我先说这个学生的问题。是个挺不错的本科生，在做一些研究工作。今天在网上跟我说他的程序好像有些问题，在解方程的时候调整了参数，但是结果好像没有改变。让我帮忙看看哪里出错。我对程序简单看了一下，似乎没有看出什么问题，但是我把中间结果输出看看，就发现问题了。显然中间步骤有问题。我想这个应该是很简单的问题，你写程序总要调试一下，看看每一步的参数什么的是否正确吧。我就跟学生说了。这个学生跟我讲，他是用别人的程序，看别人这么用了，他就仿照着写了。没有经过认真调试。我就跟他说，这是典型的拿来主义，结果别人错了， 他就跟着错了。 

其实从我本人的审稿和看文章的过程中，经常遇到的情况就是很多人号称写了个程序，计算出个结果，然后就把这个结果发表了。但是他连自己的程序是否正确都没有去测试。这样的结果怎么可能让人信服呢。最夸张的一次是审稿是看到的。作者数值解一个方程。而一看就知道这个方程不可能出现小于零的解。这个作者却解出了一个小于零的解，还甚至给出了描述性的所谓解释为什么会小于零。我一看气不打一处出，我说你这个明显是程序或者算法的错误，不知道从哪里搬来的程序就用而不问对错。

言归正传，科研中的“拿来主义”确是一种常见的现象。就我所接触到的一些人就有这种现象。在研究中只会用别人的方法、工具、软件，而不问这些方法的提出背景、基本思想和使用范围。拿得不好的就乱用，当然很糟糕了。拿得好的也好不到哪里去。他能把这些方法和工具用得很熟练，却也不能创造新的思想。通常的这些工具方法能做的他能做，但是做不了的他也不会去想办法克服了。 这种情况下，他做研究的方向就只能是根据拿来的方法和工具去找问题，也就是方法驱动的研究。这类研究工作可是不少。

现在很多科研人员（国内国外都不少）都热衷于把自己发展出来的方法开发成好用的工具（或者软件）供别人免费使用。这样当然对别人是一种方便，也增加了自己的知名度，甚至文章的引用次数。但是也滋生了一大批“拿来主义”者。他们在网上找来这些软件，然后学习使用， 然后就用了。而不是自己根据自己问题去思考相应的研究方法。而很多是有对别人所提出的方法的基本思想和适用范围不清楚，造成了一些乱用。有一次一个学生拿这一篇文章来问我，说这篇文章上有个算法，他就用到他的问题上了，结果发现结果很奇怪。后来我看了一下，别人的方法所有解决的问题和他要解决的问题根本就不一样，这就是乱用的一个例子。

在研究中应该少些“拿来主义”，多一些原创。原创最重要的是从问题入手，根据自己要解决的问题去寻找合适的方法。这个时候，如果现有的方法是合适的，当然不反对拿来。但是如果现有的方法不能解决自己的问题，那么就需要自己去创造合适的方法。一些著名的方法，例如傅里叶变换，小波变换，微积分等等无一不是这样创造出来的。而每种方法在他建立的时候都是为了某个特别问题的，都有它固有的使用范围和限制。自是后来在其他人的努力下不断深化和发展了他的使用范围而已。

即使现有的方法对自己的问题是合适的，直接拿来用也是不好的。而应该是充分理解这种方法的内涵，甚至这种方法建立时的基本思想。只有这样才可以根据这些基本思想去建立适合自己问题的新的研究方法。但是现在有些软件实在太庞大了，也做不到了解每个部分的原理了。之中情况下有时候真是乱用，我也是这样。但是总是感觉很不舒服。在有可能的情况下还是自己开发。

曾经有次开会的一个人在问了我的研究方向以后，就问我用什么方法，我说我没有方法，我只有问题。我只会根据问题建立合适的方法。

有人认为“拿来主义”比较容易，是捷径，而自己建立方法太难了。其实不然。还举一个例子。一次一个计算机系的老师那找我问一个方法（贝叶斯网络）的是如何使用的。她说因为她的国外合作导师建议她用试一下贝叶斯网络的方法来做她的问题，她想问我一些这方面的数学。我跟她说我不懂贝叶斯网络，但是是否可以把你要解决的问题给我描述一下。她就给我说了一下她的问题。在我了解了她的问题以后，我认为是个问题可以从数学上很好的定义出来，然后根据我提出来的对问题的数学定义以后，其解决就是很直接的了。然后她回去以后很快就完成了工作，后来文章很快就在一个国际会议上录用了。由此可见有时候自己建立方法比“拿来主义”其实更加捷径，更加有效。这是因为只有你本人对自己的问题是最了解的。这个时候，如果有充分扎实的基础训练，完全是可以建立起适合自己问题的好方法的。