古今之成大事业、大学问者，必须经过三种境界：“昨夜西风凋碧树，独上高楼，望尽天涯路”，此第一境界也；“衣带渐宽终不悔，为伊消得人憔悴”，此第二境也；“众人寻他千百度，蓦然回首，那人却在灯火阑珊处”，此第三境也。

——王国维，《人间词话》

王国维是国学大师，他提出的研究三境界主要指的是文科方面的研究，主要以查文献，阅读文献，然后提出新见解。古代文科考据与今天科研实验已经有很大差距了。因此，王国维提出的“做学问的三境界”已经难以全面概括和反映今天的科研活动了。

结合人工智能算法的发展历程，小编认为科研活动也可大致分为四个境界，分别与人工智能发展阶段的四大算法相对应。

1.第一境界为监督科研

对应于人工智能的监督学习算法

（Supervised Learning）

第一境界基本发生在研究生阶段，以硕士生阶段为主，也经常发生在博士生的前半阶段。

这些阶段有导师指导，在导师的监督下开展科研。如何做由导师指导，做的效果好坏有导师评价。导师根据我们做的效果与他期望的结果之间的偏差，进行指导，以尽可能减少误差，这与监督学习算法的工作模式类似。

2.第二境界为半监督科研

对应于人工智能的半监督学习算法

(Semi-Supervised Learning)

该境界主要发生在博士后阶段，也有时发生在博士生阶段的后半段。

随着我们研究问题的深入和研究能力的提高，导师不必要也没法给予太精细全面的指导，只能指导部分环节，这与半监督学习的工作方式比较类似。

3.文第三境界就是强化科研

对应于人工智能的强化学习算法

(Reinforcement Learning)

该境界主要发生在博士（博士后）毕业参加工作后较长的时间，一般从讲师到教授阶段，也包括为了获得各类学术帽子的科研阶段。

在该阶段，科研主要为职称、帽子等奖励目标去搞项目，表现好业绩突出的会得到这些奖励。奖励刺激大家不断努力搞科研，最终达成一个又一个目标。

这类似强化学习的奖励刺激原理，算法的目标就是最大化奖励函数。

4.第四境界就是深度科研

对应人工智能的深度学习算法

（Deep Learning）

该境界主要发生在正教授职称拿到之后，或者是带上了各类学者、杰青的帽子之后，具体要看各人的设定的目标。

一般来说，该阶段在该实现的目标都实现之后，更难的目标（比如院士或诺贝尔奖等）已经不可能获得的情况下。

在该境界，科研已经不是获取名利的工具，而是一种爱好和生活。随着研究的不断深入，将获得更多的成就感，研究功力日益深厚，思考深度不断深入，能解决复杂的科研难题。这类似与深度学习的网络层次不断加深，能更好地解决复杂的人工智能问题。

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