[Перевод] Как читать научные статьи
Чтение научных статей становится неотъемлемой частью работы разработчика или QA-инженера. Вам нужно постоянно отслеживать новые разработки в вашей области — например, в моей предыдущей работе я следил за новыми достижениями в области анализа временных рядов и применял их на практике. По мере того как вы развиваетесь в своей карьере, вы обнаружите, что статьи становятся самым эффективным источником не только для изучения нового, но и для восполнения пробелов в имеющихся знаниях. Часто можно найти ценные идеи и инсайты, которых нет в других источниках.
Тем не менее, многие находят научные статьи сложными. Отсутствие исследовательского бэкграунда может стать препятствием, когда вы только начинаете читать статьи. Я потратил годы на чтение и понимание научных работ, и в этой статье я поделюсь подходом, который работает для меня.
Управление первоначальной фрустрацией
Читая сложные технические тексты, такие как научные статьи, легко испытать фрустрацию. Каждое предложение наполнено техническими терминами с точными определениями и ссылками на предыдущие исследования, с которыми вы, возможно, не знакомы.
Чтобы не дать фрустрации овладеть вами, примите тот факт, что определённые части статьи вам придётся перечитывать несколько раз. Используйте метод многократного чтения, где каждый этап имеет свою цель.
Первое чтение: получение общего представления
Когда вы читаете статью в первый раз, сосредоточьтесь на некоторых ключевых разделах, таких как аннотация, введение, результаты и заключение.
Аннотация
Начните с аннотации, чтобы понять, в чём заключается проблема и какой подход используется для её решения. Часто вы можете решить, стоит ли тратить время на статью, основываясь только на аннотации. Если используемые методы или формулировка проблемы не совпадают с вашими интересами, вы можете сразу прекратить чтение. Если аннотация показалась вам достаточно интересной, следующим шагом будет изучение введения, результатов и заключения.
Как понять ключевые идеи из введения
Раздел введения обычно предоставляет больше информации о проблеме, почему её важно решить, а также об основных предыдущих исследованиях в этой области. В этом разделе также будет изложен общий подход, использованный в текущей статье. Чтение этого раздела должно дать вам представление о контексте статьи. Затем можно пробежаться по остальным разделам, не пытаясь понять их содержание, или сразу перейти к разделам «Результаты» и «Заключение».
Оценка результатов и заключений
Раздел результатов расскажет о проведённых экспериментах и их значимости. Заключение даст вам общее резюме статьи; в сочетании с введением оно должно дать вам более полное представление о содержании статьи. На этом этапе вы должны понять, чего ожидать от оставшейся части статьи, и можно приступать ко второму прочитыванию.
Второе чтение: детальный разбор
Цель второго прочитывания заключается в том, чтобы сосредоточиться на оставшихся разделах статьи, где содержатся реальные детали. Возможно, вы уже быстро пробежались по этим разделам в первом проходе, или же будете читать их в первый раз. В любом случае не пытайтесь понять всё сразу. Прочитайте эти части, постарайтесь осмыслить содержание, делайте заметки и выделяйте важные моменты.
Самое главное — выпишите незнакомые вам термины. Это может быть что-то, что вы изучали давно, но забыли, или это могут быть совершенно новые термины для вас — запишите их, чтобы позже поискать их определения.
Также составьте список цитированных источников, которые нужно будет изучить. Научные работы строятся на основе предыдущих исследований, и эти работы часто цитируются в статьях. Чтобы понять контекст статьи, важно ознакомиться с предыдущими исследованиями. Поэтому запишите те источники, которые, по вашему мнению, являются важными для понимания текущей статьи, чтобы позже их изучить.
Дополнительное исследование: формирование контекста
Следующий этап — изучение терминов и источников, которые вам были трудны для понимания на втором этапе.
Разбираемся с техническими терминами
Начните с того, чтобы искать определения технических терминов и попытаться понять, как они используются в контексте статьи. Это особенно важно для статей, содержащих много математики — даже если вы найдёте определение термина, вам может понадобиться несколько примеров, чтобы понять, как этот термин используется в статье.
Даже опытные инженеры сталкиваются с этим. Например, когда я исследовал архитектуру Groq LPU, мне часто приходилось останавливаться, чтобы разобраться с терминами, связанными с сетями, которые, как программист, я не знал. Аналогично, изучая реализацию Unix spell, мне пришлось разобраться в кодировании Голомба, так как именно этот метод использовался для сжатия.
Анализ ключевых источников
Теперь перейдите к изучению тех источников, которые вы выделили. Вам не нужно читать всю статью — достаточно аннотации, введения и резюме. Я часто ищу объяснения, написанные другими, в упрощённой форме. Возможно, вы выработаете свой подход, важно, чтобы вы интуитивно понимали этот материал.
Цель изучения ссылок на источники может быть разной. Иногда текущая статья продолжает подход, предложенный в предыдущей работе, и в таком случае вам нужно понять, какую именно логику или решение предложила цитируемая статья. Например, в глубоком обучении часто делают расширения или модификации существующих архитектур моделей, чтобы достичь лучших результатов. В этом случае вам нужно будет найти оригинальные работы, описывающие эти архитектуры, чтобы понять их структуру.
Но часто эти статьи цитируют предыдущие работы для обсуждения подходов, которые использовались другими, и это может быть не так важно для понимания текущей статьи. Например, они могут обсуждать недостатки подходов, использованных ранее, чтобы оправдать, почему подход в текущей статье решает эти проблемы.
Как видите, важность ссылок зависит от контекста. Когда я изучал статью «Language Modelling is Compression», я обнаружил, что хотя статья демонстрировала самые современные результаты, понять, почему их техника работала, можно было только после чтения цитируемых работ, которые содержали более чёткие теоретические объяснения. Это распространённая закономерность — новые статьи часто фокусируются на улучшениях, в то время как основные концепции лучше объясняются в предыдущих работах.
Третье прочтение: собираем воедино
После завершения фоновых исследований вы можете вернуться к статье для третьего прочтения. Обладая более чётким представлением, вы сможете вернуться к сложным частям статьи и попытаться связать воедино полученные знания. Цель — интерпретировать смысл тех частей, где вам не хватало контекста ранее.
Держите в голове термины, которые вы изучили.
Пытайтесь понять, что авторы пытаются донести.
Связывайте это с остальной частью статьи.
Проверьте, складывается ли у вас целостное понимание.
В зависимости от характера области, вам может понадобиться подумать над сложными частями. Если в статье есть математика, возможно, вам нужно будет записать её и решить самостоятельно. Если описан алгоритм, вам, возможно, нужно будет привести примеры, чтобы понять, как он работает, или, возможно, кодировать его самостоятельно.
Третье прочтение может быть не последним, но после него вы будете понимать, на каком уровне вы находитесь и какие аспекты ещё требуют проработки. Это может занять время, но нужно быть терпеливым — это нелёгкая работа.
Последний шаг: закрепляем понимание
На этом этапе вы можете быть уверены, что достаточно хорошо поняли статью. Для многих целей — например, для внедрения описанной техники или использования её в качестве основы для своей работы — этого понимания будет достаточно.
Однако если вы хотите достичь ещё более глубокого овладения материалом, существует дополнительный, но мощный финальный шаг: научить этому других. Будь то через написание поста в блоге или проведение лекции, объяснение концепций статьи заставляет вас организовать свои мысли и выявить оставшиеся пробелы в вашем понимании. При объяснении другим нужно:
Выделить ключевые идеи
Обеспечить соответствующий контекст
Перевести сложные концепции на более простой язык
Рассматривать на конкретных примерах
Процесс упрощения и объяснения часто приводит к более глубоким инсайтам, которые могли быть упущены даже после тщательного чтения. Кроме того, вопросы от вашей аудитории могут выявить новые перспективы или применения, которые вы не рассматривали.
Мой подход к использованию ИИ при чтении статей
Этот разговор не будет полным без обсуждения использования ИИ-помощников для чтения статей. Модели искусственного интеллекта стали достаточно мощными, чтобы помочь вам с новейшими исследовательскими работами. Однако ими нужно пользоваться осторожно.
По моему опыту, просьба к этим моделям предоставить резюме не является очень полезной. Обычно они пропускают важные детали, которые вам могут понадобиться. Однако если поверхностное понимание статьи вам подойдёт, резюме, созданное искусственным интеллектом, может быть всё, что вам нужно.
Другой подход — загрузить статью в ИИ-помощник и задавать ему вопросы, когда вы сталкиваетесь с трудными частями. Этот подход хорош, но будьте внимательны, потому что искусственный интеллект может не всегда точно интерпретировать информацию. Вам всё равно нужно проверять, что модель говорит, и убедиться, что её объяснения действительно верны.
Например, если вы просите искусственный интеллект объяснить, как была выведена определённая формула, модель может дать общие шаги, но вам всё равно следует решить задачу самому, чтобы убедиться, что она приводит к правильным результатам. Или, если вы пытаетесь понять, почему в алгоритме присутствует тот или иной шаг, поработайте с примерами, чтобы убедиться, что это действительно так.
Я использую искусственный интеллект как коллегу: обсуждаю с ним материал, прошу проверять рассуждения и указывать на ошибки.
Обычно я записываю свои мысли и обсуждаю с ним сложные моменты статьи. Просто акт записи моего полуосмысленного представления статьи помогает мне выявить пробелы в понимании, и ИИ-помощник помогает мне их устранить.
Для достижения уверенности в том, что я понял все важные моменты из статьи, требуется несколько раундов общения с искусственным интеллектом, но это полезное подспорье.
Заключение
Чтение научных статей — это навык, который развивается с практикой. Многократный подход, описанный здесь — от первоначального ознакомления до глубокого понимания — предоставляет структурированный способ работать с сложными техническими статьями, не перегружая себя.
Главное — быть терпеливым и последовательным в своём подходе. Будь то для реализации систем, для того чтобы оставаться в курсе технологий или для продолжения существующих исследований, наличие структурированного подхода делает задачу менее пугающей и более продуктивной.
Со временем вы адаптируете этот процесс под себя. Главное — продолжать читать: с каждой прочитанной и осмысленной статьёй следующая будет даваться легче.
В завершение всех желающих приглашаем на открытый урок, посвящённый методам тестирования. Занятие пройдёт 27 марта и подойдёт всем, кто хочет оптимизировать время прогонов своих кейсов.
А в календаре можно посмотреть список всех открытых уроков по тестированию, разработке и не только.
