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在据说是“当代最伟大的思想家” 马克思 “永远地睡着” 之后,青年人的导师,恩老匹夫 (英文名是 Enlaupiff, 按英语的发音习惯,重音可能应该放在 piff 上)在他的墓前深情的说了这样一段话:
老马“发现 了人类历史的发展规律,即历来为繁茂芜杂的意识形态所掩盖着的一个简单事实:人们首先必须吃、喝、住、穿,然后才能从事政治、科学、艺术、宗教等等。。。。。”
我本以为这已经够精辟了,没想到百年以后,伟大舵把将已经从繁茂芜杂的意识形态中提炼出来的规律精练到更高的程度: “马克思主义千头万绪,归根到底就是一句话,造反有理。”
伟大舵把的那个总结,嗯,在科学网上可能只有我本家大爷才同意。恩老匹夫的战友老马发现的那些个所谓的规律,嗯,说客气点儿吧,很多我也不敢苟同。
不过从千头万绪,繁茂芜杂的现象中,提炼出简单的规律来,倒确实一直是物理学家的追求,也是系统思维的精髓之一。最好的例子就是第谷搞出一堆观测记录,而开普勒耗几十年之功,从那一堆纷繁复杂的数字里,总结出来了行星运动三定律。
我个人最喜欢的爱因斯坦的名言:“I want to know God's thoughts, the rest are details" 说的也是这个意思: 从纷繁复杂的实验观测到的现象中找出统一的规律。
物理学家是幸运的,他们所处理的是简单系统(至少在20世纪中叶之前),他们的理论与实验数据也总是符合得很好。
生物学家就不同了,尤其是生态学家,他们所处理的都是复杂的非线性系统。在生物学中,存不存在统一的规律?能不能找到这样的规律?这样的规律会不会和实验 数据吻合得如同在物理学中那样好?这是迷倒无数具有高屋建瓴,气魄宏大的生物学家的问题。 数十年间,众说纷纭,在江湖中掀起阵阵血雨腥风。
在大家迷茫,困惑,质疑红旗还能扛多久的时候,我博士后的老板横空出世了(当年圣塔菲研究所的所长)。他为这自开普勒以降所有的理论学家的梦想点燃了星星之火 (这个话当然是夸张,呵呵,点燃星星之火的是一帮人,在不同领域都作了巨大贡献,我博后老板只是比较著名的一个。) 几年前,他在达尔文生日那天,在达尔文 故居举行的达尔文日纪念活动中,做了题为〈生物学中的普适定律 Universal laws in Biology〉的演讲,得到的反应是褒贬相兼。
老板以前是物理学家,曾经是洛斯阿拉莫斯国家实验室的理论物理部的头儿,二十年前转到了生物领域,所以他的思维方式是爱因斯坦式的:追求高屋建瓴的统一规律,而不重视细节。
他在作报告的时候,经常喜欢放两张图。第一张图是一个鬼画图,我怀疑他自己连那张图的正反上下都没搞清楚。实际上,他总喜欢把那张图倒着放,然后说,这没关系,反正倒着正着都是一样。
那是一个在细胞内新陈代谢生物化学的通路图 (学生物化学的可能见过,但是我一看就头晕,从来没有仔细研究过。我是化学弱智)。几千个节点连接着几千条线,比电脑主板上的线路要复杂百倍不止。可是深通还原论的人们居然把这每根线都画出来了。
另一张图是他在一个树林里散步的照片,树林里有各种树木,草,花,灌木,也是乱糟糟的一团。
他要说个什么意思呢?他的意思就是:那什么什么千头万绪,归根到底就是几句话。
老板(和他的Enlaupiff战友们)从纷繁复杂的与代谢有关的现象中,提出了几个只有很少几个变量的公式,然后作出和实验数据相符的预测。他们的理论可以运用到一系列和新陈代谢有关的宏观现象,从睡眠时间到肿瘤的生长,从动物的运动速度到食物网的结构,当然也包括那个树林里植物的分布,间距,高矮,等等等等。
具体的细节就不说了(在这篇拙作中,稍微有一点点介绍:尺寸大小很重要)。他们这个小组十年中在 Science 和 Nature 上发了十几篇文章,在美国科学院院刊上就不可计数了。小弟我忝居其末,08年也在 Science 上发了一篇文章。大概讲的是在动物生长过程中 能量的摄取 和分配。这是个老题目,我引用的文献最早的有30年代的,大部分都是80年代的。但是那些前辈的工作,都是集中在某一种动物,某一个时期,某一种能量的研 究。 而我的工作,是寻求一种统一规律。
我用first prinicples (not statistics) 总接出了两条曲线,说明了不管你是个什么东西,哺乳动物也好,鸟类也好,大也好,小也好,你在生长过程中的能量摄取和能量分配,都分别遵循两个统一的规律。(当然,实验的数据不会老老实实呆在我的曲线上,在生物学中,数据总是围绕着理论曲线上下波动。就像价格围绕价值上下波动一样。)
在一个高屋建瓴的,气魄宏大的统一理论里,人们必须忽视一些细节,作一些近似。在物理学中,这一点比较容易。你要测量汽车的速度,你一般来讲可以忽略它的 反光镜的大小,车体的材料,虽然这些东西严格来讲对汽车的速度都是有影响的。(有网友曾经解释过,奥运会游泳馆的深度都对大水怪速度有影响)。 而你实验得出的误差,一般都不会太大。一辆汽车你今天测速是150英里每小时,你明天不会得到的结果说是400英里每小时,也不会是30英里每小时。 所以,在物理学中,人们对爱因斯坦的理想没有什么异议。
在生物学中,事情就起了变化。生物学中的影响因素太多,关系太复杂,其实我老板在报告里的那幅图已经算是简单的了,因为人们毕竟把那些分子层面的代谢通路都搞清楚了。然而在很多情况下,生物学家并不知道该忽略些什么。只能是凭直觉,你的直觉对了,你就能做出成绩。直觉不对,就重复失败,再试,再失败,再试,直至成功。
但是,如果你有个高屋建瓴的,气魄宏大的统一理论指引着,那么在很多时候,你可能就可以省略上面那个循环的很多步骤。一针见血,一刀见肉,直指人心,见性成佛。
当然,还原论者会说,你那个高屋建瓴的,气魄宏大的统一理论又是怎么来的。是的,我承认最初的理论是通过分析和综合得来的。就 像开普勒打毛衣一样。但是,一旦有一个统一的,高屋建瓴的,气魄宏大的理论,以后的工作就好作了。牛顿三定律,统一了天上的,地下的,包括我现在手指打字 的所有运动。他并没有去实际测量这些运动。
在生物学中还有一个麻烦之处,就是由于生物体太复杂,人们无法精确的控制实验条件(尤其是在生态学领域),所以实验得出的数据误差总是会很大。在物理学 中,如果你的理论漂亮,那么实验数据总是会像我本家大爷紧跟红太阳一样附在理论曲线上。而在生物学中,实验数据总是在理论曲线周围呈现毛茸茸的一堆,而且总是有捣乱分子,不懂得和谐社会的大义所在,远远偏离理论曲线。 无数争论由此而生,没完没了,不知伊于胡底。如何判断理论的好坏呢。我觉得有几个标准。
第一,如果理论是基于 first principle,那当然就比仅仅是数据拟合要强。因为数据拟合出来的模型只是一个唯象的模型,而基于 first principle 的模型可以解释系统的机制。
第二,所用变量和参数少的模型,要强于变量多,参数多的模型。在一次生物学会议上,有一个老哥用64个微分方程描述了一个植物的生长。初看来,真是漂亮, 但是再一想,正如会上有人所说,“用64个微分方程,我可以把整个宇宙的演化都描述了。” 也就是说,那只是工程学,而不是科学,因为从这个极其冗长的模型里面,人们得不到多少关于这棵植物的认识。
第三,看数据毛茸茸的程度。如果像长毛象,那这个理论就不好,如果数据都紧密团结在理论曲线周围,那这个理论就好。
林子大了什么鸟都有。实际上,不符合理论的捣乱分子是最能引起人们的兴趣的。不符合规律的个体的差异是因为个体 把 life history 推到极限,最大程度的争取竞争中的利润。所以传统的生物学家往往把注意力集中在这种特立独行的猪身上。
那么,追求统一规律的理论学家怎么处理不符合理论的数据?我老板的理论虽然气魄宏大,高屋建瓴,但是总有夜猫子不符合他的预测。这在生物学里是正常的,也是允许的。 但是有些还原论的隧道眼不这样想。
有一次我老板去普林斯顿作报告。完了之后,一个研究生跳起来说,我的什么什么fish 就不符合你的理论。我老板给他解释说并不是所有的物种都可以被他的理论解释,例外总是会有。这研究生还唠叨不已,结果把我老板搞得烦不胜烦。 这个总是面带笑容身材高大留着一部大胡 子的英格兰人,面带微笑着说:”Then, f*ck your 什么什么 fish。” 一语既出,哄堂大笑,连那个研究生也笑。从此成为佳话,甚至某个刊物的记者还以此写了一篇文章(当然没有用 f*ck 这个词)传颂在生物学里追求统一规律的精神。
又及:有朋友用“高屋建瓴气魄宏大”来讽刺生物学中追求统一规律的精神,所以我在文中不断使用此词自嘲,呵呵。
又又及:我不懂生物统计,我上面说的是基于FIRST PRINCIPLES推导出的统一规律,而不是由统计总结出的统一规律(当然,我决不排斥统计和大数据。。。)
又又又及:被精选了?!那就赶紧再做一下广告,哈哈。写了十几篇博文,我自己最喜欢的是这篇:巨人的肩膀和侏罗纪公园。
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