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What is the question?


问题是啥?


这是 [Stephen] Hawking 在 1976 年提出的中心观点,当时他创造了后来被称为信息悖论的东西。这是一个极其深刻和重要的观察。霍金并没有得到正确答案,但提出的问题很重要。这一观点成为了一个持续了 25 年的中心辩论。


莱昂纳德·苏斯基金(https://www.youtube.com/watch?v=2DIl3Hfh9tY,分钟:13:40)


公众对科学的最大的误解在于,科学家解决难题;实际上,科学家的主要关切在于创造难题。我们之前介绍了傅里叶·杰克关于“日科学”和“夜科学”的概念,即在实验室或电脑上工作时解决难题,以及在思考时更自由地产生新想法并发现隐藏联系[1]。确实,想象科学是一个有条理、线性的发展过程要容易得多。 但它是夜间的科学在不可预测和游离的进程中产生的新问题,引导我们走向发现,实际上改变了我们对现实的感知。


什么是你的问题,爱因斯坦?


想象一下,你是一名飞入瑞士苏黎世工程技术学院办公室的飞虫,1900 年。


教授严肃地问:“您有什么事,爱因斯坦先生?”他看着他最不喜欢的一个学生。


“教授” 突出的学生开始说道,“理论物理学中最重大的开放问题是哪些?我希望能够解决它们。”


“年轻人,如果你像我经常给你上课那样经常来听我的课,你肯定知道今天有三大未解之谜。我认为你的才能无法胜任这项任务,但我还是想用一下我的幽默:我们如何改变对时间的概念,使得麦克斯韦方程不再与观察到的光速恒定性相矛盾?我们如何让光的吸收和发射在离散的包中避免我们的黑体辐射概念中的矛盾? 最后:如何将引力理解为时空中的变形?”


被这些问题武装,年轻的爱因斯坦急匆匆地回到孤独的书桌前。这个好奇的科学家逐一面对这些问题,勇敢地克服每一步逻辑,每一步都让他无畏地走向优雅的结论。在他 40 岁时,他解决了这三个问题,从而转变成我们今天所熟知的这位著名科学家。 这是科学进步的捷径:该领域的领军人物识别出主要的开放问题——科学“墙”上的知识空白点——然后,全球各地的创意人才围绕这些问题冥思苦想,直到有人得出答案。


为了加速这一科学过程,不常见的是在公众列表中找到开放的科学问题。癌症生物学家们列出了针对资金支持的刺激性问题 [2]。数学家们列出了七个未解决的“千年”难题,每个问题都有 100 万美元的奖金 [3]。Wikipedia 的贡献者为 14 个不同领域的开放问题提供了列表,包括物理学、化学、生物学、医学和神经科学等。 所以,我们可以合理地期望各学科的领军人物十年后聚在一起,提名那些回答了这些问题的聪明人才,以及编纂下一个最顶尖的前十大榜单吗?出人意料地——或者不,因为我们将在后文中提出——如果你将 1980 年至 2015 年期间生命科学领域的伟大发现与本时期初期提供的问题列表进行对比,你会发现几乎没有重叠(表 1)。 请注意,文中表格和注释已被翻译为中文。


表 1 生命科学领域最具挑战性的前 5 问题(1997 年提出)与过去 25 年内最重要的 5 项发现(2015 年列出)的比较


正如你所知道的,爱因斯坦在开始时并没有一个全面的问题列表。他所拥有的只是以令人困惑的观察形式存在的问题,这些观察主要困扰着他自己。让我们以第一个为例。 当爱因斯坦还在上学时,他遇到了一个引人入胜的悖论:如果你想象着以光速平行于光束旅行,它应该看起来像一个静止的、振荡的波,但这会导致麦克斯韦方程组出错,这些方程在解释电磁辐射的性质上看起来如此完美。多年来,爱因斯坦一直在试图找到一种方法来修改麦克斯韦方程,使它们能够自洽。 他屡次失败,直到有一天,他回家拜访一个向他抱怨过自己失败的朋友,回家的路上,他突然醒悟:失败并非是麦克斯韦的错,而是时间的问题。如果我们的对时间的认知是错误的,那么又该如何呢? 在当时他并没有意识到自己在计算方程,但他放开了思路,在一些夜晚进行了一番自由联想——换句话说,在夜科学中——爱因斯坦终于解决了困扰他的问题:改变我们对时间概念的理解,使之与一切相吻合,这种可能性存在吗?爱因斯坦没有被这个问题所困扰,而是发现了这个问题。


试图解决由社区提出的问题时,问题变得越来越难,尤其是如果这些问题可以回答。那么为什么我们看不到科学家们在夜晚寻找这些问题呢?相反,似乎科学工作者的自然状态是拥有明确的问题;毕竟,几乎每一份科学论文的开头都以清晰的问题为起点,然后直接跳到答案。 实际上,科学家们如何讲述他们的发现,可能反映了人类传递知识的方式,而不仅仅是他们实际如何做出发现。这不仅是因为人类一直喜欢一个好的故事 [6];线性结构的叙述,包含逻辑步骤的方法,确实是最有效的教学方式。在我们的论文故事的背后,我们可能已经花费了很多时间在深夜里漫游,寻找问题的答案。 但一旦我们找到了那个完美的,它就极具变革性,经常几乎完全抹去了我们的先前目标。

 未知的未知


我们经常将知识视为信息的墙壁:知识的个体碎片像砖块一样,嵌入在墙壁中,总结了特定领域已知的信息。这个比喻暗示了推进科学的方法是扩展这堵知识的墙壁,加强它,从而增加它的解释力,或者将它延伸到教科书之外的边界。在墙壁上有一个洞被看作是一个“知识缺口”,我们可以通过填补这些缺口来“填充”现有理论。 实际上,解决特定问题往往会导致知识,这些知识完全符合知识墙的内核。


但这张图片给了解析和积累知识的结构和刚性的一个错误印象。发现的本质是它们是出人意料的:它们可能不会完美地融入我们现有的知识大厦。 尽管研究最初可能受到感知到的空白的驱动,但从发现中获得的知识实际上可能不完整地完成任何部分的墙壁,而是可能引导我们构建一个完全全新的,甚至完全出乎意料的领域:我们可能被迫在第一道墙的平行方向上建造新的墙壁,甚至可能拆掉现有的部分。这对我们许多人来说是一个令人不安的概念,我们更倾向于一个井然有序、美丽无瑕的宇宙,一个理性的过程能够帮助我们照亮世界。 然而,科学中最具吸引力的未知领域仍然是未知的未知领域——在碰巧遇到它们之前,我们甚至没有意识到它们的存在。


一个真正的新问题,作为一个未知的未知问题,是不可预测的,而生成它需要夜间的科学研究,而不是日常科学研究。这一研究过程的这个方面经常被后续发明问题的工作所掩盖。在某些情况下,科学家可能花费多年时间回答这个问题,正如开头引用史蒂芬·霍金的那句话所描述的那样。 而当科学家们系统地学习日科学——实验设计和控制——时,他们通常只是缓慢深入夜晚科学的深度:一个学生加入实验室时,往往会被提出一个假设来研究,可能会将科学视为一种验证假设的活动。许多年轻的博士后被告诉,作为一名博士生,他们的工作是回答问题——现在他们不得不发现自己的未知的未知。


由社区生成的问题,如左列中的表格 1 和 2 中的问题,通常非常宽泛,无法提供新的方向以回答问题。回答其中的一个问题几乎总是需要重新表述,重新聚焦于原始问题,从而揭示问题的新方面,只有在对所讨论的现象有了新的洞察后,才能实现这一目标。作为例子,“微生物组是否影响肿瘤的生长?”“是一个有效的提问,但它只能作为我们探索的起点。在一些初步分析和大量后续的夜间科学之后,我们可能会回到这里,例如,“肿瘤是否像一种共谋者一样操纵微生物群?”,或者“细菌是否能够成为癌细胞的内源性成分?”这些问题可能会引发可测试和新颖的假设。


表 2 反问句引发的科学突破


有时,这样的新问题甚至不会被针对特定公众问题提出的,但可能会以意想不到的方式回答。我们对某些话题的无知常常为新颖问题提供了一个肥沃的土壤 [12]。发现问题的过程源自对特定话题的沉浸。 例如,Francisco Mojica 提出了一个全新的理论,解释为什么细菌的基因组具有某个以前的研究者称为“有规律地间隔的重复的回文序列”(或 CRISPR)结构,这些回文序列之间有均匀大小的“间隔区”(似乎是由随机的 DNA 组成的)。在 Mojica 的工作之前,很少有科学家对这些独特的结构感兴趣,而 CRISPR 元素的问题可以表述为“细菌为什么拥有 CRISPR 元素?” 然而,这个问题太宽泛,无法解决,缺乏任何线索指向答案的所在。不显眼的间隙物被大量忽视。然而,穆奇卡(Mojica)问了 [11]:“间隙物与已知的 DNA 序列之间的相似性告诉了我们什么关于它们的功能?”同样,是这个问题引领了我们,而其答案需要严格的日科学:这些间隙物是病毒序列的复制品,引导细菌免疫系统朝向它们的破坏。 表 2 列出了更多关于问题焦点重新定位引发突破性进展的例子。

 讲故事


正如斯图尔廷在上面引用的关于斯蒂芬·霍金的观点所示,如果一位科学家提出一个重要的问题,并提供了一个后来被证实是错误的解答,这位科学家仍然会被认为提出了这个问题。 这是因为根本的新问题的框架,按照定义,超出了我们知识框架的范围:回答问题依靠逻辑,而提出新问题则往往依赖于对未知领域的无逻辑跳跃——这是夜间的科学的标志。


那么,为什么它没有以这种方式看起来呢?为什么问题不如答案重要?可能是因为一个新问题如此强大,以至于它改变了我们的现实。一个新问题往往会抹去它的起源;很难想象在有问之前,曾经有过这样的时期。努力立即转向了找出由问题照亮的现实新方面的问题答案。 为了感受这一点,考虑一下每周的《纽约客》漫画比赛,你可以在没有文字的漫画上提出一个幽默的旁注。这是一个具有挑战性的问题,尽管有人尝试过它,但您会发现,一旦读到别人的旁注,您就会被锁定在这个特定的解决方案中(图 1 中隐藏着一个)。 不过,即使你读到别人的作品,你仍然会被这种特定的解决方案束缚住(图 2 中的旁注中隐藏着一个)。 同样,一旦提出(例如,“你可以从 CRISPR 排列与已知 DNA 序列的相似性中学到什么?”),一个新的科学问题显而易见(即“CRISPR 排列与已知 DNA 序列的相似性意味着什么?”),但这不应让我们认为问题的提出也是显而易见的。

 图 1
figure 1


纽约市漫画比赛。你能想出一些有趣的旁白来解释这个漫画吗?(图片来源:www.JackZiegler.com,来自《纽约时报》5 月 9 日版)

 图 2
figure 2


对科学方法的感知(白天科学)和隐藏(夜晚科学)观点。(图 1 的图注是“不管时间还是地点,都对 Doug!”。)


找到问题本身可能很有趣,就像思考一幅漫画的标题一样。但心理上找到答案也会非常困难。科学家们经常被公众期望能无所不知,然而,“觉得自己愚蠢”却是我们常用的一种方式 [13]。科学就是处理我们对某些事物了解不够深入的问题。正如 Wernher von Braun(德国和美国火箭计划的创始人)所说:“研究就是我面对不知道的事情时做的事情。”在这种方式下,科学是令人谦逊的。 对于年轻科学家而言,经常难以理解,这在科学界是完全正常的,即不知道答案或甚至不知道问题。学会接受这种不确定性是科学家成长的一部分。


Uri Alon 有一个直觉的图像来描述重新发现我们问题的过程 [14]。鉴于我们对一个给定的主题“A”的了解,“一个研究者预测,应该能够到达点“B”,这是一个看起来有趣、科学目的地的假说”。然而,随着研究项目的进程,故事不可避免地变得更加复杂,新的障碍迫使科学家进入一条蜿蜒的路径。 很快,研究者就会迷失方向,因为失去了起点(似乎摇摆不定)和终点(似乎无法到达)。Uri 将这种情况称为“在云层中”——你已经失去了最初的疑问,但原因却很奇怪,因此可能是令人兴奋的,值得深入研究。 从云内部看,情况可能显得非常绝望,但 Uri 则将云视为科学的标志:如果你在云中,那么你可能会发现一些不寻常且有趣的东西。一个学生会告诉 Uri:“我非常困惑”,对此他回应道:“哦,很好 - 所以你就在云中!”最终,云内部出现的新问题可能会引领我们走向一个意想不到的目的地“C”。”

 接受不确定性


科学方法常常被看作是一个简单的流程,从问题到答案,可能通过修改的假设反复迭代。但实际上,我们的现实情况远没有那么有条理:它往往从一个主题和一些观察开始,最终发现模式和关于这些模式的问题,这些过程可能在我们明确的假设和直接的测试之前就出现了(图 2)。 即使一个项目一开始有一个非常具体的想法,但在我们的经验中,它通常会到达一个与预期完全不同的结果。


因此,夜间的科学可能在没有明确议程的情况下最为有效,当它试图重塑或解决特定问题时。当科学家没有预设假设时,她可以自由探索,建立联系。从某种意义上说,对事物行为的任何期望,即假设,都可能成为一种障碍,阻碍我们发现的新观念。 一旦夜间的科学阐明并重新定义了这个问题,研究人员可以运用白天科学的全部力量来解决它。从这个意义上来说,一个重大发现通常是既是解决方案也是问题。


大部分基础的、好奇心驱动的科学是探索,而夜间科学是其中的一个基本部分;然而资助机构往往要求研究必须是基于假设的。但有些部分的夜间科学可以借助椅子和一杯好咖啡来完成,而其他部分则需要探索大型和复杂的数据集。 如果没有为这些努力提供资金支持,新问题的产生可能会被抑制,从而阻碍科学进步:在科学领域,最终解决的问题通常是最初追求的那一个。


当然,每个人花大量时间解决已经存在的问题。例如,我们可能会研究基因的特定调控结构或基因家族的进化。通常,希望的是,一旦解决了这一立即的问题,它可能会引发一个新的、令人兴奋的问题。一个典型例子是人类基因组的测序:最初的科学问题是明确的(“人类基因组的 DNA 序列是什么?”))),但关于我们基因组生物学的真正有趣问题是在之后才产生的。


如果一个想法是真正出乎意料的,那么我们不可能仅仅通过现有问题就到达它;相反,我们必须穿过夜间的科学,从分散的观察过渡到以前未知的问题。拥抱这种不确定性既令人解脱又令人兴奋,即便在那里我们可能感到愚蠢和迷失。夜间的科学,那里问题和想法诞生,常常被描述得几乎没有任何内容。 但我们的出发点是,它存在某种模式,这是接下来这一系列微系列内容中我们将要探讨的主题。

 参考文献


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Acknowledgements

We thank Felicia Kuperwaser, Gal Avital, and Veronica Maurino for critical comments. We also thank the NYU night science club.

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Contributions

IY and MJL developed the ideas and wrote the manuscript together. Both authors read and approved the final manuscript.

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Correspondence to Itai Yanai or Martin Lercher.

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Yanai, I., Lercher, M. What is the question?. Genome Biol 20, 289 (2019). https://doi.org/10.1186/s13059-019-1902-1

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