¿Cómo se puede escribir un artículo realmente fuerte en el campo relacionado con la inteligencia artificial?

Publicar un artículo significa que has hecho algo nuevo. Puede que no sea sustancial, pero al menos has contribuido con algo nuevo a un campo, aunque trivial. O eso, o puede publicar un estudio sobre el trabajo de investigación existente y una estimación del alcance de la investigación adicional.

Y, los documentos de los campos que ha mencionado (ML, NLP, DM, NN, etc.) son más o menos del mismo tipo, es decir, el documento propone un nuevo método para resolver un problema existente o propone un método mejor para un anterior método que tiene mejor eficiencia, y así sucesivamente. Por supuesto que hay otro tipo de papeles.
también.

Anteriormente solía haber solo algunas revistas y pocas conferencias, a menudo asociadas con grandes nombres y editores (ACM, IEEE, Springer, Elsevier, Nature, Science, etc.), y todos tienen sus ojos fijos en esas pocas revistas y conferencias. Era competitivo en aquel entonces. Hoy en día, con innumerables revistas y conferencias que aceptan su trabajo de la noche a la mañana por el pago de las tarifas, la publicación de un trabajo se ha convertido en un “gran problema”. Parece que de vez en cuando estas conferencias continúan. Tales revistas tienen un factor de impacto muy menor.

Ahora, supongo que por un “documento realmente fuerte” te refieres a publicar en una revista o conferencia asociada con un gran nombre como mencioné anteriormente. Entonces, según yo, estos son algunos pasos que creo que lo ayudarían a hacer eso:

## 1 Comience temprano. No espere hasta encontrar un determinado tema / tema si tiene interés en el campo. Para eso tienes que decidir bastante temprano. Lo digo desde el punto de vista de un estudiante de licenciatura, muchos de los cuales no pueden decidir su área de interés hasta su último año. Entonces, comience temprano y decida en qué campo desea trabajar.

## 2 Acostúmbrese a leer trabajos de investigación. Algunos estudiantes saben que tienen interés en un campo, pero no tienen idea de lo que pueden hacer en el campo. Por lo tanto, para conocer mejor la imagen, debe estudiar los documentos existentes, en el campo que le interesa y también en otros campos. Esto es importante, ya que le da una idea justa de lo que podría publicar y lo que ya está publicado.

## 3 Después de tener una idea básica de investigación en el campo general, verifique qué problema es exactamente lo que desea resolver. Al igual que para PNL, sistemas de diálogo de máquina, resumen de texto y respuesta a preguntas, etc. son algunos de los campos que están sucediendo en este momento. Necesita averiguar el problema que desea resolver y tener una idea de lo que la gente ha hecho antes para resolver el problema. Por supuesto, puede definir un problema completamente nuevo.

## 4 Piense en una posible nueva solución a ese problema. No tiene por qué ser un concepto o idea completamente nuevo. Incluso puede decidir construir sobre la idea de otra persona y mejorarla mostrando mejores resultados.

## 5 Durante todo este tiempo, sería genial que un profesor / maestro te guíe. Un maestro que haya trabajado en el campo tendría una mejor idea sobre el alcance y los desafíos en el campo y, por lo tanto, podría guiarlo mejor.

## 6 Después de muchas iteraciones, llegaría a un método final, con algunos resultados realmente buenos verificados formalmente, aprobados por su mentor y que hacen un esfuerzo por resolver el problema, finalmente está listo para enviar su trabajo para su publicación. Ahora, seleccione un buen diario o conferencia y espere a que sea aceptado.

Todo lo mejor 🙂

Si tiene una idea fundamental, esto siempre es interesante y puede ser la base de un buen artículo para su publicación. Pero si uno no aporta nada nuevo a un campo, ¿por qué molestarse en publicar excepto publicar o perecer? El campo no necesita trabajos insignificantes para imprimir su nombre. Tales trabajos simplemente obstruyen los canales y pierden el tiempo de las personas.
Si solo está haciendo un trabajo para un curso, entonces examine el campo, identifique las mejores y más destacadas publicaciones sobre un tema, y ​​analice sus impactos. Quizás sugiera áreas de investigación adicional sobre el problema que ha reconocido que vale la pena.

Realmente no es una respuesta, pero realmente quiero encontrar un artículo que hable sobre:
1) ¿Cómo pueden las entidades / partículas / códigos interactuar con el entorno y qué tipo de cambios puede realizar en el entorno? Cómo hacer que las entidades / partículas / códigos “sepan / se den cuenta” de que han realizado cambios en el entorno y pueden predecir qué tipo de impacto tendrá en ellos. Por ejemplo, si equipamos un robot con una caldera y una turbina de vapor, ¿podemos hacer que una computadora reconozca que necesita electricidad y si los ponemos en un depósito de carbón, será capaz de reconocer que necesita poner carbón en el caldera y a partir de eso, ¿desarrollará una comprensión de cuánto carbón se necesita y cómo estructurar una forma de recolectar carbón? ¿Podemos extender este problema a un bosque arbolado? ¿El robot puede cortar y usar la madera para poner en la caldera? ¿Cómo podemos hacer que se den cuenta de que no están restringidos al carbón o la madera? (Creo que la “Realización” tiene algo que ver con el comportamiento emergente del algoritmo de auto escritura que usa el robot
2) Cómo entidades / partículas / códigos o interactuar entre sí. Y a través de esa interacción, qué tipo de patrones pueden salir de ella. Y a partir de ese patrón, ¿cuál es la entidad emergente que surge de él? Quiero decir, ¿por qué el robot enjambre no es una inteligencia artificial? ¿Necesitamos ponerles restricciones o limitaciones para que exhiban propiedades emergentes? (más detalles sobre el punto 2 a continuación)
3) Cómo hacer que las entidades / partículas / códigos se ejecuten / ejecuten / iteren sin detenerse o crecer para siempre. Realmente no tengo un ejemplo particularmente bueno para este. Probablemente cree un robot que pueda ensamblar otro robot. Proporcione piezas para que el robot ensamble otro robot que pueda ensamblar otro robot. Las partes que se proporcionan son CPU donde se almacena el algoritmo principal, miembro / accesorio completamente funcional que tiene una mano de agarre que puede agarrar y ensamblar otro robot (o puede funcionar como una pierna para caminar), y un torso (cualquier forma – cilíndrica, en forma de t, etc., circular) con varios puertos a los que se puede unir una extremidad. El robot ensamblador puede determinar por sí mismo qué miembro conectar a cada puerto y analizar qué tipo de comportamiento puede producir el robot ensamblado. Este sistema no tiene que estar en un mundo físico, pero puede existir en simulación / animación por computadora en 3-d.

Extensión al punto 2) ¿No deberíamos usar elementos atómicos como modelos? Quiero decir, estoy más interesado en saber por qué no hay un comportamiento emergente de bot de enjambre. ¿Qué quiero decir con elemento? Quiero decir:-
1) los protones, los electrones y los neutrones interactúan entre sí y se convierten en una nueva entidad (elementos: hidrógeno, helio, carbono)
2) los elementos (carbono, hidrógeno, oxígeno) interactúan entre sí para convertirse en una molécula orgánica (aminoácidos, ácidos nucleicos)
3) las moléculas orgánicas interactúan entre sí para convertirse en moléculas que codifican información que pueden regular una entidad más grande (enzimas, proteínas y ADN)
4) estos interactúan entre sí para formar células (neuronas)
5) las neuronas interactúan entre sí para convertirse en cerebro.

Si se trata de propiedades emergentes, entonces el bot de enjambre más pequeño no debería estar hecho de diferentes partículas que juntas puedan formar una partícula emergente más grande (un nuevo tipo de bot de enjambre).
Y dado que las partículas que forman nuevas partículas emergentes tienen una interacción simple (es decir, los nucleótidos tienden a tener un espaciado igual que les permite funcionar como ADN al facilitar el proceso de transcripción), entonces ¿no deberíamos tener una cuantificación donde cuantificamos una partícula ( con una interacción particular) que cuando se forma en una partícula más grande también formaría una interacción simple que puede formar una nueva partícula emergente? (Pregunta secundaria: ¿cuál es el porcentaje de interacción de la partícula más pequeña que se puede formar en una partícula emergente?)