学者的使命是照亮世界。

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不经常地，你会遇到一个非数学领域的学者，比如天文学家，而他刚好遇到了数学方面的困难。这时对方往往会（按自己的理解）将问题抽象出来拿给你。按照“模块化”的思想，这样做看上去的确会很有效。

但你很可能会陷入麻烦。对方的问题往往属于某个系统的一部分。通常，该系统已经建立，有相对的独立性，并且能工作。这里的“能工作”可以有若干情况，或依赖于硬件环境，或取决于规模的约减。也许，或者很可能，系统只处于初期的原型阶段，能给出一些示意性的结果（用于发表），但距离实用还很遥远。为了更符合实际，或者为了研究而研究，总之，对方希望有所推进，比如，扩大规模，而这时他遇到了困难。这种困难往往已经延续多年；而且，假如没有外部力量的介入，它可以一直延续下去 —— 毕竟，物理学家们总是能将问题约减到他们自己能解决的程度，就算不能推进也能“将就”着用。姑且将这种情境视作一种“背景模型”吧。对方判断出困难的所在，但不知如何去解决；由于缺乏深入探索，他给你抽象出来的问题往往并没有抓住整个系统中存在的“主要矛盾”，而仅仅是依据表象上的困难作出判断和抽象。

一开始，他就会将你定位到某个子系统上，并告诉你不必去管全部的系统。最后，很可能是，你花费了很大的功夫，但对方的困难没有获得解决，或解决时为时已晚，结果双方都不满意。出现这种情况，最主要的一点就是信息不对称的问题。尽管对方建立了一个系统，并且了解其各个部分，但并没有形成自觉的“系统思维”。由于他的眼前放着整个系统，每个部分都看得很清楚，这样他就会认为你是否知道这些并不重要。这种设定往往是很隐蔽的、不知不觉的。。。

常常令人感到不解的是，非数学领域的学者为何不能更加主动地去了解跨学科合作中的困难，至少尝试了解其中的“哲学”。过去的经验表明，一旦做数学的人介入，无论如何都会对他们做出大踏步的推进，让他们去做以前想都不敢想的事情。非数学领域中的学者必须清楚一点，在经验中遇到的那种困难，往往是表象上的，顺着这个困难深入下去，经过较长时间的探索，才能找到真正的问题所在；他们应当懂得，对方是在陌生的领域中做数学研究，但其结果很难让同行理解，亦或遇到低估。而对于数学领域中的学者而言，他们必须在一开始就远离那些声誉不佳的学者。假如你希望与非数学领域中的学者合作，或在他们的基础上前进，最好找其中最著名的学者，或者，至少要找那些能彼此对等相待的学者；否则不值得。然而，如果你遇到了不如意的情况，也不必沮丧，就当作是一次历险*。

一直往前走，你就会穿越那片沙漠。