為什麼用AI來激盪研究方向(ppt)
- 其實不是必要的，但是如果你是新手，必須花費幾年時間才能變成領域中的人
- AI 擁有全世界的知識，遠超過一般人的知識，雖然不會馬上把你變成專家，但是可以把你帶入門
- AI可以整理知識這不難懂，但為什麼AI 可以產生新研究點子呢?
- AI 擅長從別的領域借用知識，例如有人研究過土石流的風險成因，當你研究家中風險時，AI 可能會轉化知識過來，這個點子雖然在土木工程不算創新，但在家中安全管控卻沒有人試過。同樣地，老鼠大腦會利用傅立葉轉換濾掉環境雜訊，這個知識會被AI拿來用在降躁耳機，而降躁對耳機設計來說就是創新了。
- 那為什麼我們沒有想到這樣的點子，因為電子工程師未必知道老鼠大腦，可能也不熟悉土木工程，而且即使使用Google 也找不出來。
- 那為什麼不能要求AI直接給新點子，因為AI必須先了解你在研究甚麼，文獻中有那些被做過，痛點在哪裡，研究缺口在哪裡，從這裡出發才能去看看有沒有其他領域知識可以借用。
- AI 可說是跨領域專家，很會轉換既有知識，因此可以"想出"好點子。(其實是借用啦!)
1. start from a paper by attaching a PDF or a requirement (for example, design an AI interview system)
2. generate a literature survey (ChatGPT OK, but better with Claude)
3. generate a better system (better with Claude by asking "Is there any novelty?")
4. check any subsystem that you are interested in
5. Use Claude to generate codes (codes better with Claude) and illustrations (optionally, must use Claude)
1. 以參考論文或需求為起點
從一篇具體的研究論文或明確的系統需求開始是很好的做法。這讓我們有清晰的目標和範圍。我們可以仔細分析論文中提出的問題、方法和結果,或是深入理解需求文件中描述的系統功能和限制。
2. 進行文獻調查(建議使用 Claude 協助)
文獻調查是了解研究現狀的重要步驟。我們可以請 Claude 協助:
- 分析相關領域的重要論文
- 總結現有方法的優缺點
- 找出目前研究中存在的問題和挑戰
- 歸納可能的改進方向
3. 設計更好的系統(建議透過詢問 Claude "是否有創新之處?")
在理解現有研究後,我們可以開始設計新系統。Claude 可以幫助:
- 提出創新的解決方案
- 分析設計方案的優勢
- 評估可行性和潛在問題
- 提供改進建議
4. 深入研究感興趣的子系統
選擇最感興趣或最具挑戰性的子系統進行深入研究。這可能包括:
- 分析子系統的具體需求
- 研究可能的實現方法
- 評估不同方案的優劣
- 選擇最適合的解決方案
5. 使用 Claude 生成程式碼和圖示
最後是實現階段。Claude 可以:
- 生成高品質的程式碼(特別適合使用 Claude)
- 提供詳細的註解說明
- 製作系統架構圖和流程圖(必須使用 Claude)
- 生成使用說明文件
這個流程強調了循序漸進的研究方法,從理解現有工作開始,通過創新設計提出改進,最後落實到具體實現。在整個過程中,Claude 可以提供寶貴的協助,特別是在文獻分析、創新思考和程式實現等方面。
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