熊英飞的科研笔记分享 http://blog.sciencenet.cn/u/flyinghero 北京大学“百人计划”助理教授,从事计算机软件领域研究。主页:http://sei.pku.edu.cn/~xiongyf04/index.html

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和ShuaiX同学讨论科研的意义

已有 8234 次阅读 2011-8-20 05:54 |系统分类:观点评述

觉得ShuaiX同学的观点在计算机博士生中可能有一定代表性,特贴出。有少量修改。

ShuaiX同学:软件还得在工业界混,学术界就是扯淡的地方。gcc, vs, python, C++, chrome, ie, apache, html, flash, php, oracle, mysql, bigtable等等哪个不是工业界的苦逼搞做出来的。你我都读过cs的phd,发过所谓顶级会议的论文,学术界那点破事还不都是心知肚明。

    不要以为原型实现很容易,有机会看看任何一个网络协议在linux kernel里面的实习,就会知道现实世界和学术的toy模型有多么大的差异,学术模型简化了多少现世界的问题。

    工业界的人可不是胡编,计算机本来就是一个实践先于理论学科。不是说学术界对计算机发展一点帮助都没用,能找到很多例子,从page rank,rsa,md5都是学术界搞出来的。但是要看到全景,每年学术界有多少paper呢?有多少paper能真正转化为生产力呢?1000篇的paper里面,可能只有10篇被学术圈里面的人记住,100篇这样被学术圈记住的 paper里面,未必会有一篇最后转化生产力,比例不到十万分之一。咱们有多少机会,让这十万分之一的幸运落到自己的头上?为了毕业,为了凭职称,为了拉项目,还不都是为了发paper

我:你完全基于技术转换率计算学术界的贡献,这本身就是一个错误的评价方法。科学的意义在于认识世界而不是改造世界。比如爱因斯坦的相对论到现在还没有什么具体应用,但它理清了时空的关系,仍然是上个世纪最伟大的科学进步。另一方面,当我们认识世界,了解世界运行的规律之后,这些知识往往可以对我们改造世界起到帮助。比如牛顿的三定律帮我们造出了各种各样的机械,产生了工业革命。图灵的计算模型帮助我们分类和设计了各种各样的算法。但是我不觉得这些是科学本身的目标,科学的目标就是认识世界。

     你说的学术界的模型大大简化的工业界的原型,我觉得这恰恰是科学美丽之处,这也是科学家们的基本任务。如果不简化掉各种各样的假设条件,我们怎么认识世界运行的规律呢?比如,牛顿第一定律是一个物体不受外力作用的情况下,会保持匀速直线运动或静止状态。“不受外力”这种情况在生活中怎么可能出现?但牛顿第一定律是否因此就没用了呢?恰恰相反,我们了解了这些基本规律后,才能反复运用它们进一步去分析生活中各种复杂的条件。


     我觉得你得出“模型太简化以致没有用”的印象,是你想要直接应用基本定律去解决复杂的系统问题,发现两者之间还有很大的鸿沟,然后就得出了“科学无用”的结论。比如有了牛顿三定律我们并不只能马上就造出飞机,但我们能说牛顿定律就无用了吗?改造世界的事情总是要一步步走,首先我们认清世界的基本规律,然后我们再运用这些规律,一点点分析实际中的问题,最后才能造出飞机。至于这个反复应用定律的过程也是通过科学理论保证的,比如数学归纳法和系统论。


    至于科学和实践哪个在前哪个在后的问题,我觉得永远都是实践在前,这并不是什么计算机科学特殊的事实,而是“科学方法”这种研究方法的基本规律。按杨老师的总结,科学方法本身就是特殊到一般,再从一般到特殊的过程。没有之前具体的实践(特殊),我们不可能从中总结定律(一般)。同样,我们也不能因为在科学定律被发现前有各种各样的应用系统存在就否认科学定律的意义。牛顿三定律之前我们有纸飞机,有马车,也有弹弓,但由于我们没有经过反复验证的知识,没有一个可持续的方法帮我们去反复应用这些知识,所以我们造不出来飞机坦克。


    最后说说你提到的技术转化率的问题。如前所述,科学本身的意义在于认识世界并不在于改造世界,很多东西现在没有立刻转化不代表他们未来不会被转化,更不代表他们没有意义。另一方面,就算我们在漫漫时间长河中世界上大多数论文都仍然得不到转化,并且科学的意义只通过技术转化率这一件事来衡量,我觉得科研本身还是值得做的。在工业界,每年开发那么多系统,被人记住有几个?被广泛应用的又有几个?这个比例真的就比论文的应用率高嘛?



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