¿Cómo se realiza la investigación en informática?

Creo que hay muchos, muchos modelos. Pero aquí está el mío:

  1. Busco algo que no entiendo completamente entre las cosas que sé bastante bien. Es decir, busco lagunas en el conocimiento. Hay muchas cosas así, así que elijo una que se siente útil e interesante. Ejemplos concretos: (A) a alguien se le ocurrió un nuevo algoritmo genial que funciona muy, muy bien, pero realmente no entiendo por qué funciona tan bien (B) alguien ha demostrado un resultado, pero aunque puedo seguir la teoría, Realmente no entiendo qué lo hace funcionar.
  2. Luego procedo a hacer experimentos rápidos utilizando el software que programo. Si estoy examinando una afirmación hecha por otros investigadores, no es raro que no pueda reproducir sus resultados. Si examino algunos resultados teóricos, no es raro que la fuerza del resultado sea realmente decepcionante en la práctica. De todos modos, a través de experimentos baratos, generalmente obtengo información adicional que no está disponible en la literatura.
  3. Luego procedo a escribir software más serio y a hacer una teoría más seria. Recojo notas aleatorias a medida que avanzo.
  4. En algún momento, tengo suficiente para un trabajo de investigación en mis notas, así que lo limpio y lo publico. A menudo esto corresponde a un punto en el que fui tan lejos como sabía.

Es importante darse cuenta de lo que no estoy haciendo. No estoy adoptando un enfoque existente y tratando de mejorarlo. Esto sucede a menudo, pero es más una consecuencia de la pregunta “¿podríamos mejorar esta técnica?” Mi conductor es realmente curiosidad. Tampoco estoy tratando de “resolver nuevos problemas”. No es que no sea una buena idea, pero no intento hacer nuevas preguntas a propósito. De hecho, estoy seguro de que me estoy haciendo las mismas preguntas que otros. La razón por la que termino con un trabajo de investigación es que sigo persiguiendo mis preguntas durante mucho tiempo.

Oh! Y tampoco tengo un plan establecido. No sé qué averiguaré.

La “informática” es un campo muy, muy amplio. Por un lado, está cerca de las matemáticas. Pruebas teoremas sobre las computadoras. Por otro lado, es más como ingeniería.

Comienza con dos divisiones amplias: pura y aplicada (como física o química). El lado puro se parece más a las matemáticas: teoría de codificación, algoritmos, teoría del lenguaje, teoría de autómatas, etc.

El lado aplicado sigue siendo investigativo, pero con énfasis en las computadoras reales en lugar de las abstractas. La investigación gráfica es la razón por la cual Toy Story 3 se ve mejor que Toy Story 1. La ingeniería de software es la investigación sobre cómo funcionan los programadores y cómo se puede hacer mejor.

La mayoría de los informáticos abarcan ambos lados, hasta cierto punto. La criptografía es altamente matemática, pero requiere implementaciones reales (utilizando avances de métodos numéricos, tanto puros como aplicados). La inteligencia artificial es altamente teórica, pero el trabajo a veces sale del laboratorio (incluso en el nuevo Kinect, que hace un trabajo bastante notable en el área increíblemente difícil de la visión por computadora).

Los programadores informáticos a menudo, pero no siempre, se especializan en informática. Hay una especie de ajuste desigual allí, ya que gran parte de la programación es un oficio en lugar de una ciencia, algo que podría aprenderse mejor como un campo separado pero relacionado, como lo es la ingeniería para la física. De hecho, existe “ingeniería informática”, pero ese nombre se refiere al trabajo de hardware. Se acerca a la “tecnología de la información”, un campo que está desarrollando gradualmente una identidad distinta (aunque en este momento está más estrechamente vinculada al mantenimiento de la computadora).

A2A. Has puesto el carro delante del caballo sin conductor.

Los profesores de las universidades de investigación tienen cursos de división superior, posgrado y seminarios que llevan a los estudiantes desde la introducción a los problemas abiertos, y cuando los estudiantes han completado especializaciones, hacen un estudio independiente con un asesor. Comienza a investigar cuando puede leer los resultados de la investigación en artículos o revistas. Por ejemplo de especialización, ver Stanford Computer Science.

Cuando tiene resultados de investigación, los documenta en documentos de trabajo que envía a revistas revisadas por pares. Son los resultados los que determinan la fama. La fama es realmente un efecto secundario que puede suceder o no.

Necesitaría mirar su programa de ingeniería para ver cómo está estructurado para ver si tiene seminarios como Seminars · Stanford HCI Group. Puede ver estas charlas en Stanford HCI – YouTube, y los oradores del seminario PCD enumeran alfabéticamente a los posibles asesores en HCI a los que se dirigiría cuando se postule a la escuela de posgrado.

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