2024年7月4日，
讓我想分享一些我找研究方向的經驗。
許多人對找研究方向的建議，常常都是「找熱門的題目」做就對了。
然而，這樣很容易掉入為了做研究而做研究的陷阱。
可能做了一兩篇就不知道接下來還能做什麼。
所以，對於熱門的題目，我會去追歷史，
了解熱門的題目熱門的技術，具體是解決什麼以前無法解決的問題。
熱門的題目之所以熱門，常常是因為那個工作開啟了領域很大的想像空間。
而之所以有很大的想像空間，基本是因為某種「技術」得到了突破。
可能以前沒辦法計算的東西，現在可以計算了，
可能以前逼近的效果不好，現在變得更好誤差都更小了，
這些都是「技術」上的突破。
但技術上的突破，其實不該是你關心的，
因為他人之所以能突破，常常是他人有那個條件或者那個經驗的沈澱。
你應該關注的，是「開啟的想像空間」啟發了什麼「新策略」。
當你去追研究論文的源頭，你會發現都存在一個很根本的問題，
這個根本的問題，一直在召喚每個時代的學者給出「解題策略」。
例如統計科學領域，有上千上萬篇論文，但最根本的問題，其實就是三個：
01 我該怎麼收集我的數據？
02 我該怎麼分析與總結我收集的數據？
03 我從我的數據總結出來的是否準確？
當你回顧「大數據 Big Data」與「深度學習 Deep Learning」的發展，
你會發現「大數據 Big Data」對第一個問題提供了很多想像，
你會發現「深度學習 Deep Learning」對第二個問題提供了很多想像，
這也促進了2010-2020年代統計科學的研究。
而現在「生成式AI」，引發了哪些想像空間呢？
什麼又是你心中的「基礎問題」呢？
或許研究，就是不斷作為學者的我們，響應時代召喚的本性罷了。
