Re: [請益] 請問我適合當研究助理嗎? 該如何準備?
一般我們稱為 "Top-Down" 跟 "Bottom-Up"
以避免好像做高層次功能的才比較「高」
認知科學一直都需要數學人才，（準確說，統計、建模跟編程）
不過你的問題分兩個層次：
一個是如何找到研究助理、另一個則是你想轉認知科學的動機。
找到研究助理是比較簡單的事。
你沒碰過 wet lab、本來生化的就幾乎不可能，
一般來說研究助理都需要統計，
你是數學系的，相信線代一定比我們紮實的多，
無論高維資料、因素分析、無母數統計、乃至建模，
你只要複習 R 跟 Matlab 就可以了，
其他看 Lab 要求 SAS (健保資料), SPSS (?), Python 等等。
你有興趣的題目其實就是「認知建模」，
以臺大來說，心理系、資工系都有老師，你可能找到神經生物的系所去了。
建模是個很複雜的問題，
你可以從很基本的生物物理、模擬光合作用，
乃到抽象概念、語意網路來處理，甚至把個人當作建模單元去模擬社會，
這臺大都有人在做。
找研究助理，只要他有開缺就能投了，如果沒缺，你也可以自介希望去老師那旁聽學習，
那就是看實驗室有沒有人力教你理你了，拿個兼任助理也可以當重考過日子。
只是你要有預期到：研究助理不是讓你學東西、發揮專業「而已」，
行政的事情，機械性的資料處理，這些才是真正研究的細節、
真正在收集現實世界、尤其人的資料，難以避免的麻煩事。
千萬不要覺得這是綁手綁腳！（不然你自己買書讀就好啦）
說實話，就算你是研究生，也不會讓你全職專心讀書吧！
如何學習在研究室跟人合作，是很重要的一環。
但關於你對認知科學的初衷，
我覺得很好，很有挑戰性，絕對不是潑你冷水，而是分享我的心得：
工程的人在乎有多好用；理科的人在乎有多真實。
（想像成 data predict 和 model fitting 吧！）
人可以很簡單的做到這些任務，
例如我們可以導航走路，這現在的機器人都還有困難。
（你舉的圍棋、我記得西洋棋 AI 已經超越人類了，但這不是討論重點)
但，我們真的模擬出每個肌肉如何牽引關節，然後眼睛如何跟小腦協動，
就一定能夠做出「會保持平衡」的機器人嗎？
我覺得這是個盲點。
（建模的層次更是複雜的問題，關於你要在抽象概念上、還是知覺輸入、
還是腦區、神經傳導物質、甚至布朗運動或貝氏學習去模擬你的認知功能，
很大程度上只是取決於你的背景。但這導致不同建模層次之間沒有可比性）
請仔細想想，尤其推理運思領域，你應該知道「誰說人是理性的」。
認知建模很大的努力是在模擬人類如何之為人、如何有認知缺陷，
比較應用的，也多半只到認知缺陷的人口學變項成因。
我不覺得這跟你想像的認知科學對資工的幫助類似。
認知科學對資工應用的幫助，我想可能遠少於統計系，
我記得 Google 有個笑話不知道是不是真的，可以讓你想像真實的狀況：
「每當翻譯部門開除一個語言學家、新聘一個統計學者，
翻譯的品質便有級數性的上升！」
建議你考慮考慮去讀個 HCI，或是找找 AI 的老師有沒有人想法跟你比較像，
那個並不是學者不願意、或是固守成見的問題，
很可能只是人類們都還做不到。
認知科學在創立的時候，也是一批工程師認為，
我們可以從人類的「直覺」、「頓悟」、「內隱學習」去幫助機器。
等到他們開始研究的時候，
有的人，變成自己定義一個「什麼叫電腦的直覺」的數學模型，
有的人，則發展更多的認知神經測驗去測量「直覺」，
然而主流一直都是，只要演算法更快、更方便，就是更好的模型。
難道類神經網路模型跟真實的神經很像嗎？別鬧了。
難道人類真的有一個 Fuzzy 在感知嗎？說實話，我不知道。
我只能說這是不同的工作方向，沒有對錯，
只是如果你真的要投入進來，可以想想現代的研究到底可以做到什麼程度、
下個世代的研究曙光在哪。
因為你講的願景一百多年前就有人這樣想了，
只是我們逐漸發現，可能這問題不是這樣討論的。
歡迎你加入認知科學的家庭！
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◆ From: 140.112.121.113
※ 編輯: skylikewater 來自: 140.112.121.113 (02/27 22:15)
推
03/02 02:16, , 1F
03/02 02:16, 1F
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03/02 02:21, 2F
我稍微更正一下好了...還是可以用 High 跟 Low 啦，
我把 Top-down vs. Bottom-Up 的歷程性講成研究目標了
如果要避免，我們可以說比較 base 的研究這樣
※ 編輯: skylikewater 來自: 140.112.4.209 (03/02 19:04)
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