MIT是如何做研究的——研究方法论

11. 研究方法论
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研究方法学定义了什么是科研活动，如何开展研究，如何衡量研究的进展，以及什么叫做成功。AI的研究方法学是个大杂烩。不同的方法论定义了不同的研究学派。

方法是工具。使用即可，不要让他们来使用你。不要把自己陷于口号之中：“AI研究需要牢靠的基础”，“哲学家只会高谈阔论，人工智能则需要拼搏”，“在问为什么之前，先搞清楚计算的是什么”。实际上，要在人工智能领域取得成功，你必须擅长各种技术方法，还必须具备怀疑的态度。例如，你必须能够证明定理，同时你还必须思考该定理是否说明了什么。

很多优秀的AI篇章都是巧妙地在几种方法论中取得平衡。例如，你必须选择一条在太多理论（可能与任何实际问题都无关）和繁琐的实现（把实际的解决方法表达得语无伦次）之间的最佳路线。你经常会面临区分“干净”和“肮脏”的研究决策。你应该花时间将问题在某种程度上形式化吗？还是保持问题的原始状态，此时虽然结构不良但更接近实际？采用前一种方法（如果可行的话）会得到清晰确定的结果，但这一过程往往是繁琐的，或者至少不会直接解决问题。后者则有陷入各种处理的漩涡之中的危险。任何工作，任何人，必须作出明智的平衡。

有些工作象科学。你观察人们是怎样学习算术的，大脑是如何工作的，袋鼠是如何跳的，然后搞清楚原理，形成可检验的理论。有些工作象工程：努力创建一个更好的问题解决器或者算法。有些工作象数学：跟形式化打交道，要理解属性，给出证明。有些工作是实例驱动的，目标是解释特定的现象。最好的工作是以上几种的结合。

方法具有社会性，看看别人是如何攻克类似难题的，向别人请教他们是如何处理某种特殊情况的。