ชื่อเดิม: วิธีทําวิจัยให้เก่ง

ต้นฉบับโดยวิแวค, AI วิเคราะห์

ภาษาเดิม: มินลี, ผู้สร้าง AI

ไม่มีใครสอนคุณในการวิจัย คุณได้โต๊ะทํางาน คําถามที่คนอื่นหยิบขึ้นมา และคําสั่งคลุมเครือ。

ดังนั้น คนส่วนใหญ่จึงทําวิศวกรรมย้อนกลับของงาน ผ่านสิ่งที่เขาสามารถเห็นได้ (เช่น หนังสือพิมพ์ โพสต์ และประกาศ) และในที่สุด พวกเขาก็เรียนรู้วิธีการมอง ความ สามารถ ใน การ วิจัย ที่ แท้ จริง เป็น ทักษะ เล็ก ๆ มาก มาย และ แทบ ทุก คน สามารถ พัฒนา ได้ โดย การ ออก กําลัง กาย อย่าง จงใจ。

เลือกปัญหาของคุณเอง

ริชาร์ด แฮมมิง มีนิสัยชอบอยู่ที่เบล แลป ซึ่งทําให้เขาไม่พอใจมากตอนมื้อเที่ยง พระองค์ จะ ถาม คน เหล่า นั้น ที่ นั่ง อยู่ ข้าง ๆ พระองค์ ว่า คํา ถาม สําคัญ ๆ ใน เขต งาน ของ พวก เขา คือ อะไร และ แล้ว ทําไม พวก เขา ไม่ ศึกษา. ผู้คนจึงเปลี่ยนโต๊ะอาหาร。

นี่เป็นคําถามที่เข้มงวดมาก เพราะพวกเราส่วนใหญ่ไม่มีคําตอบที่ดี เรา ไม่ ได้ เลือก ปัญหา นี้ แต่ เรา กําลัง ซึมซับ ปัญหา นั้น — จาก ผู้ ให้ คํา ปรึกษา ของ เรา จาก วารสาร ข่าว ที่ ออก โดย ห้อง ปฏิบัติ การ ขนาด ใหญ่ เมื่อ สี่ เดือน ที่ แล้ว จาก เอกสาร ที่ ส่ง มา ถึง เรา ตลอด สัปดาห์ นี้。

ปัญหาของการชดเชยก็คือ คุณมีแค่ข้อสรุปเท่านั้น โดยที่ไม่รู้เหตุผลเบื้องหลัง คุณรู้จักห้องปฏิบัติการที่มีชื่อเสียง ที่สนใจเกี่ยวกับทิศทางหนึ่ง แต่คุณไม่รู้ว่าทําไม หรือสิ่งที่พวกเขาคาดหวังจะพบ。

เมื่อพวกเขาหันไป คุณจะไม่ทันสังเกต จนกระทั่งปีต่อมา และในเรื่องที่ได้รับความนิยมอยู่แล้ว คุณกําลังวิ่งกับ 1,000 คนที่เริ่มต้นก่อนหน้านี้ และนับได้ดีกว่าคุณ。

คู่มือ วิจัย การ เรียน รู้ ของ เครื่องจักร สําหรับ จอห์น ชล แมน แบ่ง งาน นี้ เป็น สอง แบบ. ประการ แรก คุณ อ่าน สรรพ หนังสือ เหล่า นั้น และ หา ที่ ที่ จะ ปรับ ปรุง ให้ ดี ขึ้น. ข้อสองคุณเลือกผลลัพธ์ที่คุณต้องการจริงๆ และจากนั้นคุณผลักดันมันกลับไปที่การออกแบบการทดลอง。

เขาโต้แย้งในครั้งที่สองเพราะมันสร้างดั้งเดิม เป้า หมาย ที่ คุณ สนใจ จริง ๆ จะ ดึง คุณ เข้า สู่ เขต ที่ ไม่ มี กระดาษ ทั่ว ไป ครอบ คลุม。

สําหรับ รสชาติ มัก จะ พูด กัน ว่า เป็น ของ ขวัญ. แต่มันเหมือนกล้ามเนื้อมากกว่า。

ก่อนทําการทดลองแต่ละครั้ง ทํานายผลของมัน ครอบคลุมผลของกระดาษ และเดาข้อมูลในแบบของมัน บันทึกผลที่ตีพิมพ์ในเดือนนี้ จะยังคงมีความสําคัญต่อไปหลังจากสองปี จากนั้นตรวจสอบอัตราการยิงของคุณในภายหลัง คําทํานายหนึ่ง, ความผิดพลาดหนึ่ง, และไม่กี่ร้อยครั้ง -- นั่นเป็นวิธีที่ทุกโมเดลที่ดีได้รับการฝึกฝน รวมถึงหนึ่งในหัวของคุณด้วย。

ปรับรุ่นข้อมูลเข้าของคุณ

รายการ การ อ่าน ร่วม ทํา ให้ เกิด แนว คิด ร่วม กัน. ถ้าการปันส่วนข้อมูลของคุณ เป็นเพียงแค่รายการร้อนของ ArXiv รวมถึงการสนทนากลุ่ม ส่วนที่เหลือของการเลือกตั้ง จะมาสรุปเช่นเดียวกับทุกคน ซึ่งทําให้พวกเขาเกือบไร้ค่า。

คุณค่า ของ ข้อมูล เก่า แก่ ถูก ประเมิน ค่า ต่ํา เกิน ไป. นี่คือพื้นที่ที่มีการทําซ้ําในอดีตของตัวเองอย่างต่อเนื่อง: รุ่นผสม (MOE) มีมาจนถึง 1991 และ STM ถึง 1997 เมื่อการติดต่อย้อนกลับกลายเป็นกระแสหลักในปี ค.ศ。

ริช ซัตตันเขียน "บทเรียนที่ขมขื่น" ในปี ค.ศ. คลอด แชนนอนได้กล่าวสุนทรพจน์ เกี่ยวกับความคิดสร้างสรรค์ในปี 1952 และการเคลื่อนไหวแรกของเขา คือการทําให้ปัญหาแคบลง。

การ ทํา เช่น นี้ เพียง อย่าง เดียว จะ ช่วย ให้ คุณ หัก กําแพง ได้ มาก กว่า การ เสนอ ผล ผลิต ที่ ทัน สมัย ใด ๆ。

ความ กว้าง และ ความ ลึก ก็ สําคัญ พอ ๆ กัน。งานวิจัยเกี่ยวกับวิทยาศาสตรศาสตร์ ในแนวทางที่ไม่มีใครปฏิเสธได้ การประเมิน (อีวา) เป็นการออกแบบกลไกในเสากระโดงสีขาว。

อีกอย่างหนึ่ง。อ่านเอกสารด้วยตัวเองไม่ได้การสรุปมัน。การต่อเติมคือสถานที่ฝังความลับ และส่วนที่ "จํากัด" มักจะเป็นส่วนที่ซื่อสัตย์ที่สุดของเอกสารทั้งหมด。

เขียนทุกอย่างลงไป

พอล แกรห์ม ชี้ให้เห็นว่า ความคิดนั้น เป็นผู้ใหญ่เสมอ ก่อนที่คุณจะพยายามแปลเป็นคําพูด แต่ทั้งดําและขาว จะเผยให้เห็นถึงหลุมในสมอง ที่คุณไม่เคยทดสอบมาก่อน ว่าคุณไม่ได้อยู่ในตําแหน่งที่สอดคล้องกัน。

หลักการของ ไฟยน์แมน คือ คนแรกที่คุณหลีกเลี่ยงการโกง ก็คือตัวคุณเอง เพราะคุณเป็นเป้าหมายที่ง่ายที่สุด。การเขียนเป็นกลไกการป้องกันที่ถูกที่สุดที่เคยคิดค้น。

ดาร์วินไปไกลกว่านั้น เขาตั้งโปรแกรมไว้ ข้อเท็จจริงใด ๆ ที่ขัดกับทฤษฎีของเขา จะถูกเขียนขึ้น ณ จุดนั้น ความทรงจําของคุณ สําหรับบันทึกที่ล้มเหลว。

รักษานิสัยการบันทึกไว้ สมมุติฐาน การตั้งค่า ความคาดหวัง ผลการจดจํา การอ่านบันทึกเมื่อเดือนที่แล้ว จะทําให้คุณรู้สึกถ่อมตัวมาก และไม่มีผู้ทบทวนคนไหนทําได้。

ส่วนเชื่อมโยงดั้งเดิม