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advicetoayoungscientist今天我想分享几个要点,这些要点来自我正在写作的一本书,书名叫给一个年轻的科学家的信.我想由我来谈还算合适,因为我在许多领域有教育和辅导科学家的丰富的经验.或许你想听听我在教育和辅导的过程中总结出的一些原则.那么首先让我督促你尽量在自己所选择的道路上走的尽可能的远一些特别是对于年轻人来说这个世界非常需要你.人类文明已完全进入技术科学时代,这一趋势不可扭转.虽然不同学科会有所不同--比如说天体物理学,分子遗传学,免疫学,微生物学,公共卫生学,还有将人体看作共生有机体的新的领域的学科,以及环境科学,关于医疗科学和所有科学的知识,每15到20年都会增加一倍.科技发展的速度也是如此.正如各位在座的都已知道的,科学和科技在迅速发展的同时已充满人类生活的各个角落.技术科学的进步速度是如此之快,其变化是如此令人应接不暇,无人能够预测哪怕只是十年后的情况当然总会有一天这个从公元17世纪即开始的发现和知识的迅猛增长会到达顶峰并开始减缓不过这和你关系不大,因为这个革命会至少持续几十年.人们那时所处的环境将会被改变到同现在大不一样.传统研究领域会持续增长,它们将不可避免的相互交叉而产生新的学科.经过一段时间后,所有科学都将成为对原则和定律描述的连续体,成为一个对其所形成网络的解释.所以你不应该只学习一门专业,而应该获取其它领域广博的知识.这些领域可能和你最初的选择很接近但也可能相距甚远睁大你的眼睛,探索你的周围.对知识的追寻就在我们的基因里.那是我们散布在世界各个角落的遥远的祖先放在我们的基因里的.这份热情永远不会停止.由于人类的一部分文明还需要进化,理解并理智地使用知识需要大量的像你们一样受到科技教育的人,包括今天存在的教育,医学,法律,外交,政府,商业和媒体.我们的政治领袖至少需要一定程度的科学知识,但现在极其缺乏--请不要鼓掌.如果他们能在就职之前就做好这些准备而不是边做边学那么对于所有人来说都是有好处的这样的话在你的职业生涯当中无论你钻研的多深你都可以另外成为不错的老师我现在将很快地切入到一个话题,这个话题对于一个科研方面的生涯非常重要,但也可能成为一个障碍.如果你数学能力不太强,不用太担心.很多今天非常成功的科学家的数学能力都比较一般.有一个比喻:精英数学家,统计学家和理论家常常是正在开拓的科技领域中的架构师,但其他大部分的基础应用科学家,其中有很多可称为一流水平,他们的工作则是,测量疆土,开发前线,砍树修路,并一路盖起栋栋高楼.有些人或许会觉得我不太明智,但我在和未来科学家交谈时,常常告诫他们不要害怕数学.在我41年哈佛生物教学的职业生涯中,我很痛心地看到，很多非常有天赋的学生放弃了成为科学家的机会甚至在选修课选择时也避开科学相关的内容因为他们害怕失败．这些对于数学的恐惧让科学和医学领域丧失了无数急切需要的人才如果你也有这样的恐惧你可以这样来放松数学是一门语言，它就像其它口头语言一样或者和其他口头语言类似由它们自己的语法和逻辑系统来支配任何具有一般的数学能力的人，只要他有小学水平的数学的读写能力，如果他们想要去掌握大部分科学学科中和数学相关的内容学习很多基础内容都不会太困难就如同学习口头语言一样而如果你想对数学语言至少有一些了解，那么你等待越久，掌握难度就会越大，同样就象任何一门口语一样．只不过对于前者不管你年龄多大，都是可以做到的．我有权这样说，因为我就是这方面的一个极端例子．我直到大学一年级才在Alabama大学学习代数．在那之前他们没有这门课．在我已是32岁的哈佛大学终身教授时，我才和比我年龄一半多点的本科生很不舒服地坐在一起，学习微积分．有几个学生还是我教的一门科,进化生物学的学生．我收敛了我的骄傲学习了微积分我发现对于科学和所有其应用来说，重要的不是技术能力而是应用科学过程中的想象力是那种可以从由直觉描绘出的实体和过程中形成概念的能力我发现科学的发展很少来自上游，即很少来自那些站在黑板前通过解释数学命题和公式来天马行空的能力相反它们往往是下游的想象以及由这些想象引发的努力工作的结果．在此过程中数学推理或许有关或许无关．当研究现实或者非现实世界的某一部分时我们会有一些新的想法最重要的是要对你计划进入的领域有一个充分的组织完善的了解这包括所有和这个领域相关的所有已知的实体和流程当一个新的东西被发现时，很自然接下来要做的一件事就是用数学和统计方法来做进一步分析．如果这对于发现它的个人或图案来来说来说过于困难，那可以增加一个数学家,作为一个合作者．请注意下面这个原则，我很谦虚地称之为Wilson的第一原则：科学家，包括医学研究人员更容易得到数学和统计方面的合作，相反如果数学家和统计学家想找到科学家来使他们的数学公式能派上用处的话，那要更困难一些．很重要一点，就是要选择既在你能力之内而你又非常感兴趣的学科,然后专注在上面．然后请注意Wilson第二原则：对任何一个科学家,不管是研究人员,技术人员，教师,管理者或商人，无论他们用什么样的数学水平来工作都存在一门科学或医学的学科，在当中他们的数学水平足以让他们成就卓越现在我很快的再提供几个原则，来帮助你们计划教育和职业生涯．或者如果你们选择教学，这些原则能提高你们教导年青科学家的能力．在选择你们将从事原创性研究，或成为第一流专家的课题的时候，选择已确定的领域中很少人研究的一个部分．涉猎这一部分的学生和研究人员越少，你的机会就越大但这并不是说广泛学习中的基本要求或高质量项目中研究实习不再重要．因为同时很重要的一点就是在这些成功项目里结识年长的导师，并且结识同龄的,能够互相帮助的朋友和同事．但是无论如何都要想办法找到一个不常见的领域和学科，并取得突破．在我之前的演讲中我们已经看到这样的例子．如果我们用每年每个研究人员的发现作为衡量指标，那这是最快取得成绩的途径.也许你听说过，在军队里有这样一句用兵名言向有枪声的方向前进．而在科学上则恰恰是相反:离开有枪声的地方这就是Wilson的第三原则:离开有枪声的地方在一定距离外观察,但不要加入战场,创建一个你自己的战场.在你确定了一个你喜欢的专业,并且已经取得了机会后,只要你刻苦学习以成为一个专家.你成功的可能就会大大增加有成千的专业散布在从物理,化学,到生物和医学,以及社会科学的各个领域.当一门专业里研究人员非常少的时候,你可以在很短时间内成为一个权威.而且只要你刻苦努力,就能成为世界级的权威.这个世界需要这样的专业知识,愿意成为这样专家的人也会得到丰盛的奖励.现有的信息和你的独自的发现最开始可能让你觉得很难和其它的知识体系联系起来.如果是那样的话,很好.那为什么要困难而不要容易呢?答案值得被称为Wilson原则4.在进行科学发现的尝试时,每个问题都是一次机会,而一个问题越难,它被解决的意义就越重大.这把我带到科学发现的一个基本分类.科学家,包括纯数学家,一般选择两条途径:第一,通过早期发现,一个问题被识别,解决方法被探索.这个问题或许相对很小;比如说病毒性胃肠炎在一个游艇上的什么地方开始传播开来?也可能很大,如暗物质在宇宙膨胀过程中的所扮演的角色是什么?在寻求答案的过程中,其它现象又会出现,其它问题又会被提出.这个两个策略中的第一个就象一个猎人在一个森林中寻找一个特定的猎物,在这个过程中又找到了其它猎物.而做研究的第二个策略是广泛地研究一个主题,寻找未知现象或已知现象的规律,就象一个我们称为博物学者的恍惚的猎人,他的思维向任何有趣的事情和任何值得猎取的猎物开放这个研究不是为了找到一个问题的答案,而是找寻值得解决的问题.这两种原创性研究的策略可以归纳成为我将送给你们的最后一个原则:对于任何一个学科的每一个问题,都存在一个种类,或实体,或现象,是它理想的解决方法.相反,对应任一个种类,实体,或现象,都存在着一些问题他们的解决方案都对应着一些特定的研究课题找到这些研究课题你会找到你自己的方式来发现,学习,和教学.未来几十年会出现疾病防治,一般健康和生活质量方面巨大的进步.所有人类文明都依赖你们即将成为专家的医学和科学方面的知识和实践.你们回应了一个呼喊,它会给你们一步一步地带来满足,并且最终让你们觉得这一生非常有意义.谢谢你们今晚邀请我.