我非常高兴能在新年前写完了“视觉研究的前世今生”，安安稳稳睡了几天好觉，不用担心写不完就挂了，对不起30年的功夫。也感谢科学网诸位网友的抬爱，人气不错，(上)(中)(下)三篇加起来有11000多点击率，还不算转到各个网站，博客，微信里的，这对于一部放在科普类的科学史纲而言是一个不错的成绩。大家提了不少中肯的意见，我准备有时间就整理出版，修改错误，加上参考文献，补齐插图。文献没有加上去，是因为太多，加上去可能比正文还长；（中）（下）没有图是因为我不习惯科学网的排版，放上就乱了，努力了很多次不成功后就不放了。

 百度有个贴吧对我这个小作品有个讨论，很有意思。我非常喜欢历史，从来认为以史为鉴可以知兴替，历史研究不仅对从事政治活动的人重要，对自然科学研究者也十分重要，科学史决不是古人愚蠢言论大暴尸，我自己写这篇小册子是有这么一些体会：

1.一些第一流的发明往往不是当时第一流的知名学者做出来的，而是新手和外行误打误闯出来的，比如惠斯顿发现立体视觉，就是因为他不是当时的心理学家，不是专门研究视觉的，牛顿说我站在巨人的肩上所以看得更远，但专门从事视知觉研究的科学史家J WADE 却在评论惠斯顿发现立体视觉时说，几千年来多少人看到过视差引起立体视觉现象，只有惠斯顿发明了实体镜，不是因为他站在前人的肩上看得更远，而是因为他是个外行。

Julesz 设计出RDS更是因为他没有心理学的训练，不知道当时的视觉理论认为识别前于立体视。所以才能设计出RDS改变了错误的主流理论观点，让学术界知道立体视觉前于识别。科学史中反应的这些事实其实是有理论依据的。

科学研究本身就是对未知的自然，社会规律的探索，尤其是基础研究，结论是未知的，是一种广义的搜索，可行的途径千千万万，谁也不知道那条通往目的，那一条走入死胡同。在计算机科学中有一门非常重要的核心课程叫数据结构。数据结构中有两种常用的线性结构，一种是队列，操作规则是先进先出（First In First Out缩写为FIFO）；另一种是堆栈，操作规则是后进先出（last In First Out 缩写为LIFO）。另外有非线性结构的树。在计算机中重要的运算之一就是检索，而在树中检索就是从根节点到该记录节点的路。从这些基本结构，很容易就能想到，要得到正确的答案，不是越深入越好一旦走错了，受习惯思维的束缚，出不来结果就离真理更远。所以一些重要的发现反而是新手和外行做出来就是这个道理。80年代计算机视觉理论界20多年陷在MARR的3D重建理论中出不来，也就是这个道理。

2.科学发现需要安定稳定的环境，恶性竞争会把第一流的科学发现掐死在摇篮里。换句话说有一个稳定的饭碗，宽松的环境比高奖励高压力更能出成果。Julesz设计出RDS后第一篇论文没有为权威杂志接受，还为当时的光学权威O gle打压。但是他的老板BELL实验室的顶头上司没有因此开了他，而是让他发在实验室的期刊上.这样一个里程碑式的发现才出现了。

  现在没有基金就出局的现实，实际上会扼杀一些一流的成果，我现在认为为什么前30年有陈景润，有牛胰岛素，青蒿素，有坤治疗白血病的重大发现，就是因为当时科研人员虽然工资不高，但稳定，换句话贫穷的贵族比拼命的白领更容易出大成绩，太功利了，压得太狠，实际阻碍科学发展。