科研的方法，思考笔记
参考资料
- https://bookdown.org/yufree/sciguide/
- https://github.com/pengsida/learning_research
- Max Weber - Wissenshaft als Beruf
入门的过程
- 听讲座（将问题纳入自己的思维）->讲座提问（提问口头话）->论文阅读（更多时间思考问题）->同行审议（高质量问题书面化）
- 这三个/四个任务是相辅相成的，听讲座比读论文更容易抓住一个研究的核心，因为作者会有侧重的进行讲解，在最后问答部分更要重视，仔细听（甚至记录）别人问了什么问题（积累问题），一般来说类似的问题也适用于相同领域/近似领域的研究，作者与提问者的交互能够最快最好的衡量所提出问题的质量（that is a good question，尽管有的时候是客套话）。能够直接从作者处收到反馈（筛选问题）。
- 在积累了一定经验之后就可以预先带着从别的研究处学来的经验（问题），在听讲座的时候进行思考，现在作者所讲的是否解决了这些问题？是否还存在别的问题？是否因为方法的改进引入了别的问题（提出新问题）？这些问题如果在讲座中没有得到合理的解释（或者是跳过了），可以放在最后的问答环节提出。每次提问之后通过作者的回答，衡量自己提出问题的质量，不断进行提高（提高问题质量）。缺点是思考时间有限，有的时候思考问题会影响听讲座的注意力。
- 高质量的问题的几个衡量标准：
- 可能是作者确实没有在讲座中给出回答
- 出现在作者论文的limitation中但是没有在讲座中提及
- 在这个领域具有一般性/代表性的问题
- 这样的问题我觉得不是很好：
- 对于一个侧重于研究方向的论文，技术的细枝末节（更偏向于工程，可能换个小方法这个问题就不存在了），适合作为经验进行私下交流
- 过于抽象的问题/两难问题/无解问题/太过概述的问题/遥远的未来的问题/空洞的问题，比如“你觉得人工智能未来是有害还是有益”，明知作者可能无法给出解答，问了没有意义，也学不到东西
- 高质量的问题的几个衡量标准：
- 经过这样的练习，论文阅读其实也是类似的思路，只是由作者讲解变成了更抽象的书面文字，带着已经积累的问题进行阅读，看论文是否解决了这些问题，同时思考是否有新的问题，往往作者无法和读者交流（或者通过email进行交流，反馈较慢），但是可以有更多时间进行思考，还可以在论文之间进行对比。
- 同行审议则是将论文阅读更进一步，要求自己必须提出高质量的问题，将自己的问题书面化，可以得到作者更书面的反馈，从而评价自己的问题质量。
创造力
基础：阅读的积累
创新
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原创与增量，技术路径的选择
- 做创新，新思路，以前没有的设计（novel）。增量式（increasemental）的论文价值相对较低。
- 关键在于发现问题，而不是寻找工具打磨工具
- 新任务？新方法？做research的时候methodology有何进步？不要纠结于细枝末节的技术
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什么样的问题值得探索？
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解决问题时要避免形成路径依赖
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何时进行假设？在一开始设计实验时环境变量/假设就应该决定好（Task definition/Approach），后面的方法论述（Methodology）中不应进行任何假设。
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写作
- 如何进行写作
- 突出论文的难点，强调所遇到的挑战是什么。对于背景可以简单带过，不需要面面俱到。
- 注意科研论文和系统整合/说明书的不同之处。科研论文不需要对整个系统进行详细的描述。
工程实现
- 技术的取舍：What is the task, and why we need that tech? 例：只有当一个传感器或者某种方法是必须的时候才将其加入设计。
- 打补丁式的工程实现需要一个平衡点：
- 如果只是为了获得功能，这个功能是实现创新过程中的次要部分，从时间效率上考虑，采用尽可能简单的方法实现
- 涉及到解决主要问题时，解决方案要尽可能通用优雅，避免打补丁。
取得一个平衡：创新，沿袭与通用性（general）
- 什么时候应充分利用现有方法？
什么时候应放弃现有方法
- 现有方法无法解决问题
- 现有方法需要通过复杂的组合才能解决问题
- 现有方法需要特化才能在一定条件下解决问题（通用性不足）
demo - Marketing skills
- 重点展现技术的优势是什么。
- Elaborate more
- “Even though we test it on …, the same method can be expand to ”