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科学的突破是“做”出来的,不是“计划”出来的,这是常识。如何去“做”呢?以我所在的信息学科为例,“做”就是“理论推导”+“仿真实验”,其中“理论推导”包括模型的建立、算法的提出、公式的推导、定理的证明等此类工作,“仿真实验”包括模型及算法的计算机模拟、实际数据的应用等此类工作。
“理论推导”与“仿真实验”是一个相互交织、相互依赖、相互促进、携手前行的过程,科学的创新突破就是在这个交互的过程中完成的。具体地讲,从问题出发,首先建立模型并提出解决问题的算法,然后进行计算机仿真,看看理论模型及算法的效果如何,仿真过程中发现问题,对模型及算法进行改进、甚至推倒重来,然后再进行仿真、再发现问题、再改进理论、再进行仿真、再发现问题、再改进理论、再进行仿真、再发现问题、再改进理论、再进行仿真、再发现问题、再改进理论、…。
所以,科学问题是在科学研究的过程中发现的,不是计划或者想象出来的;这些问题预先谁也不知道,只有你做到了那一步,你才知道关键问题在哪里,而这些关键问题的解决与突破,就是原创性的科研成果。
那么,写基金过程中所锻炼出来的能力,对上面这个科学创新过程有帮助吗?是正面的作用大、还是负面的作用大?我觉得,负面的作用要远远地大于正面的作用,具体分析如下:
一、基金写多了容易把人向大而全的方向引导,渐渐淡忘了科学研究的核心在于细节。基金申请书往往要求论述领域的发展趋势、重点问题等,其实这些对于研究者来说并不重要,你只要抓住一个问题深入地做下去,取得突破性的进展,那就是优秀的原创性成果,因为绝大多数真正好的科学成果只有在“回头看”的过程中才会被发现。通常,不是“大牛”的论文引领了一个领域几十年,而是“某个人”的论文引领了一个领域几十年之后,人们回头一看,把这个人称作“大牛”。
二、基金写多了容易让人养成做跟踪性研究的习惯,与原创性研究渐行渐远。一个认真写基金的人往往要看许多论文,基本上都是领域的热点论文,这有什么错吗?表面上看好像没错,可是,问题在于你应该去读那些对于解决你的具体问题有用的论文,而不是那些热点论文。具体地讲,在我上面描述的“理论—实验—理论—实验—理论—实验— …”的研究过程中,你会发现需要解决的问题(这些才是真正关键的科学问题),这时你就要去查资料,看看前人在解决这些问题上有些什么理论与方法,你要仔细深入地精读这些相关论文,在它们的基础上开发更好的模型、尝试更好的算法、证明更深刻的定理,将这些汇总起来就是原创性论文,这才是科学研究的正道。
三、基金写多了容易向“管理者”的方向发展,使自己渐渐地远离科学创造的第一线。试想一下,如果你自己不去做实验(包括自己编程的计算机仿真实验),你怎么可能观察到新的现象、发现新的问题?怎么可能知道你的模型及算法到底对哪些参数非常敏感?怎么可能知道你的模型与算法的优点和缺陷在哪里?同样,如果你自己不去推导公式、证明定理,你怎么能发现问题的关键所在、从而提出具有核心价值的理论猜想?怎么会知道一个理论猜想是否成立?怎么会发现理论的瓶颈在哪里?怎么可能问心无愧地说:这个定理是我证明的!?由于基金要求你有一个团队,你要说明团队的成员都干些什么,所以写基金的过程就是培养你成为“管理者”的过程;被培养的多了,也就自然而然的当起了“管理者”,早早地断送了自己科学家的生涯。
下面【1】和【2】描述了两个极端的例子,一位是成功的“管理者”,另一位是终身的科学家。两位主人公在硕士研究生时期应该差不多,都是优秀的学生。后来,【1】中的主人公在国内科技界发展,一路顺风顺水,30岁出头就当上教授,40岁成为某国立研究所所长。【2】中的主人公则一头扎进科研里,对一个重要的科学问题展开深入的研究;这个科学问题曾经深深地困扰着牛顿,让牛顿发出那句著名的感叹:“I can predict the motions of the heavenly bodies, but not the madness of people (我可以预测天体的运动,但无法预测人类的疯狂)”。后来,【2】中的主人公研发出一套全新的“投机动态系统理论”,不仅发表了原创性论文(【2】中有链接),而且实现了财务自由,成为一位实际上的独立科学家。
【1】《跟班式科研,误己误国——某国立研究所所长的自白》:http://blog.sciencenet.cn/blog-575926-1087774.html 。
【2】《谁说炒股不赚钱:君子爱财,取之有道,没什么丢人的》:http://blog.sciencenet.cn/blog-2999994-950653.html 。
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