科研论文如何想到不错的 idea？
1. 扎根于“已知”的土地，但要往“未知”的边缘探索
深度阅读与批判性思考： 这是最基础也是最重要的一步。你不能仅仅是“读”文献，更要“嚼碎”它，理解其核心贡献、研究方法、实验设计，以及最关键的——其局限性。每一篇论文都有其“未竟之事”，或是在某个方向上存在不确定性，或是在某个前提假设下才成立，或是在某个方法上有优化空间。
怎么做？ 读完一篇高质量的论文，不妨问自己：
作者声称解决了什么问题？这个问题真的解决了，还是只是部分解决了？
他们使用了什么方法？这些方法有没有潜在的弊端？有没有其他方法能达到更好的效果？
他们的实验设计有没有可以被挑衅的地方？有没有可能导致结果偏差的因素？
作者在讨论部分提出的未来研究方向，是信手拈来，还是真的有深度？有没有更具潜力的方向被忽略了？
这篇论文与其他相关论文在结论上是否一致？不一致的地方在哪里？为什么？
文献图谱的构建： 不要孤立地看待一篇文献，而是将其置于整个领域的研究脉络中。思考：
这个领域目前的主流研究范式是什么？
近十年来，这个领域的发展趋势是怎样的？有哪些突破性的进展？
有哪些“未解之谜”是大家普遍关注但尚未攻克的？
有哪些看似不相关的领域，但其研究方法或概念可以借鉴到你的领域？
“缝隙”与“矛盾”的捕捉： 很多好的 idea 就藏在文献的“缝隙”里，或是不同研究之间的“矛盾”之处。
缝隙： 可能是某个研究中实验设计的疏漏，导致结果不够令人信服；可能是作者只关注了问题的某个侧面，而忽略了其他更重要的因素；可能是某个理论在解释现象时显得牵强，存在解释力不足的地方。
矛盾： 不同的研究对同一个现象给出了截然不同的解释，或者使用了相同的方法却得到了相反的结果。这时候，深入挖掘背后的原因，往往能发现新的问题或提出新的假设。
2. 跨界思维：打破思维的藩篱
“串联”不同知识体系： 很多颠覆性的想法来自于将看似不相关的概念或理论进行“混搭”。
怎么做？
浏览其他学科： 即使你不是那个学科的专业人士，也可以去看看那个领域最近的进展，读读综述。比如，生物学领域可以借鉴物理学中的统计力学模型，计算机科学可以借鉴心理学中的认知偏差理论。
关注交叉学科会议/期刊： 很多前沿的想法首先出现在交叉学科的场合。
向非本领域专家请教： 偶尔和不同背景的朋友聊聊你的研究，他们可能会提出你从未想过的视角。
模仿与类比： 很多时候，并非要从零开始创造，而是从其他领域“借鉴”成熟的模式或解决方案，然后将其“移植”到你的问题上来。
例子： 很多机器学习算法的灵感都来自于生物学（如神经网络、遗传算法）。如果你在研究一个物理现象，也许可以参考化学或材料科学中处理类似问题的思路。
3. 勤于实践与细致观察：从“做”中“悟”
实验是检验真理的唯一标准，也是孕育想法的温床：
亲自动手： 不要只依赖学生或同事的数据。自己亲手设计实验，操作仪器，分析数据，在这个过程中，你会发现文献中没有提及的细节，仪器操作的细微之处，以及数据背后隐藏的模式。
意外与误差： 不要害怕实验中的意外和误差。很多时候，最有趣、最有价值的发现就藏在这些“不应该”出现的数据里。深入分析这些异常，你可能会发现新的现象，或是对现有理论的挑战。
探索性实验： 在完成预设实验的同时，留出一些时间进行一些“玩耍式”的探索性实验，尝试不同的参数，不同的条件，也许会有意想不到的收获。
“第三只眼”看数据：
可视化： 用各种方式可视化你的数据，寻找数据之间的关联和趋势。有时候，一张漂亮的图表能瞬间点亮你的思路。
模式识别： 你的数据中是否存在某种你之前没有预料到的模式？这种模式是否与其他研究的发现相呼应？
数据挖掘： 如果你有大量的背景数据，可以尝试一些数据挖掘的技术，从中发现潜在的关联性，这可能成为你新研究的起点。
4. 交流与碰撞：集思广益的力量
积极参与学术讨论：
会议报告与海报： 认真听取别人的报告，积极提问。海报展示也是一个很好的交流平台，可以和作者进行更深入、更直接的交流。
研讨会与工作坊： 参加你感兴趣的研讨会或工作坊，有机会接触到该领域的最新思想和前沿动态。
非正式交流： 和同行、导师、师兄师姐在茶余饭后、午餐时间聊聊你的想法，或者听听他们的困惑。这些随意的交流往往能带来意想不到的启发。
“提问”的能力： 好的想法往往来自于好的问题。学会问“为什么？”“怎么样才能更好？”“如果……会怎样？”。
针对自己的研究提问： 持续反思自己的研究，找出其中的不足和待改进之处。
针对他人的研究提问： 在阅读文献或听报告时，不要全盘接受，而是带着批判性的眼光去审视，去提问。
5. 持续的学习与思考：保持敏锐的“嗅觉”
保持好奇心： 对世界保持强烈的好奇心，对未知事物充满探索的欲望。这种好奇心是驱动你去深入研究的内在动力。
反思与总结： 定期回顾自己的研究过程，思考哪些方法是有效的，哪些思路是错误的，并从中吸取经验教训。
“头脑风暴”： 即使在没有明确研究任务的时候，也可以进行一些“无目的”的头脑风暴，把脑子里闪过的各种想法都记录下来，也许过一段时间，某个想法就会变得有意义。
生活中的灵感： 不要局限于书本和实验室。生活中的很多现象，比如观察蚂蚁搬家、植物的生长、甚至是天气变化，都可能隐藏着科学的规律。
总结一下，孕育科研想法是一个动态、迭代且充满创造力的过程。它不是一蹴而就的，而是需要：
深厚的知识基础： 这是你捕捉“缝隙”和“矛盾”的工具。
开放的思维模式： 这是你进行跨界连接和借鉴的翅膀。
严谨的实践态度： 这是你验证想法和发现新现象的实践场。
积极的交流意愿： 这是你碰撞火花和完善思路的催化剂。
持之以恒的好奇心与反思： 这是你不断前进的内在驱动力。
最重要的是，不要害怕犯错，也不要害怕提出“愚蠢”的想法。很多伟大的发现，最初都源于一个看似不可思议的念头。保持热情，持续探索，你终将找到属于你的那颗“闪光的”idea。
网友意见
计算机方向的来啦！
这次想分享的是微软亚洲研究院副院长刘铁岩博士在“微软AI讲堂2019校园行”的主题演讲——“形成机器学习研究的闭环”，以对偶学习、博弈学习等几项重要的工作为例，分享了他的研究经验：从实践中发现研究问题，解决现实痛点，形成研究的闭环。
虽然是以机器学习为例，其他学科领域也可以借鉴哦~
—————— 我是演讲正文的分割线——————
今天非常荣幸能和大家分享人工智能和机器学习方面的话题，我报告的主题是“形成机器学习研究的闭环”。这并不是一个纯粹的技术讲座，而是饱含着经验分享，是有关这些年我们如何通过对于机器学习各个侧面进行360度的思考，从而形成研究的闭环。
让我们通过这个小小的公式来展开今天的分享。它看似简单，却涵盖了一大类的机器学习问题。这个公式中x_i和y_i是从某一个分布P中采样得到的训练数据样本， ∑是对训练样本求和，L是损失函数，f_ω是需要训练的机器学习模型。机器学习的过程就是在训练数据上最小化损失函数，从而得到一个最优的模型ω*。其实这个过程中，蕴含了一些假设。比如：假设数据分布是事先给定且静态不变的，假设我们有足够的数据可以达到训练的渐进性能，以及假设我们不需要为实际应用中算法的部署和运算复杂度而担忧。然而，当用机器学习来解决真正的现实问题时，这些假设并不成立，我们将会面临很多新的挑战——包括来自数据规模和动态性的挑战，算法易处理性和最优性之间的平衡，以及算法效率和可扩展性的挑战等等。
这些挑战可能大家在写论文的时候可以选择回避，但是当技术要落地、要与产业结合的时候，就无法回避这些问题了。换言之，我们必须以应用难点为动机，摒弃实际中不合理的假设，建立整个机器学习研究的闭环。
下面我给大家分享几个案例，看看我们是如何从实际挑战中激发研究问题，以及这样的研究又是如何反过来对实际应用有所帮助的。
对偶学习Dual Learning
对偶学习解决的是实际应用中训练数据不足的问题。当我们没有充足的有标签数据的时候，想要进行有效的训练，就需要寻找其它信号来驱动训练过程。对偶学习利用的信号是天然存在于人工智能任务之中的，但是很少被人利用，我们称之为人工智能任务的结构对偶性。所谓结构对偶性指的是一个人工智能任务的输出恰好是另外一个任务的输入，反之亦然。例如，在机器翻译中，中英翻译和英中翻译是一对对偶任务；在语音信号处理中，语音识别和语音合成是一对对偶任务。
那么有了结构对偶性，对偶学习是如何进行模型训练的呢？我们以中英机器翻译为例。假设我们只有单语的数据，即无标注的英文文档和无标注的中文文档，和两个能力很弱的初始翻译模型。我们的任务是利用无标注的单语数据不断地学习、提高初始模型的能力，最后得到非常强的翻译模型。
为了实现这个目的，我们可以拿一个无标签的英文句子，利用初始模型将其译成中文，然后再利用反方向的初始翻译模型把这句中文译回英文。通过比较原始的英文句子和翻译回来的英文句子，以及中间的翻译结果的语法和词法，我们可以得到一系列反馈信号，来更新初始模型，周而复始，使之不断提高。当我们有海量的单语数据时，对偶学习可以不断地提升翻译模型的性能，达到很高的水准。微软亚洲研究院2018年3月在中英新闻翻译任务上达到了媲美人类的水准，对偶学习就是其背后的秘密武器之一。
对偶学习之所以有效，是因为两个对偶任务背后有着非常强的概率联系——它们的机器学习模型分别对应于联合概率的两种不同的展开方式。正因为这种联系，两个机器学习模型可以互相帮助，使对偶任务的学习更出色。目前，我们已经对对偶学习在有监督、无监督、推断、迁移学习、多智能体学习等各个层面上进行了深入的研究，在学术界产生了一定的反响，很多学者开始将对偶学习的思路应用在他们的目标问题中。
博弈学习Game-Theoretic Learning
机器学习的另一大挑战，是数据由智能体产生，其分布是动态的，并且会随着机器学习的过程发生变化。智能体之间的互动，可以用博弈论来刻画。然而博弈论也存在自己的局限性，它假设智能体完全理性，而且进行的是最坏情况的分析。
博弈机器学习就是要取二者所长，得到一个能够解决实际挑战的方法。我们仍然关心智能体的策略行为，但是这种行为是用基于数据驱动的马尔科夫模型加以描述的。具体而言，在博弈机器学习的框架中有两个模型，一个模型用来学习智能体的行为，用它可以预测在未来新的情况下智能体会做出什么样的反应，产生什么样的数据；第二个模型用来解决目标的机器学习问题，它所用的部分数据由第一个模型产生，换言之，我们不再假设所有数据是由预先给定的分布产生的。
我们以广告拍卖机制设计为例来讲解一下博弈机器学习的流程。在广告的拍卖过程中，广告主们会对关键词或者广告位进行竞价，拍卖的胜者将得到广告机会；在这个过程中，广告费和广告的相关性都会起作用。当广告机制在这两种因素之间权衡的时候，广告主会有感觉，并且相应地调整自己的出价以及广告内容，以期获得拍卖的胜利。很显然，广告主的行为数据是随着广告机制的变化而变化的，而不是从某个固定的分布中采样得来的。博弈机器学习包含不断学习的迭代过程，在广告拍卖机制更新后，广告主的行为会发生变化，我们需要相应地调整行为模型，行为模型再产生新的广告数据，而这些数据会被用来训练新的广告拍卖机制。这个过程不断重复，直到整个过程收敛，得到一个在均衡态下最好的机制。
竞合学习Coopetitive Learning
竞合学习要解决的问题，是把一个复杂的优化问题转化为局部优化，每个局部问题用一个智能体来解决，并通过局部智能体之间的约束，保证局部优化和全局优化之间有非常强的联系。每一个智能体在做决策时，与其它智能体之间既是共享信息的合作关系，也存在对公共资源的竞争关系，形成合作与竞争并存的机制，最终实现全局最优化。
这一研究的背景是我们与东方海外航运公司（OOCL）的合作。在航运的应用场景中，每个港口都是局部智能体，每个港口都要对自己的物流状况作出决策，各个港口之间是上下游关系，有很强的联系；同时它们之间还存在对轮船载重资源的竞争与冲突。那如何有效地建模这种竞合关系呢？首先我们用一个图神经网络来对合作关系进行建模，其次，我们用拍卖来对竞争关系进行建模，通过求解一个次模优化问题，来决定轮船给相关港口分配怎样的资源。通过这种竞合学习，最后我们得到的局部优化和整体优化的结果非常接近，且运行效率提高了多个数量级。
轻量学习Lightweight Learning
最近这几年，学术界有一种“大力出奇迹”的趋势，用到的GPU、TPU越来越多。这种情况不仅会导致学术垄断现象，还会出现一种马太效应，一些研究的边界要通过强大的计算资源才能获取，而且他人没有计算资源就无法复现。
面对这种情况，我们做了一系列轻量机器学习的研究，我们希望告诉学术界，有时候巧妙的算法比算力更重要，不需要那么多的计算资源也可以解决很大规模的问题。在我们2015年发表LightLDA算法之前，最好的LDA系统是谷歌的LDA，用10000个CPU训练了70小时，从文本里抽取出10万个主题。我们在算法上做了创新，首次提出了采样概率的乘性因子分解，在60小时内可以用8台计算机抽取100万个主题。
我们发表在NIPS 2016和2017上的LightGBM算法也提出了全新的优化思路，比如互斥特征捆绑技术和基于投票的轻量级并行框架，这些新技术让LightGBM比此前最好的XGBoost算法快一个数量级以上，精度也有所提升。LightGBM开源后，在没有任何宣传的情况下迅速在GitHub上获得了8000+星，过去两三年里很多算法竞赛、数据挖掘竞赛的冠军都使用了LightGBM。由此可见，精巧的算法创新可以降低学术的门槛，让很多人不需要砸钱买上万块GPU或者CPU也可以做很了不起的大规模的研究。
分布式学习Distributed Learning
当然，当数据和模型大到一定程度时，分布式运算不可避免。分布式机器学习也有很多问题值得深究，比如数据如何切分？局部节点之间如何通信？局部节点训练出的机器学习子模型如何复合？每一步听起来简单，做起来都很需要技巧。
比如说通信，最简单的是使用基于MPI的同步通信，但在成百上千台机器共同处理一个计算任务时，不能保证每台机器运算速度一致，这时同步通信就好似有短板的水桶，最后整个系统被短板拖垮。近年的热点是异步通信，但异步通信会受到延迟的困扰。当一个很慢的机器把它的陈旧的模型更新同步到全局服务器上时，可能毁掉那个被其它快机器更新了很多次的新模型。为了解决这个问题，我们在ICML 2017上发表的一篇论文，首次用数学手段对延迟进行了严谨的刻画，并且提出了消除延迟的补救方法。理论和实验均表明，新方法的收敛性能优于传统的异步通信，在精度方面接近单机算法。
除此之外，在分布式机器学习方面，我们还做了很多其它工作，也对这一领域做了较为全面的总结，整合为《分布式机器学习：算法、理论与实践》一书，推荐对分布式机器学习感兴趣的读者阅读。
解决现实痛点，做有用的研究
这五个研究方向看似不同，背后其实有共通之处——每一个研究都是来源于实际应用中的痛点分析，弥补了传统机器学习算法和模型的不足。正是因为如此，我们提出的这些新的研究方法，在现实的应用场景中取得了颠覆性的效果。
• 将对偶学习应用于中英机器翻译任务，我们在2018年3月率先达到了媲美人类的水平。
• 将博弈学习和深度学习应用于智能投资，我们得到了比所有市面上的基金产品的超额收益率都高很多的投资策略，而且在风险控制方面也满足了严苛的要求。
• 将竞合学习应用于集装箱调度，我们不仅在速度上有极大的提升，还能够减少约10%的运营成本，这相当于每年节省几千万美金的支出。
• 将LightLDA算法应用于微软的广告业务，我们在用户体验没有任何下降的情况下促成了80%的利润增长，收到了产品副总裁的高度赞扬。
• 将分布式学习应用于微软CNTK平台，我们在训练速度上与其它平台相比有了非常大的提升。
我想通过这五个实际案例向大家展示，如果我们在做人工智能、机器学习研究时，有针对性地去解决现实中的痛点问题，从中发掘关键的挑战，找到技术的难点，那么我们的研究将有机会对现实世界产生非常巨大的影响。所以，从事机器学习的研究，不能闭门造车，要从实践中来，到实践中去，形成研究的闭环。
本账号为微软亚洲研究院的官方知乎账号。本账号立足于计算机领域，特别是人工智能相关的前沿研究，旨在为人工智能的相关研究提供范例，从专业的角度促进公众对人工智能的理解，并为研究人员提供讨论和参与的开放平台，从而共建计算机领域的未来。
微软亚洲研究院的每一位专家都是我们的智囊团，你在这个账号可以阅读到来自计算机科学领域各个不同方向的专家们的见解。请大家不要吝惜手里的“邀请”，让我们在分享中共同进步。
也欢迎大家关注我们的微博和微信 (ID:MSRAsia) 账号，了解更多我们的研究。
如果一开始就想要不错的idea，基本上要靠导师。
如果不靠导师的话，最重要的是对领域非常深刻的理解。这样说可能有点太抽象了，简单点说就是--看论文！等你把领域里最经典的论文+顶会/顶刊的相关论文+近期的相关论文全部看完之后，应该就会有idea了。（论文需要看透，一边看要一边审视，不能他说什么就是什么，要思考着看。）
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