麻省理工大學教授教你怎樣做研究生(2)
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管理員 發表於: 2006-05-07 01:24
7. 講演
與同行交流的另外一種方式就是講演，上面提到的有關**寫作的問題，同樣適用於講演。站在聽眾
面前從容講演而不會使聽眾懨懨欲睡的能力，對於你成功地獲得別人的承認、尊敬乃至最終的求職都是很
關鍵的。講演的能力不是天生的，下面是一些學習和練習講演的方法：
.. patrick winston有一篇很好的有關如何作講演的小**。每年的一月，他都會就此作講演，演示和描
述它的演講技巧。
.. 如果你覺得自己是乙個糟糕的演講者，或者想成為一名優秀的演講者，選一門公共演講課。初級的表
演課也很有用。
.. 如果你的導師有定期的研究討論會，自願去作演講。
.. mit ai實驗室有一系列的半正式座談會，叫做revolving seminar。如果你覺自己的某些觀點值得寫進
ai memo或者會議**中，自告奮勇去作一場報告。
.. 深入了解實驗室的不同機械人專案，當你外地的親朋糜牙吹氖焙潁憧梢粵熳潘槍湟蝗γ⒕突?br>器人做60分鐘的報告。
.. 由於修改演講遠比修改**容易，有些人會覺得這是很好的尋找如何表達思想的方式。（nike brady
有一次曾說，他所有最好的**都來自於演講）。
.. 在一間空屋子裡練習，最好就是你馬上要做的報告。這有助於調整報告的技巧：每一張幻燈講些什麼；
轉換的延遲以及保持平滑；保持解釋和幻燈的同步；估計報告的時間長度。你花在調整裝置上的時間
越少，留下來的與人交流的時間就越長。
.. 用鏡子，錄音機或者錄影機練習是另外一種方法。實驗室有這三種裝置。這也有助於調整自己的發音
和肢體語言。
.. 對於比較正式的報告——特別是你的答辯——應該在幾個朋友面前練習一遍，請他們批評指正。
.. 觀察別人是如何做報告的。有很多訪問mit的人會做報告。參加這樣的報告會能夠感受自己不熟悉的
領域，並且如果報告令人提不起興趣，你可以暗中分析報告者錯在**。
.. 找一位朋友，將你最近的想法說給他聽。這既可以提高的交際技巧，又能除錯自己的思路。
8. 程式設計
並不是所有的ai**都包含**，而且本領域的很多重量級人物從來沒有寫過乙個重要的程式。但
是為了初步的近似ai工作原理，你必須會程式設計。不僅僅是很多ai研究工作需要編寫**，而且學會
程式設計能給你什麼是可計算的什麼是不可計算的直覺，這是ai對認知科學貢獻的主要**。
在mit，本質上所有的ai程式設計都使用common lisp。如果還不知道，趕快學吧。當然，學習一
門語言並不能等同於學習程式設計；ai程式設計包含的一些技術與那些在系統程式設計或者應用程式設計
中用到的大不相同。開始學的時候，可以先看看abelson和sussman的《structure and interpretation of
computer programs》，並做一些練習。這本書與ai程式設計本質上並不相干，但是包含了一些相同的技術。
然後讀winston和horn寫的lisp書第三版，書裡有很多優雅的ai程式。最後，進行實際的程式設計，而
不是閱讀，才是最好的學習程式的方法。
學習lisp程式設計有很多傳統。有些人習慣一起寫**，這取決於個性。還有的人尋找機會直接向有
經驗的程式設計師學習，或者請他對你的**進行評價。閱讀別人的**也是很有效的方法。如果可以向高年
級同學要他們的源**。他們可能會有些抱怨，說自己的程式設計風格差極了，程式實際上並不能工作云云。
不管怎麼樣，最後你獲得了源**。然後你要仔細地通篇閱讀，這很費時間。通常閱讀並完全理解別人代
碼所花的時間與你自己程式設計完成的時間是一樣多的，因此要計畫好在你的頭乙個或者頭兩個學期用數週的
時間去閱讀別人的**。你將從中學到很多以前不曾想到在課本中也沒有的技巧。如果你讀到了大段大段
不可理解沒有注釋的程式，你就會明白不應該如何寫**了。
在軟體工程課裡學習到的那些知識在ai程式設計中依然有用。要給**加注釋。使用正確的資料抽
象。將圖和你的**隔離開，由於你使用的語言基本上是common lisp，因此可移植性很好。諸如此類。
經過頭幾年的學習後，應該寫一些自己的標準ai模組，如：
.. 真值維護系統
.. 規劃器
.. 規則系統
.. 不同風格的直譯器
.. 具有流程分析的優化編譯器
.. 具有繼承特性的框架系統
.. 幾種搜尋方法
.. 基於解釋的學習器
任何你感興趣的東西都可以嘗試用程式實現。你可以抓住問題的實質，在幾天之內完成乙個功能版本。
修改已有的程式是另外一種有效的方法，前提是你已經寫過這樣的東西，並且確實了解其工作原理，優缺
點以及效率等問題。
不象其他通常的程式設計師，ai程式設計師之間很少相互借閱**。（演示**例外）。這部分由於ai程式很
少有真正起作用的。（很多著名的ai程式只在作者**所提到的那三個例子上起作用，雖然最近這種情況
已經有所改善）。另外乙個原因是ai程式通常是匆忙湊成，並沒有考慮一般化的問題。使用foobar的「標
準」規則直譯器，開始時很有效，不久就會發現缺少一些你需要的功能，或者不夠有效率。雖然可以對代
碼進行修改滿足自己的需要，但記住理解別人的**是很耗時的，有時候還不如自己寫乙個。有時候構建
乙個標準包的工作本身就可以成為一篇**。
像**一樣，程式也有可能過於追求完美了。不停重寫**以求完美，最大化的抽象所有的東西，編
寫巨集和庫，與作業系統核心打交道，這都使得很多人偏離了自己的**，偏離了自己的領域。（從另外一方
面，或許這正是你需要將來謀生的手段）。
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