AI研究のための羅針盤 #2

アイディア先行と目標先行の研究

研究方法にはざっくり2つのパターンがある

1.アイディア先行型
2.目標先行型

アイディア先行型

自分のアイディアのドメインを把握
そのドメインには必ず進め方があるのでそれに従って進める
事前に、
進め方が記載している論文を調査し手順を設計しておく必要性がある

この研究方法の場合、
誰かと同じ方法で進めていくためパクった問題が発生しやすい

常に差別化の意識を保つ必要性がある

差別化の意識が超重要

大切だから2回言った

目標先行型

先に達成したい目標をいくつか定義して、その目標に近づくためにいくつかの課題を解決する

ex)ドローンの制御方法に強化学習を活用する等

実験手法については、論文を調査しまとめておく
ここでは、実験手法をテストし、
オリジナルの方法を探っていく必要がある。

R&Dとかの場合だと、目標先行型の方針を取ることが多い

そこまで差別化を意識しなくても自然にできているケースが多い

モチベは上がるので長期的な研究を行う上では、おすすめ

ただし、
リスクとしては、目標の設定内容によってはクソつまんなくなる

アタオカ


研究前に中長期的なロードマップを用意
1年を期間に設定する場合、
前半の半年で〇〇まで到達する。
後半の半年で〇〇まで到達する。
※組織の目標か、個人の目標かは研究の規模による

ここでの注意は、
研究途中に新しい手法や技術の提案がありそれを取り入れたい場合、
ロードマップを再度修正する時間を設ける必要がある

修正する時間を設けない場合、
だらだら、
興味を持ったことを取り入れては失敗してを繰り返すので、
スケジュールがらりる
というか研究に失敗する
わりとマジで

あと研究あるあるかもだけど
学力が高い人ほど研究を大局的にみられてないので、
どうでも良いことに大量の時間がかかって
研究を失敗するケースが多い

そもそも、
2019年のBARTの発明をみると、全く斬新かと呼ばれると微妙
あれは、既存のアルゴリズムを組み合わせ、
小さな改善を繰り返し、素晴らしい発明をした

目標をコツコツ達成したおかげ

つまり、
ただの学力バカはいらない
欲しいのは、ワクワクする目標設定できる
イマジネーションおばけ
とそれを実行できるスーパー公務員

おつかレーシック角膜ぺりぺり