写给研究生的研究方法

最近,我在学习概率图模型。其实,好几年前,从我做汉字学习和检测算法的时候,我就知道(也谢谢周海军的工作给我的启发,我记得是不是海军有一次聊汉字工作的时候还提到了概率图模型来着,但至少是提到过消息传递算法),我需要概率图模型来解决汉字检测的问题:在汉字检测中,我们需要回答两个可以用概率图模型来回答的问题。第一,我们需要算出来一旦测量了某个汉字并且得到被试认识或者不认识这个汉字这个结果之后,其他的没有测量过汉字的认识和不认识的几率如何变化。第二,有了第一个结果,我们还需要确定一个最优的检测顺序,使得测量尽可能少的汉字却能得到尽可能多的汉字的是否被认识的信息。

但是,由于各种原因,我连《概率图模型》那本巨著都买了(谢谢王馨帮我千里迢迢背回来这么死沉死沉的书),也没有真的开始学习。直到最近,乘着Daphne Koller的概率图模型公开课,终于老老实实学习了一下。目前,已经完成第一遍的学习,了解了知识,基本上想通了这些知识之间的联系,了解了这个领域在做什么基础理论上和应用上。现在,在学习第二遍,开始思考知识之上的层面,例如怎么用,这个课为什么这样讲为什么讲这些。无论上面的哪一个层面,Daphne的课都非常值得借鉴。

当然,下一步就是去把这个方法用来解决我的汉字检测的问题。并且,很有可能,我们的第二个问题,是超越目前的概率图模型的框架的,也就是一个基础性的创新。同时,随着研究的开展,也会需要再一次地来学习某些和具体研究直接相关的内容,促进研究的开展和对概率图模型的理解。

从这个例子,我想向研究生说一点关于研究方法的事情。研究上的创新主要包含:新问题、新方法、新整理的思路(也包含新理解新解释)、新结果。而且,这里的新意的程度是有相对顺序的。新问题和新方法最重要,新结果最低。因此,那种修改别人的模型参数,得到一些新结果的,除非结果本身的新意特别大,跟前人的结果有定性区别,意义不大。

按照这样的一个新意的追求,研究上的创新也有一个一般过程:找一个感兴趣的问题,先思考大概怎么做,有了整体思路或者至少有方向了再来看文献检验这个思路或者方向,接着进一步学习必要的技术,做出来,检验一下。

你说,那我要是就没有问题怎么办?那是平时学习和思考的方法不对。永远要批判着学习和思考,不是接收,慢慢形成对一个领域的整体认知。无论是学科的基础问题,还是实际现象,都能够启发你提出新问题。当然,如果别人已经提出问题,但是就是没有好方法,那这个新意也是不错的。

你问,不看大量文献,怎么形成整体认知?看了呢,又违反了上面的现有问题思路和方向,再来看文献的方法。那是看文献的方法不对。只要冲着整理整个领域的典型研究问题、思维方式、分析方法去看,就不需要看大量文献,不需要看太多细节。看文献是为了构建自己对学科的大图景的认知地图,而不是去记住人家怎么做,照着做。当然,你要是都学不会人家怎么做,那也是白看。进得去,出得来,还能反思。这就是看文献的要求。

你说,我就是学不会从细节到整体,从整体到细节的大图景学习,理解型学习和思考,那怎么办?那,再努力一下试试,但是如果还不行,就请你不要走学术研究,至少理科的务实的提出问题和解决问题的,这条路。赶紧赚钱去吧。任何工作都是职业上的区别,而且,一般来说你走其他的路,赚的钱都比走学术的路要多。所以,不要在学术上困死,除非你跟我一样特别愿意和享受做学问,还能做,还不太计较赚钱多少。

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