怎样成为一名优秀的科学家

怎样成为一名优秀的科学家

”这是一个不好回答的问题.让我总结,大概有以下几点：（1）酷爱研究,（2）勤奋好学,（3）思想深刻,（4）想象丰富,（5）功底扎实,（6）为人谦和.我接触过许多世界一流的科学家,他们几乎无一例外.下面就把自己经历过的,听过的,或读过的几个小故事分享给大家,作为证据.愿与大家共勉.伊藤清（Kiyoshi Ito）是当代最伟大的数学家之一.他将微积分方法扩展到随机过程,建立了伊藤微积分.该方法被广泛应用到随机微分方程、金融数学等领域.我在日本京都大学读本科时,正值伊藤先生从京大退休.去聆听了他的‘最终讲义’.伊藤先生报告的结束语让我至今记忆犹新.他说：“我做数学,是因为数学太有趣了.”话音一落,全场就响起了经久不息的掌声.笛阿孔尼斯(Persi Diaconis)是著名的统计学家.他14岁开始当魔术师,18岁时买了一本概率书,发现根本读不懂,于是24岁时开始在夜校学习数学.后来他在哈佛大学拿到数学博士,成为斯坦福大学教授,还当上了美国科学院院士.笛阿孔尼斯的一个著名研究成果是他证明洗扑克牌七次才能洗干净,不愧是魔术师出身的数学家.听过笛阿孔尼斯的关于排序学习的讲演.印象深的是他很投入,讲演中会时不时地闭上眼睛,完全进入自己的世界.Rakesh Agrawal提出了许多数据挖掘的重要概念与方法,例如关联规则挖掘算法.他说：“我做研究选题时一定考虑会不会对十年以后产生影响.”有一次陪他去北京一家餐厅吃饭.刚进门,就见他放慢了脚步,像小孩一样好奇地探着头,凑到旁边的玻璃柜前.原来那里摆着许多穿着民族服装的玩偶.Rakesh在那儿端详了半天,用带着印度口音的英语说：“It is nice”,脸上露出了开心的笑容.像许多科学家一样,Rakesh也是一个精力旺盛,充满好奇心的人.Michael Jordan是机器学习领域最有影响的学者之一,贝叶斯学习的代表人物.Jordan培养出了许多优秀的学生,他和学生们做的许多工作都是里程碑性的.Jordan并不出身于名校,但是靠自己的聪明才智与刻苦努力,成为MIT、伯克利的教授,2011年还当选为美国科学院院士.Jordan多年来养成了一个习惯,晚上就寝前一定读一篇论文.Leo Breiman是杰出的统计学家,曾发明CART与Bagging算法.Breiman认为现在的数学教育大多是失败的.重要的是要让孩子们喜欢数学,因为数学是非常有趣的.他曾亲自去小学五年级教数学.Breiman生前回忆那段经历时说：“我们一起做了各种游戏.他们在游戏中学习了解析几何、代数以及其他各种复杂的东西.” [1]Robert Schapire因为发明了著名的机器学习算法AdaBoost与Yoav Freund一起获得了计算理论界最高奖歌德尔奖.我曾问Rob：“你们当初是怎么想到AdaBoost的?”他的回答非常简单：“因为我们之前证明了可以把弱分类器提升为强分类器,所以后来就想到了AdaBoost.”好像一切都在情理之中.他的表情也像平时一样从容淡定.一流科学家思想都达到了极高境界,很多发明发现都是他们通过自然推理,而非灵光一现,产生出来的.有人说爱德华·威滕（Edward Witten）是有史以来最伟大的理论物理学家,还有人说他是当今的爱因斯坦.威滕建立和发展了诸多物理学理论,特别是超弦理论（superstring theory）.他曾撰写了两百多篇论文,在物理学中论文引用H指数排名第一.他获得过多个大奖,包括数学的菲尔兹奖.威滕思维敏捷,经常会思若泉涌,想出很多idea.正因如此,他也从不吝惜自己的idea,只将最好的idea付诸于研究.他说：“我年轻的时候,每天早上起来都会有一种感觉,今天会有从来没有过的好idea.”[2]Peter Bartlett创立了学习泛化能力的分析手法,是机器学习理论的领军人物.Peter的机器学习讲义思路清晰、证明严谨、叙述简明,读起来让人觉得是一种享受.有一次,Peter儿子的学校请他给小学生们讲一堂课,内容是微积分!他说花了很大功夫备课,但也可见他理论功底之深.Ross Quinlan2011年获得了数据挖掘领域最高荣誉奖KDD创新奖.十多年前听过Quinlan先生的报告.即将结束时,一位听众冒昧地问：“什么是方差?”这位相貌酷似林肯的澳大利亚绅士并没有显出不耐烦,相反他耐心地解释说：“我不是统计学家.