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November 27 The Best American Science Writing 2009 (Note 7)The Anonymity Experiment, by Catherine Price, from Popular Science“匿名实验”，多好的一个名字。想做地下党或者已经是地下党的同学们，祝贺你，找到你的必读文章了。这个实验的目标是要和这个世界藏猫猫一整个星期，不留下一点可以被Google得到的踪迹。不过我得先剧透一下，这文章是个文科女写的。 歧视文科女？嗯，不是这个意思。文科女做实验，也会一二三四，仔仔细细。问题在于，等到该交结果了，她会写上一堆情感数据：哎哟，累死啦痛苦死啦折腾坏啦。你不能说这些没用，应该说还相当重要。问题在于，实验结束之后，Catherine都没有去复查下数码世界里到底有没有留下一点痕迹，相当虎头蛇尾。 换个题目更合适些：“体验匿名”，“The Anonymity Experience”。 在这个电脑和人脑已经千丝万缕地接驳在一起的时代，想要匿名非常困难，几乎不可能。（喂！那个地下党同学，得意什么呢，赶紧把网线和电源拔了！）你要把自己浑身上下打扮成阿拉法特那样去对付那些无处不在的摄像头，不能有个固定的手机号，买新手机卡的时候留什么身份号呢？所以要先去搞张假身份证。。。 提醒你下哈，和假证小贩接头的时候你那一身阿拉法特皮不招来警察叔叔才奇怪呢。 所以在绿坝工作的朋友们很得意。比你们得意的人还有，据说国外的一些匿名服务的后台老板是山姆大叔。这不就一网打尽了？ 对于我匿名从来不是个问题：为一个无解的问题去烦恼不值得。要彻底解决这个问题不在我，在你们。我的意思是说，我明白八卦是人的天性，不过怎么真有那么多人花那么多的时间去互相八卦呢？不光八卦，还会人肉搜索，一定要把人找出来才行。 好吧，那就拜托帮我人肉搜索一下Catherine。没别的意思，我只是想让她把实验数据给补上。。。。 The Sky is Falling, by Gregg Easterbrook, from The Atlantic Monthly告诉大家一个不怎么新鲜的新闻：天要塌了。走错路的陨石或者彗星又要来了，场景请参见电影《深度撞击》（《Deep Impact〉）。 地球被天外来石无端地Kiss当然不是第一次。那么，从地表的现状能不能反推出这样的亲吻有多少次，有多频繁？第一个问题比较容易答。用Google Map或者Bing的Virtual Earth，只要你有足够的耐心，调动你的鼠标慢慢查看就能数个八九不离十（别忘了要跳过最近制造的一些大坑——比如鸟巢）。如果从撞击现场的矿物碎片做年谱分析，就能估算出频率。 但这个答案是正确的吗？ ——大陆地表不等于地球地表，你忘了数海底了。事实上，这个星球70%的表面都是被海水覆盖着的。指出学界的这个见树不见林的毛病的是个很靠谱的女地球物理学家Dallas Abbott。根据大陆地表的数据可以推算出海底的陨坑数量大概在100左右，在短短十年中Abbott和其他科学家就找到隐藏在海底深处的14个大陨坑。 陨石和彗星的大小，进入大气层的速度和角度，和撞击后果紧密相关。大部分的石头还没到终点线就壮烈了，但有些在半空中爆炸也会极有杀伤力。公元前五百多年一块三百米直径的空中来石以每小时五万英里的高速击中澳大利亚北部的海湾，相当于一千颗原子弹的威力，那年的夏天寒霜覆盖了中国地区。1908年西伯利亚被一颗只有三十米直径的陨石击中，也有相当于几百颗投放在广岛的原子弹的威力。
落在海面上的石头会震荡出大海啸，海啸的水墙在向陆地的推进中越来越高，越来越快。而波谷处水会被全部吸干，犹如圣经中的摩西分开海水，在瞬间报废了多少“直到海枯石烂”的誓言。 探测和观察近地球物体（NEO（Near Earth Object））在最近二十年比较热。总的来说，探明的数量远远超过了原来的估计（见http://neo.jpl.nasa.gov/stats/）。
照理，拯救地球的重任自然会落在NASA的肩膀上。可是布什政府的重点是要重返月球。为什么呢，因为他们担心中国会在这个回合的较量中占先。 也对——我们那么着急奔月是为什么，难道是去缓解广寒宫中难耐的寂寞？ 让我们拟定一个方案B：
然后就等吧。。。 在那千钧一发的时刻，一个幽怨的女声通过电波穿透宇宙：“你去死吧！”于是，怨妇的愤怒如千万朵繁花，盛开在无尽的黑暗中。 November 22 The Best American Science Writing 2009 (Note 6)Hello, HAL, by John Seabrook, from The New Yorker八年前，在远离地球的空间站上发生了一起未遂谋杀案。男主角HAL是个智力超常的冷血杀手，冷的不止是血，他还会冷幽默，看着对手急赤白脸的样子，他说：看你小样儿，先吃片镇静剂去。 八年前的这件事其实没有发生，这是2001：Space Odyssey的结尾，HAL是个机器。虽然我还没读过小说，但我去过HAL的老家——小说中假设的HAL的出生地Urbana，Illinois，咱在那儿插过几年队，没种过玉米，只收过论文。 没有发生是件好事。不关心科幻的不会被噩梦唤醒，而科幻迷可以继续科幻。不过，在制造HAL的长征中，我们到哪了？ 其实这篇文章很有标题党的嫌疑，因为这里集中讲的只是HAL同志的嘴和耳，也就是语音识别和综合技术的现状。所谓综合，就是计算机模拟人声，按理说进展很不小了，最近的热点是要让HAL同志更加声情并茂一些，朗诵起来要有激情，要有关爱，等等。不过，如果你弹过或者听过电钢（不是键盘），就知道再怎么烧钱，感觉和声音都离真正的钢琴十分遥远；语音综合的情况差不多。 语音识别其实做的也不错。在微软研究院里我就见到过可以把语音对话基本实时地翻译成文本。从这文本可以进行机器翻译，翻译完了再作语音综合，土土的机器翻译有时候还会派上用处，比如在伊拉克的美军哨所。 至于识别用的什么方法，本质上和我现在打字的中文输入法没有区别，就一个字：猜。看得多了或者有海量训练文本，就能猜个八九不离十，虽然用个很洋气的名字，叫“基于统计的语音识别”。 但如果你仔细读那些语音识别产生的结果，一定会觉得有点怪。除了姬十四这样的主持人可以有说话不打一个崩儿话音落地就是文章的本事，“嗯”、“啊”、“这个这个”之类的夹在文字中间会让人不忍卒读。而且，人的本事是如果有好多人在一起聊天，想听谁就能听谁，其他的屏蔽，这个机器也做不到。所以要让语音识别准确，一定要戴上耳麦。 还有，别给我倒冷咖啡，我听得出来！邪吧，不信你自己试试。
这样的对话满大街都是，人尚搞不定，机器何以堪。语音智能不是我的领域，李开复和洪小文等等（微软亚洲研究院现任院长）才是大拿，这个问题要谈深入得找他们。但我想这个比方差得不多。所以让机器来理解而不光只是识别，还是非常遥远的事。 HAL要到3001年才会诞生，到时候再Hello吧。 November 21 The Best American Science Writing 2009 (Note 5)Want to Remember Everything You’ll Ever Learn? Surrender to This Algorithm, by Gary Wolf, from Wired二十多年前的一个夏天我很狼狈，坐在闷热的上海图书馆里直发愁：离该死的GRE考试还有两个星期，做了几套测试题之后才发觉，情况不妙啊。只有背字典了，我想。桌上这本陆谷孙主编的新英汉词典（咦，老妈的名字也在那里——打酱油的吧？）一共一千四百多页，十天背完吧，一天一百四十页。 如果一天只对付那一百四十页，到最后上战场的时候大概就只记得X，Y和Z组了吧。所以，当天背的，要在隔1天，2天，4天，这么成倍数的时间点去温习。我做了一张表，记下要背那些新的，要温习哪些旧的，不完成不睡觉。就这样瞎玩命还居然生生地背完了。其间的痛苦就不提了，尤其是那些漂亮MM在图书馆里走来走去实在是太捣乱了。最糟糕的是会被写特别简单的词卡住：一下子背太多，会对词根特别敏感，好好的一个词一定会把词根先条件反射地拆出来。比如说“reply”（回答）就看成是re-ply，“重新。。再次。。。努力？？什么意思？？？”。 成绩是和明年的年份一样的一个四位数。在当时还算过得去，搁现在2010分算个啥，估计都抬不起头来。 有时候我想，要是现在还记得哪怕三分之一，我就很满意了。我现在英文写作的词汇，估计不会超过一千。不过要再背词典，那打死我都不干。但我不知道的是，要做到这一点，其实那十天已经走了一大半了，后面的付出其实一点不多，亏大了。 只因为我当时不认识这个波兰小子Piotr Wozniak。这不奇怪，全世界认识他也是很晚的事了。那时候他面对的问题和我差不多：有一大堆英文词儿认识他，而他却大多想不起来了。但接下来他做的事情就很雷人了。他一遍遍地背，记下什么时候去温习最有效，变成公式，然后写程序让计算机来提醒他什么时候该温习。
如果你觉得Woziak教授很牛，你要知道比他牛劲更大的还有。早在一个多世纪前，还有个人做同样的实验，只不过是拿一堆瞎编的词（所以徐冰的《天书》洋人也有，只是拿来做科学实验而不是挂到博物馆去）来生记。三年以后他发表了结果，就像所有伟大的猜想和理论一样，是那么出奇的简单：最佳温习时刻，是你差不多要遗忘掉的那一点。
就像上面这个图所示：存在一个最佳的温习时刻，把马上要掉进记忆黑洞的东西再捞上来，如此往复。奇妙的地方在于，遗忘曲线会越来越平，也就是说下次温习的时刻会越推越远，推到超过你的生命线，那就是（对你而言的）永久记忆了。 上面散布的那些复习点，在时间轴上的分布失有一定规律的，这就是所谓的“Spacing Effect”。二十多年前的那十天的苦背其实已经下意识地在用了，再坚持下去其实消耗并不大，可惜了。 为了准备这篇文章，我曾经把几个很精彩的想法写在一个本子上了，可是活见鬼，那本子找不到了！当然这只是打个比方，这就是记忆的大问题：东西在那（本子、本子上的字），就是找不回来。而据说人脑可以存储的记忆量从实用的角度来说其实是“无穷大”。 有同学该举手了：是不是还有根本没记进去的吧？嗯，好问题，不过你想想：这是一个根本无法验证的问题。我无法确定那句话是从你右耳进去在脑骨上绕一圈又从左耳出去了，还是留了个影子在你脑子里，或者。。。你根本就在撒谎！你明明记得的！！这最后一句，小两口吵架常用语。 我的假设是都进去了，正因为这样，造成交通拥堵，该回的回不来。所以，要念佛还是要到庙里去。不是见多识广，而是要见少而识深。 回到“Spacing Effect”上来，学界的判定是有趣而无用：怎么去度量和确定“将要遗忘的那一点”？也正因为无法实用，就从此烂在学术圈内了。这恰恰是Woziak的福气，正所谓无知者无畏，但如果不是赶的点好，用上计算机这个工具，铁定又是一个断腕的壮士。他自创的记忆软件SuperMemo极有口碑，不信你去百度一下，盗版的SuperMemo到处都是。相比之下，很多记忆软件走的是旁门左道，让你感觉爽，其实没效果。 即便有软件辅助，要紧的是如何把要记的交给电脑，然后遵守复习规则。怪人Woziak之所以怪，是他痴迷这套规则，以至于他要躲起来不受打扰，他忙着呢，忙着记忆。 当然，记忆超强旁征博引的不见得就聪明。事实上，胡乱掉书袋的人经常让我面对着他产生插满翅膀的一团废气的幻觉。在某个博里我谈到在798听讲座的经历（http://bambooman.spaces.live.com/blog/cns!c8fddef755a46c92!1101.entry）
记忆力超强的人不见得聪明，但聪明人应该懂得怎么去记忆。前提是第一要自律，第二要。。。还是自律。否则就会像我一样，写到这就会问：
November 18 The Best American Science Writing 2009 (Note 4)Contagious Cancer, by David Quammen, from Harper’s在甲流先于科学流行起来的时候，还有个更不好的消息：癌症也会传染。不过不要太担心，只要你别热爱小动物热爱到抱着就啃，尤其别去惹澳洲一个小岛上叫做devil（魔鬼——看这名字起的！）的小动物。这群小Devil互相动招的时候特别野蛮，你啃我一口我啃你一口。这过分亲热的后果是一种奇怪的癌症泛滥开来，整个族群已经被灭了90%，正濒临绝种的边缘。
这事之所以很玄乎，是因为一般来说癌症不会传染。说到底，癌症是你身体里发生的一场失控的达尔文进化运动。癌细胞就是正常细胞在拷贝的时候出了点小小的差错。它们按照物竞天择的公理，优胜劣汰，自顾自发展自己的小团体，进化到没有制衡，没有天敌，直到最后大江南北一片红。正因为癌细胞是从主体的细胞演化而来，所以癌细胞到了别处，很快会被识别出来，围而歼之。 Devil的癌细胞之所以能传染，是另有原因。别忘了，主体身上还有宿体。寄生细胞和主体细胞同吃同住，而且，I have a dream, TOO：要延续自己的基因。主体传播自己的基因很高级，操纵你写情书谈恋爱做爱生宝宝。寄生细胞怎么办呢？变成可以传染的癌！ 对了，癌症的最大的帮凶不是其他，而是时间，只要你活得足够长，得癌的可能性就越大。正常人死亡的时候，有80%的几率带着癌细胞。得癌是正常的，不得才是不正常的。 Looking Up, by Jennifer Margulis, from Smithsonian直到读到这篇文章之前，我还不知道除了上海，我还有另外一个家乡，一个叫做尼日尔的非洲小国。尼日尔虽然又小又穷，但有长颈鹿。在初中一年级到两年级之间，我们班想象力丰富的同学给又高又瘦的我起的外号就叫“长颈鹿”。
在非洲有近十万头长颈鹿，尼日尔有不到两百，这并不算多。只是这些尼日尔的长脖子们就在村子附近游荡比较好找。这也是问题的所在：长颈鹿要吃树，间或也来啃点菜叶捣捣乱。在一个贫穷的地方，这就是在找茬。这篇文字很美的文章，主要围绕的就是这个矛盾正怎么被解决。
倒也顺便回答了此长颈鹿由于种种原因没有去考问的问题：长颈鹿的脖子为什么（或者说有必要）那么长？最新的解释是说和吃树叶有关系，但并不是全部。脖子是来争偶时打架用的，越长越有利。对这一点，我很怀疑。。。 顺便扫了一下Jennifer的那篇文章底下的读者留言，有一个吓了我一跳：“My pride in her work and love for my daughter is unconditional”，那短短的留言也是文采飞扬，这个老妈是谁，舍得让她闺女一个人在23岁的时候就闯到非洲工作？Lynn Margulis（http://en.wikipedia.org/wiki/Lynn_Margulis）在学识界是个腕儿，她的理论当时在保守的学术圈内到处被拒，但她不畏权霸坚持不懈，到现在已经是主导的理论之一。赞的，真是有其母必有其女。 说到学术圈内的保守，想起前两周和一个来访的图灵奖得主的聚谈。那个法国老头的经历颇为类似，第一个工作被拒来拒去，想想老子不干了，重新创立个自己的会议。过了不少年，他新的成果又开始被这个会拒了。。。。所以请大家务必学习两点：第一，千万不要迷信所谓一流/顶级会议的文章，大部分都是质量上乘的跟风之作而已，革命性的工作是进不来的。第二，如果你真洞悉科德巴赫猜想的秘密，知道为啥1+1=2，虽然陈景润已经驾鹤东去，我还是鼓励你搬个小板凳到数学所门口去叫板。 Birdbrain, by Margaret Talbot, from The New Yorker2007年9月6日，一个伟大的明星从人类的舞台上永远消失了，死于心律失常。31岁，是好几台热播节目的嘉宾，Youtube上的视频点击超过八百多万次，有自己的维博百科条目（Alex (parrot) - Wikipedia, the free encyclopedia），有自己的基金会（The Alex Foundation- Home page），英年早逝令无数粉丝泪奔如泉涌。 明星叫Alex，是一只鹦鹉，智力大概相当于两岁孩童，你拿一只玩具汽车（car），它会说“卡车”（truck）。
大学英语0.6级的水平吧，你说？估计还不到。不过你要知道在上世纪初有匹叫汉斯的马，曾会数数，做加减法，也很明星。后来被发现是个骗局，不是人设的局，是汉斯：它能极其细致地读懂主人的眼睛和嘴唇的微妙变化，绝对赛的过领导人手下精明能干的秘书。而Alex只学过卡车这个词汇，卡车和汽车的唇型不同，它没法骗，它能说，还能说个八九不离十，这就是能耐。当然，Alex的本事比这还要多。
Alex是个英雄，它的主人Irene Pepperberg也不赖。Irene从MIT本科读到哈佛，博士专业的课题让她觉得乏味无比。小时候老爸送小鹦鹉给不开心的闺女做伴，她曾经教会过它们说话。儿时的情结加上另外的一些因素让她重新尝试这个在学术圈已经盖棺定论的课题：会说话的鸟。这不是她的专业，为了做这个课题她要旁听、要自习、要去买鹦鹉。 “有简单解就别把事复杂化。”这是某个权威的定论（在做研究上我也常这么和兄弟们说）——他这么说是想一举消灭动物会说话的浪漫主义思路。他成功了，在很长一段时间里面，行为主义心理学在这个话题上占绝对地位，什么都不过是反射，鹦鹉只能模仿，语言是人才掌握的独门暗器。 所以Alex是英雄。虽然很难说他掌握了语言，但反射说是给击溃了。 Irene的宝典在哪呢？ 进化本身并无目的，之所以不选择无脑的大力神作为演化目标而是（多少）倾向智慧，有一种观点是起因在于复杂的社会环境。所以大家要多看《潜伏》，多演习办公室政治，不要怕眼睛小，也别怕嘴笨，至少你会赶上Alex。Pepperberg训练方法很巧妙，不是拿个录音机配饲料，而是大搞三角关系，找两个人“鸟”在Alex面前装鬼。
然后B就欢天喜地把卡车饼干咽下去了，Alex看着就会很受刺激。大概是这样，不能再剧透了。 当然Alex的那些粉丝们是又在泛浪漫化了。但如果芙蓉姐姐都有一堆粉丝，鹦鹉哥哥为什么不能呢？ November 08 The Best American Science Writing 2009 (Note 3)Face-Offs of the Female Kind, by Marina Cords, from Natural History这篇文章讲的是“野蛮女友”的原始版：一群野蛮“老祖母”。这些“老祖母”生活在非洲的丛林之中，为了七寸三分地和邻居们大动拳脚，经常弄得皮开肉绽，血肉淋淋。 作者Marina Cords是哥伦比亚大学的生态、进化和环境系的教授。Cords跟踪这群叫做蓝候的族群已经六七年了。这个族群打仗的时候，和美国橄榄球的大赛很像，你攻我守，划分疆域。只是，打架的麻烦事母猴来干，公猴稀稀拉拉地在后面围观，有精神头才叫叫好，权当吊吊嗓子。 看到这里，各位屏幕前的男猴子们也很有叫好的冲动吧。：） 这似乎有悖常理，打架斗殴保卫疆土该是男人/公猴的本职工作，不是吗？Cords的解释是说，公猴和母猴对他们的基因传递的方式是不同的。母猴要保护她们的孩儿有粮食吃，所以要保卫领地；公猴呢，如果孩儿生下来之后主要是母猴来打理，那么找到母猴埋下种子之后就可以撤了。 打架的年轻小妹比较少，这比较合理，因为她们还要生育。不过，蓝猴中的母高官也经常冲杀在第一线，据Cords推测，这是要树立威信，免遭族群分裂之时被抛弃。 蓝猴的这个奇怪的现象，是很蹊跷。Cords的结论不怎么让人信服。我只觉得这帮蓝色老祖母很弱智，至少是短视的很，让那帮公猴如此赚便宜。 这么看来，如果母亲管得太宽，都不让家里的那一位扎扎尿布，那就对不起了，到时候她就不得不管得更宽，包括时不时的就去做母大班。 嗯，热爱和平的德瓦儿们也应该再想想：母性不一定热爱和平，至少愚蠢的母性不是。（见上篇Best American Science Writing (note 2)） Tough Lessons from Golden Rice, by Martin Enserink, from Science金水稻不含金。之所以叫这个名字，是因为这种经过基因工程加工的大米略显金黄色，而且富含维他命A。每年有近五十万的儿童因为缺乏维他命A而失明，其中的半数在一年中就会死亡。我的一个大学同学因为小时候缺少维他命A，这几年视觉极度下降。 从84年洛格菲勒基金会和科学家们的一次聚谈开始，到92年真正启动，到本篇文章的主人公瑞士ETH的Potrykus和德国的Beyer两个人从92年开始合作，一直到99年第一次试验成功，一共化了十五年。在99年Potrykus和他的金水稻上了时代周刊的封面，伴着个特别有煽动性的标题：可以救活百万儿童的水稻。 可是接下来的十年确意想不到的Tough，一直到08年，在菲律宾的试种才开始，在中国的推广也是举步维艰。这让Potrykus觉得十万分的沮丧。为什么？ 他的敌人不少，但最主要的是著名的绿色和平组织。这个组织反对基因改造的食物从来不遗余力，但是否要抵制金水稻却是犹豫过一下的：毕竟这不是大公司在企图拓展新市场，而是一个还在研发阶段的、以救人为目的的科学项目。但Potrykus没能说服对方，后面的事情就演变得火药味越来越浓：绿色和平在媒体上阴招迭出，让这几个科学家苦笑不得。和平也是空话，到最后他们的试验棚只好强化到可以防爆。 比尔及梅琳达基金会还在推展基因改造的食物工程，花费三千六百万致力于加强维他命A、锌和铁在水稻、高粱和香蕉的含量。B哥足够聪明，也足够谦虚，他这么做一定是有道理的。 起名字是个很复杂的事。比如说，绿色和平组织，我就可以问：是绿色重要，还是和平重要？我想他们不曾想清楚过。 Back to the Future, by J. Madeleine Nash, from High Country News有棵长腿的大树，跑啊跑，一直跑到高坡上。。。 很科幻是吗？ 大约五千六百万年，地球上的二氧化碳突然急剧增加了十倍。植被大迁移在此后的一万年间发生，原来长在寒冷地带的植物不停地往高处转移。要知道，在自然的时间表里，一万年只是一眨眼的功夫。奔跑过来的大树们和同时迁移的动物们沉淀为化石，在怀俄明州的高地上被古生物/植物学家们发现。 Back to the Future是个很炫的标题。其实说白了，问题在于全球变暖的历史是不是某个场景的回放，如果是，那意味着什么。 激增的二氧化碳可能是海底的甲烷的释放所引起的，但不是全部。到底是什么原因，还是个谜。 作为一个叶公好龙的马友，我发觉这个很搞笑：在剧变之前的马大概和今天的猫一样大。嗯，诸位开始祈祷吧，如果你能熬过全球变暖的下一个巨变，那你就会比今天的长颈鹿都要高了。 A Tall, Cool Drink of … Sewage?, by Elezabeth Royte, from The New York Times Magazine我们面临两大危机：能源和水。据说，如果中国人的人均能源消耗都和美国人一样，那么再过三十年，地球上的石油都会用完的。在能源洗劫一空的当口，不可能不爆发世界大战来重新分配资源。 地球不可能不转，阳光不会消失。换言之，如果我们能够在能量的存贮上有突破，风能和太阳能就足够解决能源危机的。但是水的缺席却是很可怕的。要切实地认识到这一点，你必须站在戈壁沙漠之中，意识到两千年前这里还是富饶的绿洲，那种紧迫感是逼人的（见敦煌PP行（四）） Sewage==污水。饮用水处理过的污水，在技术和健康的标准上毫无问题，有问题的是心理障碍。比如说，这篇文章里谈到的这个污水处理的最后一站，是把处理完的水在水库里存上两年，而在技术上这是完全不必要的。 类似的工程在中国的推广会怎样呢？我觉得应该比较好说服大家吧。第一，我们的排污和取水都在几条大河里同时运作。所以，我们早就在饮用处理过的污水了。第二，上甘岭里的英雄们喝尿解渴的事迹不是路人皆知吗？想归这么想，但真要推广，相信遇到的阻力会远远超过我的想象。 November 06 Best American Science Writing (note 2)Blocking the Transmission of Violence: From The New York Times Magazine, by Alex Kotlowitz可能很多人都不知道，学界研究网络病毒传播的基本模型，是基于几十年前两个医生推导的病毒转播的数学公司（非常简洁漂亮的工作！）。而现在，有一个医生正用他在旧金山和非洲多年行医防治爱滋病的经验，来“治疗”让芝加哥警方头疼的青少年街头暴力。他的基本假设，是暴力也能“传染”，他的“工具”，是找来一群已经金盆洗手的黑帮老大，去截断（劝阻）一报还一报的恶圈。这个实验，也并不是没有争议，比如说在某些贩毒引发的事件中，这些无间道者为了保证他们在犯罪群体中的可信度，是不会透露任何破案的信息的，换言之，他们不可以成为警方的线人，也因此对破案没有直接的帮助。 破案重要，还是防止暴力才是根本？不管如何，Slutkin医生的实验，让人起敬。美国人敢于实践，而且如果是有关公共健康的事，即使听上去不靠谱，还能得到国家的支持。几年下来，花了几千万美元，统计下来还是有效果的。 几年前有个统计学家有个结果，让纽约市长很下不了台。根据大量的统计数据，他指出，导致纽约市的犯罪率急剧下降的更直接的原因可能源于二十多年前避孕技术以及通过允许坠胎的法律，这使得成年的单亲子女的数量在这时候下滑。单亲子女大部分都在社会底层，这样的孩子一多，由于得不到足够的家庭照顾，就会混迹街头，成为社会犯罪的主力。减少问题人群的总数，自然导致犯罪率的减少。 这些结果也许能帮助长远地安定新疆也未可知。姬十四同学在新疆现场采访，有机会写内参向高层进言的时候可以考虑。 Reading the Wounds: From Search, by Jina Moore“阅读伤口”，听上去像是部愤青小说。 如果对这个世界还是柔情脉脉充满温情，学习一下这个：制造伤口和阅读伤口都已经成为系统的“科学”，或者说是“艺术”。为避难者提供法庭依据的医生和拷打逼供的刽子手是这盘棋上永不见面的黑白子，前者要对照避难者的伤口和他/她的口述，证伪或证实，而后者要在严刑折磨的同时尽量不留长远的痕迹。 对医生来说，证伪或证实不是特别难的事。难的是如果面前的这个避难者是曾经的刽子手怎么办？？ 读来让人汗毛倒立的一篇文章，这个隐蔽黑暗的世界我们大多数人宁愿视而不见。 A Cloud of Smoke: From The New Yorker, by Jennifer Kahn一个下班快回到家的警探，在获悉911袭击的当口，掉转车头直奔现场。在之后的几天，身体恶化，咳嗽不止，几个月后不得不下岗，五年以后身亡。验尸结果显示肺部严重恶化，验尸官写下：警探Zadroga在双子座崩溃现场吸入的大量粉尘应该是罪魁祸首。 Zadroga是第一个在911现场之外的牺牲者。从此之后引发的一连串事情非常自然：Zadroga成为英雄，在其父（也是个警官）和纽约市参议院的推动下，他命名的基金会将为今后类似的受害者家庭提供救助。 想不到这一切被一个七十多岁的老头搅了局。这老头不是别人，而是纽约市的首席验尸官Hirsch。他取了Zadroga肺部的样本，重新检查，然后宣布了一个惊人的结果：死者更可能是因为长期注射应该口服的“药品”而死亡。死因的变化倒也罢了，更让人不能接受的是，这个结果暗示大家心中的英雄Zadroga，竟然在退役后成了个瘾君子（911之后三年，Zadroga的妻子神秘自杀）。这实在是太不“政治正确”了，如何让人咽得下去？ 喜欢Science吗？要知道Science不但漠视“政治正确”，而且可以非常无情无义。虽然在更多的场合中，科学被绑架成为文化、政治、法律舞台上不情愿的证人实在是司空见惯。 至于这个老头自己在911事发之后紧急赶往现场取建立现场验尸所，在第二座楼倒下的当口被气浪击翻，埋在废墟底下几小时，被救出来后接着在现场工作的事情，很少有人知道，也和这个事件的发展完全无关。 也许在911漫天的尘埃中，Zadroga和Hirsch曾经面对面肩并肩，但谁都看不见谁。而今天，命运把他们连在一起，又分得那么开。 War! What Is It Good For? Absolutely Nothing: From Discover, by John Horgan标题的这句话，出处是越战时期反战艺术家Edwin Starr的一首歌（http://en.wikipedia.org/wiki/War_(Edwin_Starr_song)）。 如果相信《1984》的预言，那么战争非但不可免，而且还是人类社会之所以可以滚动的大圆盘。人类既然是进化链条的最末端，自然在基因中携带了侵略性。要把这个原罪去掉，是无视几百万年的进化在我们身上的沉淀。除了小孩子，绝大多数的成人是不会相信战争可以被避免的鬼话，除非脑袋让门给夹了。比如我，就很悲观地等着哪一天咱家的两个小家伙翻转他们的结论。 但这些学者的脑袋好像真地被门挤了。这其中包括名气冲天的德瓦尔，主张做爱高于一切，性交解放全人类，我在另一篇短文中介绍过的（单向街里的双面镜）。且来看下药方：资源丰富，至少食物充分；互相依赖，谁都离不开谁；增加母权，妇女大过半边天。 对第一点，我的疑问是面包当然是有的，但鲍鱼是有限的。面包的极大充分，更放大了鲍鱼的贫瘠，怎么办？第二点，没疑问，怪不得我的台湾朋友很高兴大陆国企的资金流入台湾，谁舍得砸自己的金饭碗呢？第三点，我想如果月底是发面包，每人有意见的，要是发限量的鲍鱼，就该有人发飚了。 还是江主席说的对：太Simple，Sometimes Naive!! November 04 Best American Science Writing 2009 (note 1)每年入秋时分都是我的读书旺季，有两套丛书Best American Science Writing和Best American Science and Nature Writing都是那时候上市。这些文章都是从上百篇纽约客、纽约时报、华尔街日报、科学、Wired等等报刊中选出来的精品，面向喜好科学前沿进展的读者，写手如果不是活跃在第一线的科学家本人（前几年有诺奖得主的短文），就是这些大报专事科学报道的记者，这些记者也是老手，自己一般都已经有书面世。这些文章涉及的领域很广泛，有基础的数学、物理、生物学、心理学、天文、医学，也有IT的。但更多的是这些领域之间的杂交产品，而且议题一般很具争议性，对研究结果在文化和政治上的影响从不回避。 今年还加了一套Best American Technology Writing，读下来的感觉要比这两套丛书相对要弱一点。文学类的有Best American Essay和Best American Short Stories。这些文章，相对来说要自恋的多，不过也很可读。 我把能在网上收到的都汇聚一下，再附加些自己的废话。工作很忙，所以这个工程进度比我想象的要慢得多。 The Itch: From The New Yorker, by Atul Gawande除了是《纽约客》写手之外，Atul自己还是个医生、兼哈佛医学院的副教授。这种混合型的专业选手一旦出手，质量一定不弱。 这里说的Itch，不是七年之痒，不是一般的皮肉之痒，而是深入骨髓可以把人彻底搞垮的那种。就像文中的M，头皮发痒可以挠到脑浆横流，即便那里的脑神经已经全部坏死和切除。 这其实是所谓虚拟肢体（Phantom Limb）的一个扩展问题。所谓虚拟肢体，就是感觉丢了的肢体依然活生生地存在。假如在断肢的那一刻正好被蚊子咬了个包，这下就痒惨了：这个包到哪里去挠？其实M的问题大概就是如此，可惜开始的诊断却走错了路。 隐蔽在这千年之痒的背后却是个古老的哲学问题：我们对世界的感觉到底从哪来？是对外界刺激的反应还是主观的臆想？柏拉图是个大忽悠，还是个先知？如果在每个人的眼球后面埋根电缆，拖到Youtube里去放，该是个什么大观园？上次在上海和吴亮和温普林等等在多伦路同桌海侃，温大爷觉得这样是可以把世界真实地重新显影。 嗯，真是太乐观了。脑成像只有20%的输入来自眼球，剩下的80%来自记忆层。来自眼球的都是些破碎的噪音和影像碎片，需要填补和修复。而如果能对那80%的输入做实时Youtube，把看见一张人民币就想起抢银行的都统统关起来，咱这社会就真的河蟹了。 言归正传，要彻底解决虚拟肢体的问题，就是要再“长”一个肢体（或者对M来说，再长一个脑袋）。如此高难度的问题却有个非常巧妙的解决方法，让作为Engineer的我十分佩服，而器材却简单到不能再简单，是小白同学在《好色的哈姆雷特》里宣讲过的：古老的镜子。 为什么，自己去读吧。非常好的一篇文章，强烈推荐，尤其姬十三同学要该读的。 Twitchy: From The Antioch Review, by Sallie Tisdale说实话我不太明白这篇小文是怎么选入的。文笔不错而且幽默有加，但和科学基本无关，和你下次去牙医诊所上大刑却大有关系。 The First Ache: From The New York Times Magazine, by Annie Murphy Paul这个标题怎么译，处女痛？别想歪了！ 痛觉是最原始的意识吧。生命中的第一次痛觉是在子宫外，还是胎儿阶段就有？这时间表能往前推多少，是个技术问题，更是个哲学问题。 科学经常被绑架到意识形态的争斗中去，成为法庭上不情愿的证人。胎儿是不是能感到痛，在哪个阶段（比较流行的是20个星期）能感到痛，在保守派阻挠坠胎美国的重要依据之一。问题是怎么证明胎儿感觉到痛？这是论证中很关键的一点。 对了，还没为人父母的听好了：小小孩的神经系统还在成长，那时候打一针很要紧，十岁的时候抽个大嘴巴倒无所谓。所以不要傻傻地比谁的宝宝勇敢，打针的时候不哭。该给糖的时候就得给。 A Journey Inside the Brain: From The New York Review of Books, by Oliver SacksOlive Sacks，这个名字你要记住。这位哥伦比亚大学神经和精神学的教授，写过一串好文章，几乎年年入选这个集子。去年的一篇，是说有个年轻的医生，无端在雨天遭了雷击，却从此成了一个超级钢琴粉丝，半途杀出来的音乐天才。当时我正被首初级莫扎特奏鸣曲折磨得无比痛苦，读了真想也被雷劈一次。。。 Olive Sacks的这个名字你想不记住都没办法，他的文章在网上是搜不到全文的。只有一个网站，可以读第一页（(http://www.cuarts.com/sacks/articles.html)，然后就得付钱了。 Frigyes Karinthy是个著名的匈牙利诗人（生于1887年），A Journey Inside the Brain是他的自传，描述从四十八岁那年开始有脑瘤的症状（视听幻觉），从误诊到确诊，到最后被一个维也纳的名医手术切除治愈的全过程。 记得刚来北京的那年我做鼻腔手术，主刀的医师把微型摄像头探进去，一眼看到监视上的图像，兴奋地大呼小叫：你看你看，没见过长成这样的！！嗯，不是兴奋，应该说是狂喜。。。 Karinthy在被确诊的那刻也是同样的滑稽，他是这么写的： “In an incredibly short space of time the room was fall. Assistants, house physicians, students, came pouring round, greedily snatching the ophthalmoscope from one another. The Professor himself came, tuned to Dr. H., and said, ‘My congratulations! A really admirable diagnosis!’ … ‘Gentlemen…!’I began modestly. Every one swung round. It was as if they had only just realized that I was of the party, and not only my papilla, which had become the center of interest.” 一个敏感而有极高文学天赋的诗人和小说家来写这样的魔幻而艰难的经历，对年轻的Olive（他读这本书的时候是十三四岁的样子）的触动很大的，基本上奠定了他作为医生而坚持写作的基础。 是哪一本书，改变了你？ The Truth About Autism: From Wired, by David Wolman自闭症正在流行，这是一个可怕的推测。现在的统计结果是每150个八岁的儿童中就有一个，而十多年前的统计是一万个人里有一个。我认识的朋友家里，就有患自闭症的孩子。 自闭症之所以面目可怕，是因为自闭症和弱智、无法社交联系在一起：《雨人》中的自闭症人，是被极端地好莱坞化了。这是一个政治不正确而不便言说但被广泛认可的结论。但07年在Youtube上的一个视频引起了轰动。Amanda Baggs(http://en.wikipedia.org/wiki/Amanda_Baggs)，一个27岁的自闭症病人，自编自导了一个叫“In my language”（http://youtube.com/watch?v=JnylM1hI2jc，长城内看不了）短片，引起轰动。很难让人相信，这样有力的视频是Amanda在没有任何人帮助的情况下自己制作的。她的宣言：自闭症人有自己的“语言”，是你们不懂！ 就像面盲人的故事一样，网络的力量是无穷的。 是脑残、弱智，还是。。。。简单的说，就是脑子长得不一样，这是学术界现在争论的焦点。自闭症病人，有很多就像Amanda一样，虽然不能做一个简单的社会人，但很多地方却非常有天赋，可以说是天才。 显然，结果之所以不同，在于衡量的时候用的是什么尺子。而且，这背后隐晦的焦点，已经远离科学而触摸到伦理和道德的雷区。 June 15 Happiness not explained(Reading notes on "Stumbling upon Happiness") “If anything can go wrong, it will.”Ever since a US Air Force engineer called Ed Murphy made this curse in 1949 when finding that every piece of a project was wired exactly the wrong way, adding new entries to this so-called Murphy’s Law has become a popular sport. Today, Googling “Murphy’s law” brings up a mindboggling 1,280,000 entries (and MSN search gives 443,109 hits). One sub-law in the category of “Bus Law” basically says that if you have a change of heart, be prepared to head south: the lane/line that you change to always magically becomes the slowest the moment you made the switch(1). And if you are like me, you will be convinced that this is the law that governs the two most annoying places in the city of Beijing: on the road (most of the times) and in the bank (at all times). But if you ask me again at a quieter time and demand that I use my head, three minutes later I would have to say to myself: what was I thinking? I might be struck with an extremely bad luck, but to get stuck with it on and on is unlikely. All things being equally random, my switch would have got me ahead on other days, thus on average things must be a even split. High school probability theory can get me that far. I would then be forced to conclude that I have chosen to forget those happier occasions and remember the annoyances. This sounds like shooting my own foot. But why such stupidity? And how do we go about proving these falsehoods that were so true as to be ascribed into law? This book, “Stumbling on Happiness” by Harvard psychology professor Daniel Gilbert is not one of those self-helping books trying to lift ourselves to the highland of happiness. If anything, this book proves the opposite, in that such speedy elevators do not exist. Indeed, its subject is not even on happiness, but rather on the falsehood of our imagination, though admittedly imagination is a key faculty to keep us happy. The book is about all the other three important things: what we have been fooling ourselves with, why such fooling exists, and the many smart experiments proving the points. Be prepared to be shocked and amused, as case after case the book reveals how our imagination distorts the facts, induces us to misremember the past and mispredict the future, and thus exposes us to the uncertainties of emotion (and hence the linkage to “stumbling on happiness”). It shows, for instance, why those of us who can see would pay a lot more to keep us from being blind than blind people would pay to restore their eyesight, and that having a secret admirer would have kept us happier and yet every one of us is obsessed to find out who (and thus destroys our very source of happiness). I found it amusing that, in the latter case, the secret “admirer” is nothing but a simulated computer program in one of the experiments. If you have ever confronted your own moments of confusion on instances of the Murphy’s Law, then some of the cases may not be all that unfamiliar, but many of them are, at least to me. The special moment called “now” powerfully shape the lens through which we see the world, people, things, events, both in the past and future. That’s why Hollywood movies about a future that’s thousands years away have pop corns, burgers, rock&rolls, shops that look a lot like McDonalds and so on. One reason is that the movie makers do avoid too foreign a presentation that the audiences cannot connect. This is to assume that the movie makers do have a grasp on the future, but of course they don’t: “now” is where we start from and, however hard we try, we don’t get very far. Most of the details of our modern life were nowhere documented 200 years ago, despite the fact that people lived then had tried to be creative, tried to imagine, tried to write science fictions, and did so with uttermost efforts and with brains no smaller than ours. So we are always cooking facts, we swim in the sea of details but experience them wrongly most of the times. We did all these things unconsciously. Devils are in the details and details produce emotions. No wonder we stumble. Gilbert suggests that the function of human imagination is the one of our immune system: protecting our host (so as to feel better in the face of those real bad things) but letting in some facts so our bodies will react after all. Gilbert is being political correct. My own analogy is the one of an overprotecting mother. But out of the course of evolution the more interesting part are the true laws. If cooking fact selectively is one law, and given that letting go our imagination capacities is out of the question, it probably is a better idea to learn from others – through rumors, gossips, books, institutes and so on. Yet, couple of other laws set in to counter just that. The first of which is the spread of false beliefs (religion being one of them, as Richard Dawkin has argued). We are made up by genes, we are proxies of genes, and genes do not care nothing but its own successful replication. The hypothesis is that ideas (or memes) are just like that. We have to believe that money brings happiness despite the fact it does not (2), because if greed is lost so will the economy to lose its inner force to propel onwards. We believe that children bring happiness because, alas, if we don’t then our species will gradually dwindle to zero headcount. Of course this is not entirely that depressing, for if every belief were false then we would not have survived to this day. But when we can learn from others, we often reject the opportunities on the ground that each one of us is unique and thus different, or at least different enough that we have to discount heavily the accounting produced by others. It turns out that our own imagination about the details is far less reliable than the reports from those who have already traveled into those details. If something is explained than it suddenly becomes dull, this is yet another inconvenient truth. As such it is tempting to add a new entry to the Murphy’s Law that “happiness explained will make you unhappy.” But one forgets that it is often a long journey from being baffled by a mystery to understanding what’s behind. And venturing into such journey, as Sherlock Home did daily, is fun. For those of us who have chosen research as a career, we are on the mission to explore and explain, as long as we have a childish heart to stay awe and to remain curious to the art of the universe. This is a dance we shall not stop. We will doubtlessly be cooking facts (hopefully unconsciously), but we always try to seek the true facts. Occasionally we are lucky enough to stumble on one. And when we do, we stumble on one happiness. And move on we will; even if happiness is not explained, the unexplained universe it too too vast to waste. (1). “If you're stuck in a traffic jam and you move to the fast lane it will become the slowest lane, if you'll move back, that lane will stand still” (2). More precisely, happiness does not increase linearly with the amount of money one processes; it’s more like a step function with only a few plateaus, each elevates increasingly smaller additional height.
May 21 More on correct softwareHammer writes: "
why can’t software be done right?
Because software indurstry stands on the wrong base: math. It requires everything working right to produce the final correct result. Math is a metholodgy to understand the world, not to build the world." This is actually a fine point, one that Jaron also makes. I was reading last night on a passage in "Stumbling on Happiness" (by Harvard psychology professor Daniel Gilbert) about the process of how a state-of-art "human" with artificial intelligence would simulate the fear upon seeing a wolve. The model would extract features and then map them to the animal called "Wolf", at which time the dictionary is consulted, and at which point the term "danger" is popped, and at which point the blood is pomped and muscle tightened, and at which point the action of "flee fast!" is to be invoked.
This whole elaborate sequence, with the latest (if not yet-to-be-invented) machine learning technologies, is laughably naive from natural evolution point of view, which, as Daniel speculates, commands us to flee no sooner than we recoginze some low-level but penetrating features (such as the gnowing teeth) and before we know what the beast really is.
If math isn't the model, the problem is that we don't have any other. At one point I was suggesting to Jim Gray that maybe we ought to build a brain simulator because we seem to have enough hardware to experiment at a scale previously impossible to attain. Jim simply said: "well, it's not a software -- it's wet-ware". Jim is ever so polite, but one can hear his warning nontheless.
So the problem is elusive: there is not a right model, and whatever model we try is prone to the Bug-making genes the natural kindly endorses us with.
But one can count that we will try, with good loads of money, with very good reason -- or precisely because of the lack of good reason.
May 19 Why we can never produce correct softwareBackground: Jaron Lanier is one of the leading figures in computer science and engineering, in particular Virtual Reality. One of the recent mails I got from work is on his upcoming Discovery article about how hard it is to get software right, and what he thought as broken, and how he proposed to fix it.
The abstract of the paper is: "Most software stinks. To do better, maybe programmers need to take lessons from robots, bacteria, and the human brain."
The first paragraph reads "There’s an intriguing new book out called Dreaming in Code by Scott Rosenberg (a co-founder of the Salon web site), which centers on a group of engineers struggling to create a piece of personal productivity software called “Chandler.” I make an appearance in the tale, although I wasn’t involved with this particular project. The book’s title refers to a problem I used to have after intense periods of programming: I remember waking up to find I had been dreaming in computer code—eight-bit machine language, no less."
Here are my thoughts: -- I wouldn’t be brave enough to reveal my dreams. Even if I do, they will tell nothing – they are usually pitch-dark nothingness. Not only that they are dark, they are flat, and have been so since I stumbled upon a story which claims that some recent development of quantum physics predicts our 4D universe (3D space + 1D time) is an illusion: one of the dimension is a fake (“The Illusion of Gravity”, Scientific American).
But that’s beside the point. The question on the table is “why can’t software be done right?”. The way that the question put forth suggests that there is an answer. I claim that there isn’t one. And to understand this is to appreciate (and fear) the force of evolution, which Jaron touched upon (but from a rather different perspective).
To begin with, the word “right” is to be viewed as a relative term: it’s the most cost-effective means to achieve an end in a given context. Singular as it is, it does not live in a vacuum, but rather as the top of a hill – sits in a landscape which is forever being redefined, albeit undetectable in human eyes. As the joke goes, every house will be a beach-front million-dollar house at some point.
Accepting this view is to agree to the fact that “to err is human” is not an excuse but a truth, a truth vital for our species’ survival. The points between “right” and “wrong” supply the spectrum of variation, with which evolution advances through natural selection. With no variation, there is no selection to speak of. A gene that is finetuned to a point of making no mistake is not advantageous, because the carriers of such genes have sealed their fate and will fall prey to the next sea change. Paranoid as it may be, the gene that can make mistake is the best that nature has given us – or any species for that matter.
The connection of this Darwinism view to software engineering may look farfetched, but I believe it exists. On this we can replace Richard Dawkins “Selfish Gene” with the “Bug-making Gene” and feel perfectly comfortable, if not blessed. And this is not the least from the job security point of view: the next protocol release will certainly break, and someone would continue to hold on to their shirts. Meanwhile shirts with missing pockets will continue to be made. It is a fun world.
Jaron has a point. In that if computer is ultimately made to interact with human, it might as well adopt what nature endorses human brain as a model. This requires a shift not in engineering disciplines alone but philosophical viewpoint: all along we have been taught that computer are tools, and tools are to complement human intelligence. We are not to be out run, and such arrogance is also hardwired into our gene I must say. But the race is on to “putting a robot in every home”, naysayers would worry that the doomsday is near, as the laptop that I am typing on would leap forth and punch my head for all those nonsense.
But not to worry, it will not come, because any possible branch of activities is laden with the Bug-Making Genes already.
This, by the way, does not mean that "right" or "wring" deserves an equal status. In a given context, there are what computer scientists call "object function" that rewards practice that reaches some level of optimality. Fewer bugs with cool user experience, for instance, would better lubricate the evoluton wheel, whose destination is nonetheless elusive in the grand scheme. The point is that the eye of evolution is forever anticipating the next change, and Bug-Making Genes are the vital bridging agent. January 19 Stumbling into the Space（3）：跌入太空（完）点评： 太空电梯一定会比航空飞机要成功吗？很难说。Ferris可能忘了一点：To Err is to Human。从字面上来说，好像是给自己端个台阶下：人总是要犯错的。失败是成功之母，总结经验教训，把鼻涕眼泪一抹，继续前进。 巧得很，昨天中午和来访的H在清华共进午餐。H算得上是网格计算的老前辈，也是持牛耳人物之一，是英国皇家科学院的院士，两年前被微软收下。我们两个是不打不相识，几年前我在武汉的一个会议上曾经口无遮拦，和他及另外几个网格教父唇枪舌剑。实际上，我当时觉得很感冒的是国内网格计算盲目跟风，浪费资源和人才。现在想想，当时的观点可能有点过激。学术辨论，向来对事不对人，况且H老头实际上十分可爱。不过，在餐桌上我们又辨上了。 H觉得整个科学领域的文章发表系统要全球化和电子化，并且要免费浏览。这毫无问题。而且，他认为应该让大家记录和共享不光是成功，而且要包括失败，因为失败可以让其他人少走弯路。这好像更无问题。但是我不同意，至少不是百分之百。理由其实并不难理解。你可以争辩说树要皮人要脸，所以犯了错都要藏着掖着不见阳光。但是，从更宏观的尺度上来说，如果记录和分享错误可以让人类进步更快，几万年的进化之后，没理由不成为我们本性的一部分，就如同吃喝拉撒，如同天要下雨娘要嫁人。之所以没有，显然有更深刻的原因。 征服太空的旅途中，比从A到B更难的事是如何让A和B能和上帝沟通。做不到这一点，我们进步的唯一手段就是去犯错，只要不错到彻底毁灭我们自己，只要我们能从中摸到过河的那块石头。所以犯错才是我们赖以进化的本能，所以绝大多数的前进，都始于一幅过于灿烂的“前景”，都会不自觉地去低估困难。然后会有人跳出来大声批评，然后再有一拨人重新上马，周而复始，螺旋前进。 “We really learn by making mistakes; it’s in our genes.”H想了想，表示同意。 普遍减少人类犯错的可能（比如记录和共享以往的错误），是个乌托邦的美好愿望，但实际上可能会适得其反，至少我们现在没有准备好。哥伦比亚航天飞机的空难，以及基本上可以确定的未来空间电梯工程中会带来的问题和失望，是必须要有的“浪费”。打个不恰当的比方，就像纯到极致的纯洁水会让人生病，就像我们的环境中应该有适量的污染一样。但这并不妨碍我们向这些先驱脱帽致敬。 超级计算机的先驱Cray曾说：我从来不想做先驱。这句话不是给自己脸上贴金。微软这种公司在时间上从来不争做第一，只要在空间上做最大，其实运作的是最值得尊敬的营业模式，因为这样对投资者最负责。但是为什么老给扔臭鸡蛋呢，为什么“第一个”那么受宠呢？ 犯错是个赌局，有可能赢，有可能输，输得可能更大。如果没有披红戴绿众星捧月的刺激，谁会干呢？所以，对“第一”的追星意识——而不是记录和共享错误——才会被纳入人的本性，虽然谁是第一从长远看来一点关系都没有。 January 15 Stumbling into the Space（2）：跌入太空（2）美国宇航局的固步自封和傲慢自大使得哥伦比亚号的营救根本没有启动，错失良机。这是Gehman调查组的定论。有傲慢则必有偏见，是不争自明的公理。Gehman的报告把这个事故上升到"culture"的高度，同时警告说"the changes we recommend will be difficult to accomplish – and will be internally resisted"。形而上的大棒子一挥，看样子NASA的日子将十分不好过。 2004年一月，小布什视察NASA，宣布三项"新政"：1）航天飞机重新起飞，向空间站运送设备和人员，以便空间站的建设可以在六年内结束，2）在十年内开发新一代的更安全的太空舱，逐渐替代航天飞机；3）新的太空舱更长远的使命是使得美国在2015年重返月球。基本上，航天飞机被判了死缓。 对1）和2），特别对于空间站，Ferris认为是美国的面子工程，实际上并没有任何实际好处，空间站的作用一直有限（"the station has never done much except give the shuttle somewhere to go"。相比较而言，哈勃望远镜对探索宇宙的意义更加深远的意义。启动一次飞行去维护哈勃望远镜的风险要小于好多次去空间站，至于为什么是这样语焉不详。可是，哥伦比亚空难后NASA第一个宣布放弃的使命就是去哈勃望远镜。在这种情况下，2007年，也就是今年，哈勃望远镜将变得不可使用。总而言之言而总之，Ferris似乎代表了一种相当极端的观点，认为把载人飞船（不管什么形式）和空间站挂上钩，是劳命伤财的无厘头工程。考虑到空间站是前苏联的作品，在这里是不是有点酸葡萄很难说。Ferris说，本质上"We've bought too much dog food to shoot the dog now。"够损的。 至于月球基地，综合考虑的话确实要比空间站有意义的多，毕竟是保证人类最终迈向太空的重要一步。但是，钱从哪来呢？要知道航天飞机工程启动的一个重要背景就是NASA预算的削减，当时的目标就是省钱。没钱什么事都办不成。文章中接下来谈到的建议可能真正触痛了NASA的神经：把开发月球的权利开放给企业，做一些可以盈利的商业项目。其潜台词很是毒辣，因为这样做就完全打破了宇航局一手遮天的垄断地位。 有什么事可以做呢？
假如不能搞出Teleport把人放到传真机里送来送去，迈向太空的最基本难题还是这么简单：如何可靠经济地从A到B。如果不想飞的话来坐电梯。空间电梯这个想法在哥伦比亚号空难之后似乎被炒得更热。空难之后的第三天在Wired News上就登了这篇文章：花1亿美元（是哥伦比亚号的12分之一），从赤道附近的厄瓜多尔那里的海上浮个平台，用6.2万Mile长一米宽薄如纸的一个用超强度的微碳棒压成的"缎带"就搞定了。这篇文章披露了更多的"细节"。电梯的那一端要拴个大东西，比如说小行星。电梯每天都出发，运一公斤的东西大概100美元，是航天飞机的百分之一。有了电梯，运能源盒运人或者运猪都没问题。就是慢点，如果按200公里/小时的速度算，这点路得走上快三个星期。这么长的延迟其实相当有问题，为了避开空间中的陨石和废弃的卫星来冲击电梯，除了要及时发现之外，底下的平台要移来移去。这么长的一个缎带，能这么容易操作？我怎么越读觉得越玄？而且，更怪的一个感觉是觉得这套逻辑，便宜、每日一发等等，怎么那么耳熟？哦，敢情是当年航天飞机提议时的翻版。 Stumbling into the Space（1）：跌入太空（1）手头的几本The Best American Science and Nature Writing和The Best American Science Writing系列是这几个月的最爱。非常、非常好的内容，由非常棒的写手操作。这几天看完的《Stumbling into the Space》，由加州伯克利分校的退休的新闻系教授Timothy Ferris所写。收入《The Best American Science and Nature Writing 2005》。原文见：http://www.nybooks.com/articles/17059
2003年2月1号，美国哥伦比亚号航天飞机在执行第二十八次飞行任务完成后重返地球时爆炸。宇航员所在的座舱保持无损约24秒后解体，其间共下落约四万英尺高度。机上7名宇航员在这次共17天的旅程的最后24秒钟全部罹难。哥伦比亚航天飞机在1981年服役，是史上研制成功的第一架。 事故的肇事者是一块2.7磅的泡沫绝缘板在升空后第82秒击中左前翼，造成损伤。重入大气层的时候被超高温气体穿透。航天飞机的燃料是液化的氢和氧，必须超低温保存。这些绝缘板就是起这个作用，但把它们牢牢地粘上一直是个伤脑筋的事。88年的亚特兰大号升空时总共被这些绝缘板击打共707次，所幸没有一个致命。 退休的四星上将Harod Gehman领导的调查组的报告指出，哥伦比亚号的悲剧并不是"a random event, but rather a product of … a series of political compromises that produced unreasonable expectations – even myths – about its performance。"这段话颇有点上纲上线的味道："political compromise"，"unreasonable expectation"等等。Ferris本人读上去是同意要舞这个大棒的。航天飞机的提出是基于经济、省钱等原则的，当时的目标是每周都可以升空，来运送宇航员和设备。Ferris说："sheer fantasy"。每次航行需要花3亿美元，送一磅东西上去的成本是1万美元。听上去够贵的。但是不是真贵，应该要有比较。文中没有给出其它方案的费用，我们只能存疑。81年到2003年超过二十年，一共飞了100次，平均十周一次，应该不算少了。关键是看干什么。 作为一个Engineer，我觉得航天飞机是一个非凡的成就。合不合算要做横的比较。不过，这篇文章以及Gehman的报告的主要观点是说NASA那帮人脑子进水了。为什么？ 实际上，后来的调查表明，数小时后NASA已经意识到出了问题，但拒绝深入调查。美国空军有高精度的地面望远镜，在哥伦比亚所在的那个轨道上，可查看的精度是一个高尔夫球的大小。而后来的估测是，哥伦比亚号上的损伤大概在一筐高尔夫球那么大，因此完全看得出来。但指挥人员死要面子，拒绝工程师的建议寻求美国空军的援助。此是罪之首。 但指挥人员的另一个说辞是：即便如此，我们也无计可施。果真如此吗？Gehman给出了一个方案，看起来很像一个好莱坞的剧本：
虽然听上去很好莱坞，其实非常合理。第一：确定真相；第二：救人——而不是救面子——胜过一切；第三：争取时间，积极救援；第四：做好最坏打算，实在不行的时候再取下策。很紧密的逻辑，将失败的概率一层层往下降。 |
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