图文：两位科学家与观众现场互动
2008-11-13 9:53:09  新浪科技

两位科学家与观众现场互动

　　11月12日14时30分，诺贝尔奖获得者马丁努思•韦尔特曼和图灵奖获得者巴特勒•莱普森在中山公园音乐堂会议室现场发表主题为“我的诺贝尔之路”的演讲，使普通市民得到近距离目睹科学大师的风采。新浪网独家网络视频直播演讲盛况。

　　以下为现场提问实录：

　　现场听众：我很高兴成为第一个发问的人，我是一个高中生，我想问一个问题，在两位科学家的追求科学的过程当中，什么性格起了很重要的作用？

　　马丁努斯·韦尔特曼：实际上没有一个固定的一成不变的规则，当时有人问一个出名的科学家，所有的诺贝尔获得者有什么样的共同点，他说什么共同点都没有，连智力上都没有共同点。

　　巴特勒·莱普森：还有一个非常有意思的故事，有人去找这个有名的科学家解决一些难题，可能会发现最开始他做这个题的时候往往做得比你还要慢。但是不同的是在他一步一步非常慢地解答题目的过程中，到了很难的部分他还是能够用非常有节奏的步骤把这个题解完，这就是他和普通人不同的地方。

　　主持人王蓉：有没有什么话跟两位专家说。

　　现场听众：很高兴能够跟两位专家有这样的交流，希望也有下一次的机会。谢谢！

　　马丁努斯·韦尔特曼：我们也非常期待。

　　现场听众：非常荣幸来到这个讲座，感谢北京科学讲堂给我们搭建了这么好的平台，而且通过你们的精彩的演讲让我们了解到了世界许多前沿的科学知识，我想在此请问一下，在美国像北京科学讲堂这样的形式是不是很普遍？另外科学家主要通过什么形式和普遍的老百姓进行沟通，另外就是科技创新应对全球挑战的驱动力是什么？

　　巴特勒·莱普森：美国的确有一些这样的形式；在美国比较普遍的就是通过公众的讲座来和听众交流，另外还有做一些电视的节目。

　　现场听众：科技创新应对全球挑战的驱动力是什么？

　　巴特勒·莱普森：通常我们应对全球挑战都是通过更多地了解这个世界是怎么样运作的，是通过这样来实现的。

　　有一些科学大家觉得最没有用了，但是它往往能够发挥非常实用的作用，我相信在座的各位都很多地用搜索引擎，用百度谷歌这样的搜索引擎，世界上的第一个搜索引擎其实是一个别的搜索引擎，这个搜索引擎所用的软件最开始编写并不是为了制造搜索引擎的，而是为了别的用途。当时有人在编一个现代的字典，很多人从大量的演讲当中搜索了一些字来编字典。当时我们把大量的文本，包括一些演讲都收集起来，然后来进行字典的编撰工程，当时我们的实验室就委托牛津大学出版社来做这个工程，因为他们也是很大的字典编撰出版社。当时牛津大学出版社的人员在我们实验室整整做了一年，用我们给他们提供的软件来检索很多的讲话稿，所以说现在网络的搜索引擎所使用的软件，最初的作用就是编撰字典。检索一些讲话稿的作用，当时很多人肯定想不到它今天有这么多的商业用途。

　　所以这个故事的寓意就是生活当中到处有意想不到的地方。

　　现场听众：我想问一下两位，你们在中学阶段是不是好学生，你们在中学阶段学到了什么对你们很有影响的东西，让你们取得今天的成功？

　　马丁努斯·韦尔特曼：我在中学的时候不是个好学生，我毕业的时候成绩也是刚刚过线。为什么呢？因为我必须要学很多我不感兴趣的东西，当时我们中学就让我们学四门语言，还要学生物，还有一些我现在都记不得是什么东西的学科，所以对我来说要学一些自己不感兴趣的东西这非常困难。

　　巴特勒·莱普森：我的经历完全不一样，我非常不幸，是一个非常好的学生。但这个并不好，因为好学生的光环会让你变得非常懒惰。因为当时我不用很努力，轻轻松松就能够获得很好的成绩，所以我一直不知道怎么努力去工作，但是在中学阶段知道如何努力工作是非常重要的，这是我现在都需要克服的一个不足。

　　所以我给中学担任领导工作的人提个建议，要确保那些好学生还是要努力地学习。

　　马丁努斯·韦尔特曼：我要补充一下这个建议，必须让学生学他们感兴趣的东西，这个也非常重要。所以我总结一下，我们俩的建议不一样，不同的人的意见是不一样的。

　　主持人王蓉：我们这个学生听了以后可能不知道要做个好学生还是要做个坏学生。

　　马丁努斯·韦尔特曼：我只能说我们两个不同在哪里呢，就是莱普森有本事在学不感兴趣的学科的时候还能学得非常好。

　　贺福初：不好的学生可以得诺贝尔奖，好的学生可以得图灵奖。

　　主持人王蓉：中国有一个成语叫殊途同归。

　　马丁努斯·韦尔特曼：最后我想说，诺贝尔奖获得者的智力也是不相等的，也不是都聪明，成功是有很多因素造成的，最重要的一点是你必须是一个独立的人，当然了，如果你聪明那更好。

　　新浪网编辑刘允：首先感谢主持人给我这个提问机会，现在有很多新浪网友通过我们的网络直播观看今天的演讲。我代表网友向两位科学家提问。首先请问巴特勒·莱普森先生，比尔盖茨曾在2007年《科学美国人》杂志上撰文发表了一个预言《未来家家都有机器人》，今天您也提到了类似的预言，我们网友想了解一下目前人类的人工智能水平到了什么状况？

　　第二个问题想问一下马丁努斯·韦尔特曼先生，今年九月，欧洲核子研究中心启动了大型的强子对撞机，您是否参与了其中的工作？您期待LHC会带来什么样的发现？

　　巴特勒·莱普森：人工智能的水平还非常低，这个问题乍一看好像很好回答，实际上很难回答，主要的原因，为什么我们在人工智能方面的进展非常少，而且有很多不同的想法，有很多混乱的情况，是由于一旦人工智能方面出了什么成果，可能会冠以其他的名字，就不叫人工智能了。

　　举个例子，比如说语音识别，我不知道中国对语音识别的普及率高不高，但是我在电脑上就一直使用英文的设施，而且用得非常好，语音识别最开始应该是属于人工智能一块的，但是它给了不同的名字，叫语音识别，就不属于这一块了，我建议大家在中国也要使用语音识别。

　　人工智能就好象是哲学，因为哲学也是一团糟的领域，哲学中间分了不同学科，一旦有什么东西获得成功就可以获得很多的名字，比如说数学、语言学都是这样子的。

　　马丁努斯·韦尔特曼：其实这样做是不公平的，为什么人家说人工智能有些项目并不是很成功呢。真正困难的是对不同领域的界定不清的问题。真正困难的是你能否教会一个计算机去欣赏一幅画，然后说这幅画很美。

　　巴特勒·莱普森：我会非常愉快地接受这个挑战，给大家举个例子，有一个非常有名的荷兰画家，真迹只有大约四十幅，但是四十年代的时候，有一个专门模仿他的画家，当时很多人不相信他能画出以假乱真的画。但是今天可能很多专家就会发现仿造的画并不是真迹，但是四十年代的时候专家都被蒙骗过去了，所以我非常乐意接受韦尔特曼给我的挑战，能够编一个程序，告诉计算机哪些是真的画，哪些是假的画。

　　马丁努斯·韦尔特曼：比如说我也很欣赏一个画家的话，我之所以说它是漂亮的，重要的原因是我知道这幅画是名家画的。大家知道在法国有一些洞穴当中有史前人的画，这些画非常简单，儿童都能够画出来，但是你在看的时候，你会非常欣赏这些画，因为你知道这是很久很久以前，史前人的画，你在看的时候好像是在跟历史交流，能够见证当时的人作的画，正是因为你和历史有了交流，所以你才能更好地欣赏这个画。

　　马丁努斯·韦尔特曼：我实际上是参与过类似的一些项目，比如说八十年代建成了一个电子的对撞机，另外也参与了欧洲高能粒子方面的实验决策，我也参与了强子对撞机最开始的决策，我想告诉你的是这样一个浩大的工程并不是个人努力的结果，而是欧洲很多人共同努力的结果。当然非常重要的是，决策者必须是一个对这个学科有知识、有了解的人，这要比那些对这个学科毫无知识、一点都不知道的人来做决策好得多。

　　马丁努斯·韦尔特曼：您刚才问我对实验结果有什么预期，我可以坦诚告诉你，对于我们能预测的结果我们就不需要做实验，我们必须从大自然当中寻找答案，但是没有人知道大自然会给我们什么样的答案，就好象我们三、四十年代的时候做粒子物理的实验，当时就是没有人知道粒子物理的实验会得出什么结果，所以您刚才问我对实验有什么样的期待，我想我们实际上就是要去做一个实验，去寻找那些我们根本想不到的、预期不到的结果。

　　主持人王蓉：我看到今天咱们在座的都是普通的民众，有白发苍苍老人，有中学生，我想知道两位专家参加这种讲座的感受是什么。

　　马丁努斯·韦尔特曼：不管听众的年龄层是什么样的，不管是贫穷还是富裕的，我想大多数的听众都是意识到科学和文化对于一个社会是多么重要的。所以我也鼓励大家一直关注科学，因为科学并不是像我们现在一个消费品一样，一个东西，你吃完就没了，它是会永久持续下去，传给我们下一代的，所以它非常重要。

　　巴特勒·莱普森我觉得任何一个场合如果能够增进大家对科学和技术了解的话，这都是一个好东西，今天的场合是非常好的场合。