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. 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。
實例: Research Grant Proposal
sonnet 3.5
sonnet 3.5-> opus 3
sec 1 background
sec 2 literature
sec 3 method
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