暑期工作，諸如此類。如何與別人結識呢？如果覺得某人的論文有價值，跑上去，說：“我非常欣賞您的論

文”，並提問一個問題。

?獲得到別的實驗室進行暑期工作的機會。這樣你會結識另外一群人，或許還會學到另外一種看待事物的方式。可以去問高年級同學如何獲取這樣的機會，他們或許已經在你想去的地方工作過了，能幫你聯系。

4.學習其他領域

通

常的情況，你只能做AI領域的事情，對AI領域之外的事情一無所知，好像有些人現在也仍然這麽認為。但是，現在要求好的研究者對幾個相關的領域都了解頗

深。計算的可行性本身並沒有對什麽是智能提供足夠的約束，其他的領域給出了其他形式的約束，例如心理學獲得的經驗數據。更重要的是，其他的研究領域給了你

思考的新工具，看待智能的新方法。學習其他領域的另外一個原因是AI本身並沒有評價研究價值的標準，全是借自於其他領域。數學將定理作為進展；工程會問某

個對象是否工作可靠；心理學要求可重覆的試驗；哲學有嚴格的思辨；等等。所有這些標準有時都在AI中起作用，熟悉這些標準有助於你評價他人的工作，深入自

己的工作以及保護自己的工作。

經過六年左右的課程方可獲得MIT的PhD，你可以在一到兩個非AI領域裏打下堅實的基礎，在更多的領域內具有閱讀水平，並且必須對大部分內容具有一定程度的理解。下面是如何學習自己所知甚少領域的一些方法：

?選修一門研究生課程，這很牢靠，但通常不是最有效的方法。

?閱讀課本。這方法還算不錯，不過課本的知識經常是過時的，一般還有很高比例的與內容無關的修辭。

?找出該領域最棒的期刊是什麽，向該領域的高人請教。然後找出最近幾年值得閱讀的文章，並跟蹤相關參考文獻。這是最快的感受該領域的方法，但有時候你也許會有錯誤的理解。

?找出該領域最著名的學者，閱讀他們所著的書籍。?跟該領域的研究生泡在一起。

?參看外校研究該領域的系的課程表。拜訪那裏的研究院辦公室，挑選有用的的文獻。

下面是一些需要了解的與AI有關的科目：

?計算機科學是我們所使用的技術。你需要選修的初級研究生課程肯定不能讓你對計算機科學有足夠的了解，因此你必須通過閱讀學習更多的知識。計算機科學所有的領域——理論體系結構，系統，語言等等——都是必須學習的。

?

數學可能是接下來需要了解的最重要的學科。對於工作在視覺或者機器人學的人來說更關鍵。對於以系統為中心的工作，表面上看，並不相關，但數學會教你有用的

思維方式。你需要能閱讀定理，如果具有證明定理的能力將會給本領域的大多數人留下深刻的印象。很少有人能自學數學，光做個聽眾是不夠的，還得做習題集。盡

可能早地選修盡可能多的數學課，其他領域的課程以後選也很容易。

計算機科學是以離散數學為基礎的：代數，圖論，等等。如果你要從事推理方面的工

作，邏輯是很重要的。邏輯在MIT用得不多，但是在斯坦福以及其他地方，這是認識思維的主流方法。所以你必須具備足夠的邏輯知識，這樣你才能保護自己的觀

點。在MIT數學系選修一兩門課程就足夠了。要是研究興趣在感知和機器人，那麽不僅需要離散數學，還需要連續數學。在分析，微分幾何和拓撲學具有紮實的基

礎將會給你提供最常使用的技巧。統計和概率只是一般有用。

?認知心理學與AI共享幾乎完全相同的觀點，但是實踐者確實具有不同的目標，他們主要是做實驗而不是寫程序。每一個人都需要知道認知心理學的某些知識。在MIT，MollyPotter開了一門很好的有關認知心理學的初級研究生課程。

?

如果你想做有關學習的工作，那麽發展心理學是很重要的。發展心理學從一般意義上講也是很有用的，它能告訴你對於人類智能來說，哪些事情難哪些容易。它還給

出了有關認知體系結構的認知模型。例如，有關兒童語言習得的工作就對語言處理理論施加了堅實的約束。在MIT，Susan

Carey開了一門很好的有關發展心理學的初級研究生課程。

?心理學中更“軟”的部分，例如心理分析和社會心理學，對AI的影響看似很小，但具有

潛在的重大意義。它們會給你非常不同的理解人是什麽的方式。象社會學和人類學這樣的社會科學可以起相似的作用。具有多種觀點是很有用的。上述學科你需要自

學。不幸的是，很難區分出這些領域哪些是優秀的成果哪些是垃圾。到哈佛去學習：對於MIT的學生來說，很容易交叉註冊哈佛的課程。

?神經科學告訴

我們有關人體可計算硬件的知識。隨著最近可計算神經科學和聯結主義的興起，對AI具有非常大的影響。MIT的腦和行為科學系提供了非常好的課程，視覺

（Hildreth，Poggio，Richards，Ullman），移動控制（Hollerbach，

Bizzi）和普通神經科學（9.015，由專家組講授）。

?如果你想研究自然語言處理，語言學是很重要的。不僅如此，它還包含了很多有關人類認

知的約束。在MIT，語言學主要由Chomsky學院負責。你可以去看看是不是符合自己的興趣。GeLakoff最近出版的書《Women，

Fire，andDangerousThings》可作為另外一種研究程序的例子。

?工程，特別是電機工程，已經被很多AI研究機構作為一個研究領域。我們實驗室在培養程序中加入了很多需要確實做一些東西的要求，例如分析電路。了解EE也有助於建造定制的芯片或者調試自己的Lisp機器上的電源。

?物理學對於那些對感知和機器人感興趣的人具有強大的影響。

?

哲學是所有AI領域看不見的框架。很多AI工作都有蘊含著哲學的影響。學習哲學也能幫助你運用或者讀懂很多AI論文中用到的觀點。哲學可沿著至少兩個正交

的軸分解。哲學通常是某種東西的哲學；有關思維和語言的哲學與AI更相關。然後存在著多種哲學學派，從比較大的範圍來分，哲學可分為分析哲學和大陸哲學。

分析哲學有關思維的觀點與AI領域大多數研究者一致。大陸哲學則對我們習以為常的很多東西有非常不同的看待方式。它曾經被Dreyfus用於證明AI是不

可能的。就在不久前，有幾位研究者認為大陸哲學與AI是相容的，提供了另外一種解決問題的方法。MIT的哲學屬於分析哲學，哲學學院深深地受到

Chomsky在語言學方面工作的影響。

看起來要學習太多的東西，是不是？確實如此。要小心一個陷阱：認為對於所有的X，“只有我對X了解的更多，這個問題才會變得容易”。要知道，與之相關需要進一步了解的東西是永遠沒完的，但最終你還是要坐下來，解決問題的。

5.筆記

很多科學家都有做科研筆記的習慣，你也應該這樣。可能你曾被告知從五年級開始，對於每一門科學課都應該記筆記，確實如此。不同的記筆記方式適用於不同的人，可以做在線筆記，記在筆記本或者便箋簿上。可能需要在實驗室有一個，家裏還有一個。

在筆記本上記錄下自己的想法。只有你自己才會去讀它，因此可以記得比較隨意。記錄下自己的思索，當前工作中遇到的問題，可能的解決方案。對將來可能用到的參考文獻作小結。

定期翻閱你自己的筆記本。有些人會做月度總結，方便將來的引用。

筆記中記錄中的東西經常可以作為一篇論文的骨幹。這會使生活變得輕松些。相反，你會發現寫粗略的論文——標題，摘要，分標題，以及正文的片段——是一種記錄自己當前工作的有效方式，即使你並不準備把它變成一篇真正的論文。（過一段時間你或許會改變想法）。

你或許會發現VeraJohnson－Steiner的書《NotebooksoftheMind》很有用，該書並不是描寫如何做筆記的文獻，它描述了隨著思想片斷的積累，創新思想是如何出現的。

6.寫作

寫作的理由有很多。

?在整個讀研的過程中，你需要寫一到兩篇（這取決於你所在系的規定）畢業論文，以獲得PhD或者MS。

?勤於寫作不僅僅給你練習的機會。

?學術的規則就是要麽發表，要麽腐爛。在很多領域和學校，這通常開始於你成為一名教授時，但是我們實驗室的很多研究生畢業之前就已經開始發表論文了。鼓勵發表和分發論文是很好的政策。

?寫下自己的想法是很好的調整思路的方式。你會經常地發現自以為很完美的想法一旦寫下來就顯得語無倫次。

?如果你工作的目的是不僅為自己還要為他人服務，就必須把它發表。這也是研究的基本責任。如果你寫得精彩，會有更多的人來了解你的工作。

?AI但憑單打獨鬥是很難做的，你需要經常地從他人那裏獲得反饋。對你的論文作評論就是最重要的一種形式。任何事情，要做就要做到最好。

?

閱讀有關如何寫作的書籍。Strunk和White的《Elementsof

Style》對基本的應該如何不應該如何做了介紹。Claire的《TheMLA‘sLineByLine》（Houghton

Mifflin）是有關在句子級別如何編輯的書籍。JacquesBarzun的《SimpleandDirect:ARhetoric

forWriters》（HarperandRow，1985）是有關如何作文的。

?寫論文時，讀讀那些寫作高超的書，並思考作者的句法運用。你會發現不知不覺地，你已經吸收了作者的風格。

?要成為寫作高手，需要付出頗多，歷經數年，期間還要忍受和認真對待他人的批評。除此之外，並無捷徑可走。

?寫作有時候是很痛苦的，看起來好像是從“實際的”工作中分心了。但如果你已經掌握了寫作技巧，寫起來會很快。而且如果你把寫作當作一門藝術的話，你能從中得到很多樂趣。

?

你肯定會遇到思路阻塞的情況，這有很多的可能原因，沒有一定可以避免的方法。追求完美可能導致思路阻塞：無論開始寫什麽，總覺得不夠好。要理解寫作是一個

調試的過程。先寫一個草稿，然後返回修訂。寫草稿有助於理順思路，如果寫不出來正文，那就寫個大綱。逐步對之細化，直到已經很容易寫出子部分的內容。如果

連草稿也寫不出來，隱藏掉正在寫作的所有窗口，然後隨便輸入自己腦袋裏想到的東西，即使看起來好像是垃圾。當你已經寫出了很多文本後，重新打開窗口，將剛

才寫的東西編輯進去。

另外一個錯誤是以為可以將所有的內容依次寫出。通常你應該將論文的核心內容寫出來，最後才是介紹部分。引起作者思路阻塞的另一個原因是不切實際的以為寫作是很容易的事情。寫作是耗時耗力的，如果發現自己每天只能寫一頁，也不要放棄。

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