MIT研究生指导手册（1）

01 阅读

很多研究人员花一半的时间阅读文献，可以很快地从别人的工作中学到很多东西。阅读文献，始于今日。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。

在自己研究领域打下坚实的基础所需要的阅读量，是令人望而止步的。

一个有用的小技巧是：首先找出那些最本质的论文。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。如果你对自己研究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。

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。每年都应该去所在学校的计算机科学图书馆，翻阅其他院校出版的和自己相关领域技术报告，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。论文可能含有摘要，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（the table of contents）、结论部分（conclusion）和简介（introuction）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。如果读者对某个领域感兴趣，在阅读了一些论文后，试试实现论文中所描述程序的“玩具”版本。这无疑会加深理解。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。

在第三阶段，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，因为其中有闪光的地方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。

02 建立关系

研究生一两年后，对自己准备从事的子领域已经有了一些想法。一般而言，引导所在领域潮流的工作最终会变成正式发表的论文，但至少在领域高手（领先者）完全明白一年之后，也就是说，高手的工作至少领先一年。

高手是如何发现新思路的？可能是来自某次会议，也可能来自于与别人的交流。下面是从新思路产生到发表的一般流程。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(the association for the avancement of artificial intelligence)。六个月后，该论文以五页的篇幅正式发表（这是aaai会议录允许的最大篇幅）。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），然后送交给某某期刊。某某刊要花大约两年的时间，包括对论文进行评审，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。所以潮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，也可以成为一个高手。下面是建立学术关系网的一些诀窍：有很多讨论某个自己研究的子领域（如机器视觉）的邮件列表，选择自己感兴趣的列表加入。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。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。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。

有的实验室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。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。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，他们的文件柜里也是有好多宝贝。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。把自己写出的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：虽然所在领域的剽窃很少，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。

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。

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、实验室人员、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。

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的日志。到图书馆去看看能不能找到这些论文。如果要了解某个主题的发展轨迹，可以有意地去做一张引用的“参考文献”图。所谓的参考文献图，是指引用文献组成的网：论文a引用b和c，b引用c和，c引用，等等。注意那些被经常引用的论文，这通常是值得阅读的。参考文献图有奇妙的性质，由于经常研究同一主题的研究组可能相互并不了解，当你搜索该图时，会突然发现进入另一部分的方式，这通常出现于不同学校或者采用不同方法的研究组。尽可能了解多种方法是很有价值的，这比非常深入的了解某一种方法更好。

跟别人交谈，告诉他们你在做什么，并询问人家在做什么。（如果你对与别的学生讨论自己的想法感到害羞，也要坚持交谈，即使自己没有什么想法，与他们讨论自己认为确实优秀的论文。这将很自然地引导到下一步做什么的讨论。）当然也可以参加一些非正式的讨论会，比如在午餐时。

从某个时间开始，你将会开始参加学术会议。如果你确实参加了，你会发现一个事实，几乎所有的会议论文都令人生厌或者愚蠢透顶（这其中的理由很有意思，但与本文无关，不做讨论）。那还去参加会议干吗？主要是为了结识实验室之外的人。外面的人会传播有关你的工作的新闻，邀请你作报告，告知你某地的学术风气和研究者的特点，把你介绍给其他人，帮助你找到一份暑期工作，获得到别的实验室工作的机会，诸如此类。如何与别人结识呢？如果觉得某人的论文有价值，就跑上去，说：“我非常欣赏您的论文”，并提问一个问题。这样你会结识另外一群人，或许还会学到另外一种看待事物的方式。可以去问高年级同学如何获取这样的机会，他们或许已经在你想去的地方工作过了，能帮你联系。

03 学习其他领域

通常的情况，你只能做自己研究领域的事情，对自己研究领域之外的事情一无所知，好像有些人现在也仍然这么认为。但是，现在要求好的研究者对几个相关的领域都了解颇深。计算的可行性本身并没有对什么是智能提供足够的约束，其他的领域给出了其他形式的约束，例如心理学获得的经验数据。更重要的是，其他的研究领域给了你思考的新工具，看待智能的新方法。学习其他领域的另外一个原因是自己研究的领域本身并没有评价研究价值的标准，全是借自于其他领域。数学将定理作为进展；工程会问某个对象是否工作可靠；心理学要求可重复的试验；哲学有严格的思辨；等等。所有这些标准有时都在自己研究领域中起作用，熟悉这些标准有助于你评价他人的工作，深入自己的工作以及保护自己的工作。

数学可能是接下来需要了解的最重要的学科。对于工作在视觉或者医学图像处理的人来说更关键。对于以系统为中心的工作，表面上看，并不相关，但数学会教你有用的思维方式。你需要能阅读定理，如果具有证明定理的能力将会给本领域的大多数人留下深刻的印象。很少有人能自学数学，光做个听众是不够的，还得做习题集。尽可能早地选修尽可能多的数学课，其他领域的课程以后选也很容易。计算机科学是以离散数学为基础的：代数，图论，等等。如果你要从事推理方面的工作，逻辑是很重要的。逻辑是认识思维的主流方法。所以你必须具备足够的逻辑知识，这样你才能保护自己的观点。

每一个人都需要知道认知心理学的某些知识。如果你想做有关学习的工作，那么发展心理学是很重要的。发展心理学从一般意义上讲也是很有用的，它能告诉你对于人类来说，哪些事情难哪些容易。它还给出了有关认知体系结构的认知模型。例如，有关儿童语言学习的工作就对语言处理理论施加了坚实的约束。

心理学中更“软”的部分，例如心理分析和社会心理学，对自己研究领域的影响看似很小，但具有潜在的重大意义。它们会给你非常不同的理解人是什么的方式。像社会学和人类学这样的社会科学可以起相似的作用。具有多种观点是很有用的。上述学科你有可能需要自学，不幸的是，很难区分出这些领域哪些是优秀的成果哪些是垃圾。

物理学对于我们某些研究领域也具有极大的影响。

哲学是某些研究领域看不见的框架。哲学也能帮助你运用或者读懂很多自己研究领域论文中用到的观点。有关思维和语言的哲学与自己研究领域更相关。哲学存在着多种学派，从比较大的范围来分，哲学可分为分析哲学和大陆哲学。大陆哲学则对我们习以为常的很多东西有非常不同的看待方式。

看起来要学习太多的东西，是不是？确实如此。要小心一个陷阱：认为对于所有的x，“只有我对x了解的更多，这个问题才会变得容易”。要知道，与之相关需要进一步了解的东西是永远没完的，但最终你还是要坐下来去解决问题的。