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丰色 发自 凹非寺
量子位 报道 | 公众号 QbitAI

俗话说，好的开端是成功的一半。

而一个好的idea也是课题研究成功的第一步！

可这idea从来哪？

Reddit上一位博士生便有这样的困惑，并且在线求答：

有方法的人还真不少。

下面帮你整理了一些答案，不知道对广大科研er有没有帮助。

从正经到跑偏

1. 看论文

你想到的第一个答案是不是通过看各种论文？

没错，这是很多人推荐的方法：读的论文越多，你就越有感觉，就很有可能自然而然地产生思路。

不过，要有选择性，尽量读优秀的论文，经典的论文。

就比如你研究机器学习，那你不得翻遍LSTM之父施密德胡伯（Jürgen Schmidhuber）从90年代开始发表的作品？

抛开段子不谈，诸如Jürgen Schmidhuber发表的这些经典论文里还有很多完全被忽视或被遗忘的“宝石”，不少人有生之年都不可能挖掘完所有。

ps.不了解施密德胡伯威风的人赶紧去补功课。

那具体如何从一篇很cool的论文中发现新的研究思路呢？

一位网友的思路是这样的：

试着在新数据上复现。注意：不要只是拉取他们的仓库，一定要自己手动coding！

如果这个过程中出现了点问题，或者发生了什么令你惊讶的点——

恭喜你！想想为什么。

如果可以，把它写进你论文的Citations中，开始研究！

2. 与同领域的人唠嗑

除了看别人的研究之外，大家最赞成的另一种方法就是：没事跟同事们聊聊天，聊着聊着，灵感就来了。

有人的多篇论文主题就是这么来的。

都谈些什么呢？

“关于科学、组织活动、职业发展、星球大战、我觉得有趣的随机阴谋论，或者我正在做的一些计划。”

另一位网友现身说法，表示自己曾经的一个很优秀的论文的主题就是跟同行/导师一起喝酒唠嗑出来的。

他还提到，也要与相邻领域的人多交流，全新的idea说不定就怎么蹦出来了。

另外，交流唠嗑还可以更精准一点，可以直接问他们的论文进展是否跟开始设想的一样。

这样你能听到不少“好故事”，没准哪些就是你的思路来源。

3. 参加各种学术会议、研讨会、主题讨论等

这点没什么好说的，以此来了解某个领域的发展方向和趋势，收获研究方向的灵感，

不过，同样也不要局限于自己的研究领域，包括你自己永远也不会作为工作的话题。

4. 读书

除了论文，有人推荐多看书，并且是你专业领域之外的技术主题的好书。

他还推荐了给他带来巨大灵感来源的一本书：The Book of Why，关于因果模型的。

这点不知道大家认不认同。

5. 论文中的“未来工作”部分

这点其实也是关于读论文的，不过我觉得可以单拿出来。

建议者也提到了，要选高水平会议/期刊论文中的哦。

6. 在旧的思路上寻找灵感

不知道你有同感吗？

“我不需要新想法，我只想继续实现还没完成一半的旧想法”。

而且实现旧思路的过程中还可能发现设想的结果根本不可能完成……

不过不要放弃，因为你很有可能在此基础上发现另一个新目标！

7. 其他：陪孩子玩、冥想、巫毒仪式

那可就多了，不过基本都是打“无心插柳”那一套，比如锻炼，抽根烟，在youtube上看费曼的讲座，有孩子的跟孩子玩会。

或者选择在凌晨3点半起床练习冥想，还要到大自然中去才行……

还有人为了一个idea，引来了非洲的神秘力量——巫毒仪式！

真是无所不用极其啊。

ps.感兴趣的朋友，链接放文末了。

8. 更简单粗暴的

只需两步：

第一步：选一个模型比如Transformer；

第二步：将它随机应用到一个难题，比如狗识别；

论文题目就出来了：一种新的用于狗识别的Transformer……

……

拉仇恨的来了

就在很多人都纷纷出谋划策、分享经验的时候，有人云淡风轻地表示：有时候，idea就是自然而然地从“我”脑袋里蹦出来的。

不过，“我”同意大家说的换个环境换个心情的办法。

更有甚者，一个自称患有多动症的网友说他的问题不是想法不够，他每天都有很多！

但他总是苦苦挣扎于如何立刻行动去实现这些想法。

所以“抱歉，我无法提供任何有用的见解。”

……

以上就是大家就“如何产生好的科研idea？”的讨论，你是如何确定自己的研究题目呢，还有别的方法要补充吗？

参考链接：
[1]https://www.reddit.com/r/MachineLearning/comments/of57qe/d_phd_students_what_is_your_process_to_generate/

[2]https://evanthebouncy.medium.com/how-to-write-a-neurips-paper-1-5b25a64d1d03

— 完 —

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