认清研究人员和论文的基本动机
尽管所有研究人员都会在同一个会议上发表论文 ， 使用相同的技术术语 ， 并称自己的领域为人工智能 ， 但这些研究背后的动机各有千秋 。 有些人甚至为了澄清问题为该领域取不同的名字 。 我们的研究动机主要来自三个方向：“数学”、“工程”和“认知” 。

• “数学”：智能系统的基本属性和限制是什么？
  
• “工程”：如何开发智能系统 ， 并用它更好地解决实际问题？
  
• “认知”：如何模拟人类和其他动物的自然智能？
  

这些动机可以互相融合 ， 许多 AI 论文都可以从多个角度来解读 。 此外 ， 推动个体研究人员的动机通常都不止一种 ， 这有助于将 AI 领域联系在一起 。
然而 ， 每个人的动机也可能不一样 。 我的一些朋友和同事侧重于“工程” ， 而有些人则对“生物学”感兴趣 。 比如一篇论文论证了现有技术的一些巧妙组合可以轻松通过最新的基准测试 ， 工程师们就会对其非常感兴趣 ， 但认知科学家可能会不屑一顾 。 而有些论文仅陈述了理论或实验结果 ， 但符合生物学的要求或关系到认知 ， 则会受到完全相反的待遇 。
优秀的论文和研究人员会在开篇说明他们的动机 ， 但通常根本的推动力会被掩盖 。 我发现 ， 如果动机不明显 ， 则可以只通过一个角度考虑一篇论文 。
不要被研究社区大量的信息淹没
寻找论文
AI相关的论文很容易获得 ， 大部分都在 arXiv 上发表 。 如今相关论文的发表数量之多令人目不暇接 。 社区中的许多人都在设法整理和分类这些论文 。 Andrej Karpathy 建立的网站 arXiv sanity preserver提供了一些有用的排序、搜索和过滤功能 。 Miles Brundage 每天晚上都会在推特上分享一份精心挑选的arXiv 论文清单 ， Brundage Bot 也曾提供过类似的服务 。 此外 ， 推特上也经常有人分享一些有趣的参考资料 ， 我建议 AI 研究人员应该关注推特上你喜欢的研究人员 。 如果你喜欢上 Reddit ， 那么可以参考一下这个版面 r/MachineLearning ， 但通常这些帖子更适合机器学习的实践人员 ， 而不是研究人员 。 Jack Clark 发布了一个名叫“Import AI”的周刊 ， Denny Britz 也发布了一份名为“The Wild Week in AI”的时事通讯 。
一些会议出版的论文集也值得一读 。 其中著名的三大会议是 NIPS、ICML 和 ICLR 。 还有一些面向普通观众的会议包括 AAAI、IJCAI 和 UAI 。 每个子学科也有各自的会议 。 例如计算机视觉有CVPR、ECCV、ICCV；而自然语言有ACL、EMNLP 和 NAACL；机器人则有 CoRL（学习）、ICAPS（计划 ， 包括但不限于机器人）、ICRA、IROS、RSS；更多理论工作有 AISTATS、COLT 和 KDD 。 迄今为止 ， 各种会议是相关论文的主要发表渠道 ， 但也有一些期刊 。 有时 ， 一些高调的论文也会发表在《自然》和《科学》等常见科学期刊上 。
旧论文通常更难寻找 ， 但它们也同样重要 。 有些经典读物会经常出现在研究生课程的参考阅读列表中 。 发现旧论文的另一种方法是找到该领域的资深教授 ， 看一看他们早期的成名作 。 当然 ， 你也可以给这些教授发电子邮件 ， 拜托他们提供一些参考资料（但如果他们太忙 ， 无法回复你 ， 也不要生气） 。 如果你想搜索鲜为人知或被忽视的旧论文 ， 有一种很好的方法是在 Google 学术中搜索关键字 。
应该花多少时间阅读论文？
关于一个人应该花多少时间阅读论文 ， 有两种常见的看法 。 第一种看法是 ， 阅读大量论文 ， 阅读所有论文！人们常说 ， 研究生第一个学期甚至是第一年的学习只有阅读论文 。 第二种看法是 ， 在后期进入研究工作以后 ， 不要花太多时间阅读论文！意思是说 ， 如果一个人没有受到别人的方法的影响 ， 就更容易创造性地提出和解决问题 。