研究，是一件很深奧的事情。需要專業的基礎還有一點小小的運氣，導致很多人望之卻步。在各個學術組織每年舉辦的conference中會有一個投稿項目叫做poster paper和short paper，這種篇幅大概4頁的小論文就很適合學士或碩士來提出，主要是寫出自己一些想法並且投入實驗下有沒有什麼改變，這篇文章主要就是將整個投稿過程簡述下來，希望能幫助熱愛研究的學士生能在人生留下一些精彩。
1. 研究方向
當時我加入教授的LAB時正準備升大四，因為大三修了一堂人工智慧讓我決定利用剩下時間來更加認識這個領域，當時大家都在忙這推甄只有我在做研究哈哈。教授給我兩個方向，一個是做自然語言(NLP)另一個是做遊戲AI相關也就是強化學習(RL)，當時我兩者都不懂但看到遊戲就直覺選遊戲了XD。
我們當時目標就是投稿Confernece on Games2019為投稿目標，原本是要參加競賽但因為19年沒有開我訓練的環境所以改投稿short paper，我們訓練用的環境是毀滅戰士(ViZDoom)，裡面有非常多關卡給你測試。
主題敲定就要開始來跑模型看看，當時我對強化學習還有神經網路基本上是0基礎，花了非常多時間在補乾貨，我主要閱讀論文外還有medium和知乎，上面的文章質量非常高，能幫助你在進入閱讀論文的節奏還有總結，除此之外台大李宏毅教授的影片也讓我受益匪淺，總而言之就是要自己花時間跟資源去學習。
吸收後消化對研究是一個很重要的課題。我自己習慣在學完一個算法後自己去模仿(資工人的好處很多論文的實驗github都可以找到)，雖然很花時間但自己去coding一次後對算法的理解會烙印在腦海。當你做過多個實驗後這些知識就會開始連結，你開始會反思這些作法好壞或是改良方向。
2. 逐漸卡關
做研究遇到最煩人的就是卡在一個沒有解決方向的問題。那時候我在訓練其中一個迷宮關卡，因為只有到達終點才有辦法拿到獎勵所以導致模型沒有辦法順利完成任務(簡單來說就是模型沒辦法定義行動的好壞)。我與教授討論非常多次重新去定義問題也想了很多解決辦法但都沒有辦法改善現狀，後來在有一次在某論壇發問時有一位高手建議我去閱讀看看這篇論文看問題是不是跟論文敘述相同。一看了發現不得了，真的是我一直在找的解！熬夜把模型coding進我的agent中，放下去跑的時候已經天亮了。
訓練了一段時間果然不負眾望，agent開始能完成任務了雖然還是有一定機率會失敗但這對我的研究已經踏出了一大步，看到自己研究會動真的非常的感動！
3. 收集數據&提出改善方法
離投稿大概剩不到半年了，我們決定將論文探討放在改善在高手推薦我那篇論文的模型改善以及建議。這段期間除了不斷試方法外這些失敗與成功數據都要收集下來因為之後論文都會用到。
4.撰寫論文大綱&不斷修改
離投稿時間大概剩三個月，教授建議我重心要轉移到論文了。當我第一次把論文初稿給教授看才發現自己文筆真的糟糕到不行……教授只能慢慢幫我訂正XD，而且之後幾次會議也都是同樣狀況，到最後幾次情況才開始好轉。這段時間對我來說是最沈悶最無趣的時間，每天都要想辦法作文，但如果不好好把論文寫好真的是功虧一簣，畢竟評審只能看到你的論文。
這邊我有總結出一些我覺得有用的技巧:
- 不要看著別人論文寫。論文都是需要承上啟下的如果你照這別人思路去寫會發現你的文章都是片斷，應該靜下心慢慢自己打稿。
- 每次做完實驗其實可以附上一點心得或評語。這會讓你在作文比較順利一點
- 論文裡提到的實驗方法以及名詞一定要定義清楚。這個是教授在幫我訂正時一直唸我的部分而且送出後評審給的評語也說我定義不明……定義不明其實會讓你的論文直接下去的，所以在撰寫時候一定要注意每個名詞。
- 引用別人語句和論文很重要。難以敘述的問題可以借鑑別人的論文，像
A作者發現發現什麼問題(然後在自己論文要用自己說法大概解釋)，因此本片要探討
在描述自己實驗…可以表明自己是參考B作者的實驗方法or公式
上面兩個在寫實驗方法和實驗結果很好用，不需要把所用公式跟方法解釋清楚也能讓篇幅完整。
5. 準備投稿&等待議會通知
剩下一個月左右，這段時間就是要註冊論壇以及注意一些投稿細節或是要將論文放到論文檢查器
6. 錄取後最後一次修改論文
錄取的當下是教授告訴我的，我沒想到自己能被選上，自己的論文能被接受代表自己的努力被肯定了這大概是學者除了研究有進展外最激勵人心的一刻了！！
不管有沒有錄取評審都會將評分還有評語mail給你。CoG有三個評審，給我的總分剛好是及格邊緣，雖然很高興但其實還是有待加強……
接下來到正式截稿前就是最後一次訂正你的論文，這邊就按照評審的評語去做訂正就行了。
總結
我要先謝謝我的教授在研究這段時間給我的支持，教授每一次評語跟建議都是一步一步引導我去完成研究，還有論文也是教授帶著我去寫，不然我根本不知道怎麼去撰寫，真的很謝謝教授的栽培。
研究真的是一步一腳印沒有投機取巧的方法，花了大量時間跟心血在做實驗不一定會有好結果，每一次的失敗都要去思考問題出在哪裡，重新定義完再繼續實驗，雖然不一定會達到理想但這研究過程都十分寶貴。
