MIT人工智能实验室研究指南：从阅读到论文写作

"如何做研究(来自MIT实验室)" 这篇文章是一篇由MIT人工智能实验室研究生群体共同撰写，David Chapman编辑的指南，旨在向读者介绍如何有效地进行科学研究。该文版本为1.3，出版于1988年9月，由柳泉波翻译成中文。虽然主要针对MIT AI实验室的新研究生，但其内容对于所有人工智能领域的研究者，甚至其他领域的学者都有一定的参考价值。 文章分为两大部分。第一部分关注的是研究人员应具备的基础技能，包括阅读、写作和程序设计。阅读是获取知识的基础，文章提到了一些重要的AI期刊，并分享了有效的阅读技巧。保持与研究领域的同行联系，能够帮助研究者跟上最新的研究动态，知道哪些资料值得阅读。此外，广泛涉猎AI相关领域知识，对特定领域深入研究，也是做好AI研究的关键。 第二部分探讨了研究过程，包括如何进行研究、选择研究主题、选择导师，以及处理研究中的情感因素。这部分内容可能长期来看更为重要且引人入胜。研究笔记的制作方法，撰写和审阅论文的策略，以及如何有效地做研究报告，这些都是成功研究不可或缺的环节。在程序设计方面，AI编程有其独特性，需要研究者适应这种差异。选择导师是研究生涯中的重大决策，每个导师都有独特的指导风格，理解并找到合适的导师至关重要。最后，毕业论文的选题和避免时间浪费的方法也是研究生阶段需要重点考虑的问题。 这篇指南还涵盖了研究方法论，尽管这部分内容不完整，但它强调了研究过程中的方法论思考和实践对于确保研究质量的重要性。"如何做研究(来自MIT实验室)"为有志于科研的人员提供了一套全面的指南，涵盖了从基础技能到高级策略的各个方面，帮助他们更好地理解和开展研究工作。