四張桌布上後浪激蕩:在生活中發現問題,用跨學科思維造飛機

黃浦江畔，4張桌布，4位院士，55位來自全國的「小科學家」，一同上了別開生面的一堂科學互動課。

11月1日，第三屆世界頂尖科學家論壇進入第三天，也迎來本屆論壇最受期待的一個環節——桌布討論。按照往屆慣例，從全中國選拔出的55名15-19歲的「小科學家」會分組參與討論，並將自己的想法記錄在桌布上，因此這個環節也被稱為「桌布論壇」。

「我覺得這樣的活動形式非常好，特別是在激發學生科學興趣上。邀請一些頂級的科學家，跟他們分享一些自己做科研的經歷，來啟發這些小科學家的科學精神，激發熱情。」南方科技大學工學院院長、加拿大皇家科學院院士、加拿大工程院院士徐政和在接受澎湃新聞（www.thepaper.cn）記者採訪時稱。

從身邊的小科學問題出發，開放討論、團隊合作、相互辯論等都成了這堂科學課上最有意義的註腳。

從身邊的科學問題出發

在自由討論環節開始前，這堂課邀請了8位學生代表對自己感興趣的科學問題做了簡短的報告。

來自上海浦東新區民辦協和雙語學校的郭秦菘帶來了自己設計的蛇形機器人。他提到自己暑期在廣東茂名市一個農村中無意發現了農藥噴灑過剩的問題。於是，郭秦菘設計了一款蛇形機器人，想利用機器人和圖像識別來幫助農民更精準地噴灑農藥。

郭秦菘同學展示蛇形機器人

「為了解決這個問題，我去了兩次這個地方。第一次真的是無意發現。然後從問題出發，這是一個涉及機器人控制、圖像識別和社會需求等跨學科的問題。我需要去了解問題的社會需求，實際要產生什麼樣的改進。」郭秦菘說。

蘇子原是南京外國語學校的高二學生，他的課題靈感同樣來源於生活中的發現。他所在的高中有700多名足球愛好者，每天放學後會有100多個學生留下來踢球，但學校裡的運動場地有限，最誇張的時候一個足球場裡有16支球隊同時在操場上踢球。

蘇子原意識到，這是當下城市運動設施不足的一個縮影，也產生了改進這一情況的想法。於是，通過一系列調研分析，「動力方」項目就此誕生，他認為這為促進城市居民鍛鍊的提供了新方案。

這堂課上學生們研究的問題還涉及：影響考試成績的因素有哪些、如何降低噪音擾民、變色塗料的應用、中華絨螯蟹精巢連接蛋白innexin的基因克隆與分析等等。學生們透露，這些都是自己日常生活中遇到或者感興趣的問題，希望能通過自己研究進行解決。

「前面的八個報告都是將自己身邊的事作為課題來研究，並希望通過自己的研究能夠解決一些實際的問題。儘管他們的研究方法和得出結論在我們看來可能比較粗錢，但在這個過程中確實提高了分析問題和解決問題的能力，我覺得從他們身上能看到中國科技的希望。」中國科學院院士馬大為說。

4張桌布

今年世界頂尖科學家論壇給4桌「小科學家」準備了4個話題，學生們與院士討論後，以圖畫的形式來展現自己團隊的成果。

這四個話題分別為：

科研的發展是否有跡可循，參與討論的院士是中國工程院院士謝友柏；

近年來諾貝爾獎出現學科交叉、多向發展的情況，這對科研具有怎樣的指導價值，參與討論的院士是加拿大皇家科學院院士徐政和；

利用科學技術加速消除貧困的進程、減少或解決可能存在的阻力的方式，參與討論的院士是中國科學院院士楊雄裡；

基於數據的深度學習所帶來的問題與瓶頸，參與討論的院士是中國科學院院士馬大為。

其中，圍繞第二個話題，13名學生以飛機上應用的技術為例，解釋了跨學研究的價值。與院士頭腦風暴後，他們從仿生學、材料學、計算機科學、衛星通信等多個學科的角度，詮釋了要讓一架飛機正常飛起所需的技術。

「討論的時候，我終於向院士問出了我一直想問的問題：為什麼跨學科它成為了一個所有東西的根基。實際上回答就是自然現象本身就是跨學科，所以如果我們要研究自然現象，並且把應用在生活中，跨學科必不可少。」郭秦菘說。

圍繞基於數據的深度學習所帶來的問題與瓶頸話題，第四組學生知無不言。深度學習的「黑箱」問題，數據結構，圖像識別、算力成本等當下人工智慧領域遇到的挑戰，在這張桌子上反覆提及。發散思維後，這組「小科學家」還將話題引向了人腦和人工智慧之間區別的討論。

人腦的創造思維、學習能力都是機器所不具備的，如何讓計算機學會這些人腦的功能，通過這次的討論，或許會成為這些學生未來研究的課題。

第四組的科學導師馬大為在點評時提到：「人類思維有一個優勢就是跳躍性的思維，天然思維在一段時間內很難去突破，那麼跳躍思維就是我們自己創造的，所以，對所有領域來講，創造可能是最重要的。而一般重複性的勞動可能將來都會被AI去代替。」

值得一提的是，四個小組最後交出的圖畫都非常有意思，科學技術、人工智慧、教育和貧困等抽象概念在學生們的畫中都成了一個個可以解釋且具象的符號。澎湃新聞（www.thepaper.cn）記者也收集了最終的四張圖畫，或許讀者們可以自行猜一猜，各組學生們想表達的內容。

寄語後浪

在現場，人工智慧話題最火，受到了學生們的熱烈討論，院士們也各自發表了看法。對於人腦與電腦的關係，謝友柏表示，他一直以來的觀點就是電腦只有在受過教育的人教育以後才能夠工作。

楊雄裡並不完全認同，「剛剛那句話我覺得不完全正確，因為現在人工智慧的發展超出了我們的預料，它能夠自己學習，這在某種程度上也是在受教育。不過有一點我完全贊同，就是人工智慧的發展從總體上而言是不可能超過人腦。」

此外，院士們也把一些過來人的心得帶給在座的「小科學家」。

馬大為提了兩點建議：一是要好好地把基礎學好，不是為了考試，而是為了能夠真正地站在一個巨人的肩膀上去創造。現在是知識爆炸的時代，不管大專業，還是將來自己研究的小方向，實際上都已經有人做到了很深的程度，假如沒有很好地理解和欣賞，沒有對他人成果有很高的敬畏，是很難有大創造的。

二是做科研要有一個淡定的心理。因為科研不是一天兩天能夠做出來，而是需要很長時間的艱苦探索，那麼也許哪一天就靈光一現，出來一個能夠為世界解決大問題的想法，但這絕對是經過大量的時間消磨和失敗過程後積累出來的。

「今天社會對大家搞科研並沒有給很寬鬆的環境。老師整天在考學生，創造力都消磨掉了；大學的校長在考老師，每天看他發了多少文章，拿了多少經費，給大學的數字增加份額；社會又在考大學，很多主流媒體、自媒體都在拼命地統計這個大學的排名多少等簡單的數字，發了多少高水平的文章，拿了多少經費，甚至有幾個傑青、院士等，這都是世俗的東西，沒有體現出來真正科學對社會的影響。」

馬大為強調道，真正重大的研究、重大的發現對社會的影響，絕對不是用數字來衡量。

楊雄裡則將一句黑格爾的話送給小科學家們，即「要尊重權威，同時又要挑戰權威」。

楊雄裡解釋道，我們尊重權威是一種基本原則，但在這個過程中一定不要被權威的話所束縛，要不然就不可能進步，科研就是不斷創造新的東西，所以既要尊重權威，又要挑戰權威。

(本文來自澎湃新聞，更多原創資訊請下載「澎湃新聞」APP)