高中生工科发散指南

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高中生工科发散指南

图片:《生活大爆炸》

YY硕,机器人工程师

RoboMaster 2018 高中生冬令营刚刚结束,很多参加了我们冬令营的同学都表示想了解怎么在高中阶段就展开工科方面知识的学习。最近稍微有点空,我写写我的看法。

我高中的时候,所在的学校以培养五大学科竞赛的国家级选手闻名。我的物理和化学一直也不错,所以老师鼓动我去学物理竞赛。当时我了解了一下物理竞赛的知识以后,觉得这活动太不素质教育了,这不就是把大学的知识搬到高中去学嘛。然后我和老师说我不要参加学科竞赛,我就安安心心高考,把多出来的时间拿来自由学点其他的东西。于是我在准备高考之外看了很多所谓的闲书,比如欧洲的历史、朝鲜战争的历史、丘吉尔的二战回忆录等等。

大学刚开始以后我经历了一段很艰难的时期,大学生活很难适应,学得很吃力,不免有点羡慕身边一些在高中就开始学信息学竞赛的同学,因为入门的编程课对他们来说看起来非常轻松的样子。然而我依然不后悔高中没有去参加学科竞赛,只是后悔高中玩了太多《魔兽世界》。如果给我再来一次的机会的话,我会在高中时候把玩游戏的时间都拿来学线性代数和练编程。

另一方面,在高中期间养成的读历史的习惯驱使我在上大学之后也坚持在专业课之外阅读历史。2008 年之后国内国际的政治形势变化让很多中国人开始渴求阅读西方历史,书店里这方面的书籍多了起来,我也在大学里面通读了从希腊、罗马、中世纪、文艺复兴、工业革命到两次世界大战的历史。回忆过去几年在公司工作的经历,我深深感觉阅读历史对我帮助非常大,不仅是做工程还是做什么别的方面。所以这篇文章的重点反而不是工程学,而是历史。

事实上可能很多人没有意识到的是,读历史其实能够非常有效地帮你找到自己感兴趣的专业以及帮你养成受用终身的思考和学习方式。尤其是现在这样一个人工智能和区块链概念尘嚣甚上的时代,很多同学都被朋友圈一天一个人类药丸传统货币体系药丸的文章弄得晕头转向。在这种情况下决定自身发展的道路,我们应该做的不是看现在的人在干什么,而是看历史上的人们在干什么。

现在互联网极其发达,很多知识都在网上触手可得。我记得我高中的时候为了想看一眼牛顿的《自然哲学的数学原理》在写什么,跑了好几家书店才买到这本书。然而现在在百度网盘上一秒钟就能搜到。(当然我提到这本书不是为了装逼,只是为了说明现在知识触手可及。我买回来《自然哲学的数学原理》以后只看懂了书里的一两个证明,然后就塞在书柜里没动过了。而且我也非常非常不建议高中生拿这本书装逼,远观一下就好,不要亵玩。)所以人们在初中、高中期间就能形成完整的历史知识体系是很容易的。我建议大家在高中阶段就要形成自己的历史观。

历史观是指一个人熟悉人类发展的历史,然后对一些人类历史上已经盖棺定论的事件能够形成自己的看法。对于有志于学习工科的学生来说,在研读历史的过程中要注重了解科技发展的历史。熟悉人类发展的历史首先要结合高中历史书和维基百科给自己画出一个清晰的历史年表,就像你应该能毫不犹豫地说出中华人民共和国成立于 1949 年一样,你也应该能够说出公元 0 年发生了什么,知道 476 年西罗马帝国覆灭,800 年查理曼大帝加冕,1453 年拜占庭帝国覆灭,1492 年哥伦布发现新大陆,1789 年法国大革命,1914 年第一次世界大战,而 1945 年是公认的现代历史的开端。

然后在这个历史年表里关注一下重大历史事件前后有什么新的科学突破,比如古希腊几位科学巨匠亚里士多德、欧几里得、阿基米德都在希腊文明巅峰的前后 100 年时间里做出了贡献,尚武的罗马只诞生了托勒密和盖伦两个著名科学家。而文艺复兴之后直到今天,人类的每一次科学突破都伴随着重大的历史事件的发生。比如古登堡的活字印刷术伴随着文艺复兴,工业革命伴随着法国大革命和美国独立。

然后试着去把这些历史事件和科学突破的时间关联起来,在这个阶段才应该开始相信一些经过时间检验的著名历史著作的史学家的个人对于历史事件之间的联系的观点。比如对于中国历史,可以看费正清的《剑桥中国史》(没时间看的话也得至少弄明白费正清虽然在剑桥但他不是英国人),以及李约瑟的《中国科学技术史》。徐中约的《中国近代史》在开始阶段非常客观,然后在书的最后,他对历史上还没有盖棺定论的事件发表了个人意见,要谨慎对待。对于世界历史,首先推荐的是斯塔夫里阿诺斯的《全球通史》,这本书是公认的最经典最普识的一本全球史书籍。另外一本较复杂的是《剑桥世界近代史》,讲述了文艺复兴以后整个西方的历史。中国人对世界科技史记载中比较好的是吴国盛的《科学的历程》,相对来说也比较客观。

有些历史事件之间的联系的观点是普遍被接受的,比如活字印刷术推动了文艺复兴。但是有些观点则比较新颖,需要用怀疑的眼光去看待。近几年国内国外都出现了一些非常优秀的“简史”,和前面这些大部头的历史书籍比起来都会薄一些,没有时间看大部头的话可以先看这些简史(但是《全球通史》最好还是先看了)。但是简史的问题就是为了把一些时间跨度较大的单个历史事件串起来,作者必须加入大量的个人观点去指出事件之间的联系。比如史蒂文·约翰逊的《我们如何走到今天》就讲到古登堡的活字印刷术促进了细胞生物学的发展:因为印刷术导致很多书籍被印出来,所以看书的人们意识到自己有近视,才会让眼镜技术发展出来,从眼镜片中列文虎克又发展出了显微镜看到了细胞。这个观点就是一个需要用怀疑眼光去看待的观点,因为显微镜技术发展过程中有很多决定性的因素,活字印刷术可能作用并没有那么大,我们也可以说显微镜的发明是官僚主义的结果,因为荷兰代尔夫特市政厅给了列文虎克一份闲差让他有时间搞显微镜(这当然也有道理,但是作用没那么大)。不过《我们如何走到今天》依然有很多优秀新颖的观点让它成为一部出色的著作。另外这类型的书籍还有贾雷德·戴蒙德的《枪炮、病菌和钢铁》、房龙的《人类简史》、尤瓦尔·赫拉利的《人类简史》(注意名为人类简史的书有三本,另一本是渣渣)。另外我个人特别喜欢吴军的《浪潮之巅》以及《文明之光》系列,因为由计算机科学家写出来的优秀历史著作并不多见

总之,了解连接历史事件和科学突破的时间点有两个目的,一个是接受一些观点,以增强自己对技术发展的重要性的理解;另一个目的是拒绝一些观点,锻炼自己的逻辑思维能力去思考历史事件和科学突破之间的联系。这两个目的都是为了形成自己的历史观而服务的。

说回学工科这件事,历史观可以帮到我们什么?

第一,历史观帮助我们理清人类技术发展的大趋势,找到自己感兴趣的工程技术方向。人类文明的发展史上,除了时间流逝、王朝更替这条暗线以外,还有很多科技的暗线。人类利用的能源越来越高效、人类发明的材料越来越多、人类对自然界的观测能力越来越强、人类社会内部的通信速率越来越高。这些暗线又可以用很多不同的量化指标去度量,比如元素周期表上元素的个数、人类制造出来的时钟的走时误差、人类制造的机器输出功率相对一匹马的输出功率的倍数……提高这些量化指标的过程有的涉及旧技术的优化,有的涉及新技术的改进,在历史不同的时期,指标的增长速度会发生变化。

举一些例子,材料科学(material science)是一个历久弥新的工程学科,人类发现的材料数量每年都在指数级地增长,这个势头至今没有停滞,所以材料科学是一个值得任何人投身的学科。

对于能源科学,历来是人类文明发展的重要指标。《全球通史》里就提到,人类从利用自身的力量采集食物,到利用马拉车、牛拉犁,就是一个质的飞跃;而下一个质的飞跃则是蒸汽机的发明,再下一个则是内燃机。如今我们虽然发展出了很多新的利用能源的方式,比如核能、风能等等,但是人们普遍认为,文明的发展第一阶段是利用自己母星的能源,第二阶段是利用自己星系主星的能源,所以太阳能和核聚变被看做是未来能源科学的发展方向,同学们如果想要从事能源科学,可以关注这两个方向,然后针对地去学习。

再说人工智能。由于这是一个近年来很火的问题,人们都在争相发表意见,媒体上传来传去的意见太多了,我也不想发表我自己的意见。我还是建议大家读历史:

History of artificial intelligence

维基百科上这篇“History of Artificial Intelligence”很好地总结了过去五十多年里人工智能的发展历程。人工智能诞生的初期历史就是一部大神纷纷自我打脸的历史,有史以来最全能的科学家 Herbert A. Simon 在 1965 年就乐观地估计强人工智能将在 20 年内诞生。然而这个目标并没有实现。

这篇文章里我最喜欢的观点,也就是由著名的 Moravec's Paradox(YY 硕:有哪些与控制、机器人等相关的 quotes?)引出来的关于人工智能必须要有一个能与实体世界交互的身体的观点,由 iRobot 的创始人 Rodney Brooks 和 Hans Moravec 共同提出。这个观点强调了机器人对于人工智能不可忽视的作用,促进了我去学习机器人学,而不是仅仅关注软件层面的人工智能。

而且大家可能也能注意到,现在媒体和公众号上 80% 的关于人工智能的想法,都在历史上被各种人提到过然后再否定掉。

第二,历史观帮助我们在学习工程知识、做工程项目的时候从历史中获得参考知识以及方法论。首先很重要的一点就是阅读你感兴趣的科学家的生平、受教育的方式以及他 / 她做出重大发现的历史背景。

很多高中生在高中都觉得,高中数学物理很教条主义,一点意思也没有,我学得不好,是因为这些课有问题,你让我学微积分、量子力学,我感兴趣了,就能学好了。

然而不幸的事实是,古往今来优秀的科学家和工程师,基本都是在年轻的时候打下了扎实的数学基础。远的比如牛顿、帕斯卡、Claude Shannon,近的比如杨振宁(西南联大各种满分)、张益唐(恢复高考的第一年就考进北大数学系),他们都在高中时期就以数学方面的优秀成绩出名。

注重数学能力的训练对于男科学家还是女科学家都是一样的,虽然社会的普遍观点是女生不适合做工程和科学方面的研究,但是其实我们有很多反例。诗人拜伦之女 Ada Lovelace 发明了人类历史上已知的第一个计算机程序,虽然那个时代没有计算机被制造出来,她被后世尊为计算机编程第一人,甚至有一种美国国防部创造的军用软件编程语言以 Ada 的名字命名。但可能是因为社会对女性的偏见,后来的人往往认为 Ada 是在灵光一现中做出了超越了时代的发现,或者是历史把本来属于 Charles Babbage 的一些发现归在了 Ada 身上。但是这些说法,都忽略了 Ada 从 13 岁开始就从许多优秀的数学家那里接受了严格的数学训练,在 Ada 17 岁的时候,著名的数学家 De Morgan 就认为她有成为一流数学家的潜力。而设计编程语言的范式,高度依赖对数学和逻辑的深刻理解。同样地,我在以前的文章里提过的女程序员 Margaret Hamilton(zhihu.com/question/2904),本科就是数学专业,并且在参与阿波罗项目前后,一直在努力学习抽象代数。

总之扎实的数学素养对人来说非常重要,有志于大学学习理工科的高中生应该多读读名人的生平介绍(英文版的维基百科里基本都会介绍大家年轻时的一些经历),用来激励自己把高中的数学物理学好。如果高中学有余力的同学想提前学学大学的数学,可以先从微积分和线性代数看起,一定不要把步子卖得过大。发散归发散,发散完还是要重视基础。

另外历史的发展趋势也能够让我们明白应该发展自己哪方面的能力。前面说了数学(可能还有物理)是非常重要的,另外近年来科技的发展也对科学家和工程师提出了更高的要求。几百到几十年前,科学的发展都是靠个人英雄主义来推动的。而当今社会,除了数学和理论计算机领域的某些分支学科,其他的工程学科甚至基础科学学科,科研模式越来越强调大规模合作。比如说今天的粒子物理,已经和牛顿躲瘟疫到乡下被苹果砸或者海森堡滑雪摔断腿卧床就灵光一现想到了什么新的科学理论的时代不一样了,运行 LHC、测量引力波、进行空地量子通信实验,其中设计实验装置、采集数据并分析,都需要成千上万的科学家和工程师参与。其他的工作也一样,不管是需求海量数据和计算量的人工智能、需要对大量基因进行测序的生物科学、还是越造越复杂的火箭飞机机器人,都极度需要大规模的团队的合作,因此工程师必须掌握很强的团队合作能力。

很多人会疑惑为什么 50 年前人类就可以登月了,但是到了现在我们还没有太空漫游的能力。在我看来,是这样的问题:验证深空探索这个概念是简单的,但是把深空探索规模化、商业化,需要地球上不止一个文明投入力量。而人类并没有多个文明间协作进行大规模科研项目的经验,历史上令人瞩目的工程学成就都是由单一文明完成的,比如埃及人自己完成了金字塔,法国人自己盖起了埃菲尔铁塔,美国人自己完成了阿波罗计划和曼哈顿计划(虽然有一些外国人参与,但是组织管理的负责人以及参与人员的主体还是美国人)。而对于多文明协作,我们只有一个经验:人类打算造一座通天的巴别塔,上帝不想让人类掌握通天的能力,所以让人类不同族群之间讲起了不同的语言,然后塔就造不下去了。这一点,我在香港科技大学做机器人队的时候深有体会,一个团队里如果有一半讲广东话的香港学生和一半讲普通话的大陆学生,这个团队基本是没办法工作下去的。

随着全球化的深入,英语和美国文化在全世界范围内的流行使得越来越多的人懂得英语,也能够很好地融入美国文化,美国又在全球化中积累了大量的资本,所以 50 年后 SpaceX 这样的公司间接地整合了不止美国一个文明的力量投入深空探索事业,我们才看到了第二次航天事业的快速发展。Elon Musk 的优秀之处绝对不只是他的工程能力,更是他整合资源的能力。

所以在我看来,我们下一代的科学家和工程师需要面对的最大挑战是,如何整合全球科技力量去协作大规模的项目,怎么选出一个文明来主导这样的项目,或者说怎么设计一种合理的组织管理制度让各个参与同一个项目的文明能够安然协作,放弃各自政治和意识形态上的争执。这其中大部分的问题不再是科学技术问题,而是组织管理上的问题。

话说回来,组织管理上的问题也是科学技术问题。前面说的被打脸的 Herbert A. Simon 搞了半天人工智能搞不出来,跟他同时代搞人工智能的科学家全被坑进去了,他却拍拍屁股换了研究领域,开始研究经济学、人类的决策行为和政治科学,然后拿到了诺贝尔奖和图灵奖。

最后再推荐一本书,尤瓦尔·赫拉利有另外一本很不错的书叫做《未来简史》,在书中谈到了很多新颖的观点,对于高中生去选择自己的专业可能也会很有帮助。

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