解锁科技创新“密码”
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——读《科技革命的本源：如何培育卓越研究与创新》
◎南 芃
从衣食住行到探索宇宙，人类的福祉与成功离不开科技的进步与创新。科技创新对于经济发展与国力强盛的重要性，亦毋庸赘言。
如何提高创新能力？有个广为流传的观念是：技术源自科学，因此，基础研究是技术进步的先导。《科技革命的本源：如何培育卓越研究与创新》这本书，就从分析这一类错误观念开始，系统性地阐述了科技创新的内部逻辑，并提出了培育卓越研究与科技创新的原则与方法。
本书第一作者文卡特希·那拉亚那穆提，是美国国家工程院院士、美国艺术与科学院院士、著名物理学家，曾任贝尔实验室固态电子研究实验室研究员和主任、桑迪亚国家实验室研究副总裁、哈佛大学工程和应用科学学院创始院长等职务。另一位作者杰夫里·颐年·曹，是美国桑迪亚国家实验室通信技术领域的资深科学家，并在E2O通信公司担任研发副总裁。
本书作者通过在三类主要研究机构（工业试验室、国家实验室、研究型大学）的亲身经历与大量真实案例，采用了物理科学、进化生物学等多个不同学科的视角与分析方法，对研究和创新形成了全新的认识。
三个知识库的作用
1945年，“曼哈顿计划”的提出者和执行人万尼瓦尔·布什，应罗斯福总统的要求，写下了一篇名为《科学：无尽的前沿》的报告。在雷达、青霉素以及原子弹在“二战”中大显身手的时刻，这篇报告提出了发展科学技术是美国战后建设的核心任务，成为美国科技政策的“圣经”。
在这篇内容涵盖了科技发展的战略与政策的报告中，“基础研究”被认为是“一切知识的源泉”，技术进步则是科学进步的产物。
然而，作者并不赞同这种观点。事实上，技术知识比科学知识更早就出现了，很多技术在能够被科学解释清楚之前就已经被发明了。例如，眼镜、蒸汽机、飞机，这些技术的发明都先于科学理论的解释。技术是可能在没有科学的情况下进化发展的。将铺捉到的现象为人类所用的过程，就是技术。它从自然界中引出现象，是一个巨大的模式与经验知识库。对应的科学事实，则有待于科学来解释。
而科学是人类认知到的客观事实和对这些事实进行解释的集合。简约性越强，因果性越强，其解释力就越强。爱因斯坦的方程式E = mc2使很多互相矛盾的事实和理论“讲得通了”。达尔文的进化论也是如此，它使得偏远岛屿上多样化自然物种、动植物繁殖等互不关联的事实连贯一致，“讲得通了”。
本书第一个重要的洞见就是，科学研究与技术研究是相互促进的，在发明和发现的循环过程中互相推进。具有代表性的例证是1947年晶体管的工程技术发明与晶体管效应的科学发现。这两者几乎是同时发生的。换言之，科学和技术是协同进化的：科学利用技术来发现新的事实，而技术利用科学来发明新的形式满足人类的期望。
为了进一步厘清技术与科学的关系，作者在书中对人类知识库做了分类：科学与技术是两个平等的知识库，没有高低之分。这些知识库的核心元素，如科学事实及其解释，技术功能与实现形式，是互相嵌套的。此外，第三个知识库尤为重要：人类文化。
简单来说，科学知识库对应“知道为什么”的知识，技术知识库对应“知道怎么做”的知识，而文化知识库，对应“知道做什么”的知识。例如在人工智能领域，人工智能与世界的互动，需要用感知与操控的方式来进行活动，这需要通过技术实现；它需要预测它与世界的互动会导致哪些不同的结果，这需要科学来实现。最后，它必须知道应该如何选择结果，也就是需要制定对结果进行评估的“目标函数”，这个函数由文化来提供。
问题与答案同等重要
关于科学研究，有个广为流传的观点是，研究的目的是回答问题，在技术领域，称为寻找解决方案。作者认为，这种观点忽视了另一个同等重要且互补的研究目的：发现新的问题。用爱因斯坦的话说，“形成新的问题通常比解决问题更为关键，因为解决问题有可能只需要数学或者实验技能。而提出新问题或新可能性，或从新角度看待旧问题，则需要创造性的想象力，这标志着科学的真正进步”。
正如技术与科学中的互动机制是循环往复的，问题与答案的互动机制也是循环往复的。在寻找一个问题的答案时，常常会冒出一个新的问题。比如X射线回答了关于什么导致屏幕上的荧光太远而不受阴极射线影响的问题，但是它最终却回答了如何给人体内部器官拍摄成像的问题。
由多个“问-答对”构成的模块化层级网络，就形成了人类的专业知识。
在科学知识网络中，位于层级结构顶端的是事实，这些事实，可以被视为问题：为什么会出现特定的模式？比如，一个球为什么下落的速度越来越快？伽利略的答案是球的下落速度随着时间线性增加。为什么球的下落速度会线性增加？牛顿的答案是万有引力导致了均匀的加速度。而广义相对论解释了万有引力，但是它本身还有待解释。科学探索永无止境，问题被解答了，而新的问题又产生了，但是这并不影响现有解释的力量。
在技术知识网络中，位于层级结构顶端的是人类期望实现的功能。比如，在iPhone的诞生之旅中，人类如何创造一个交互式显示屏的手机？史蒂夫·乔布斯希望多点触控防刮显示屏技术能够解决这个难题。有趣之处在于，不仅仅是问题在找解决方案，解决方案也在找难题。手势技术识别公司FingerWorks（2005年被苹果公司收购），坐拥电容式多点触摸表面技术，却曾濒临破产；专营玻璃和陶器的康宁公司在iPhone诞生之前，旗下超硬玻璃一直没有找到客户。最后，难题和解决方案互相找到了对方，但是我们的视角很重要，不同的视角意味着不同的创新风险。
往上的视角，iPhone的诞生，对应着一种市场风险。一个可以打电话、听音乐、上网的触屏手机是真实的市场需求吗？往下的视角，对应着各种技术风险：多点触控防刮显示屏、低功耗集成电路、锂离子电池、应用App的开发等。而这些解决方案，最初是为了回答其他问题而开发的，例如如何制造笔记本电脑。
横向看，科学和技术是两种知识库，但作为动态的知识库时，两者是相互依存的。例如，在iPhone上使用的大猩猩玻璃屏，这种技术形式与科学无关，但是在其开发过程中，却依赖于离子交换致使表面硬化这个深奥的科学知识。
难题和解决方案成对连接，谁连接谁，有时候只是视角问题，它们在寻找彼此。因此，问题和答案之间，不存在谁引领谁的差别，它们相互推动。
知识的进化规律
当我们意识到，科学和技术是两种性质不同互相嵌套的知识，它们通过“问-答对”机制在进化发展，第三个问题油然而生：科学与技术知识的进化有什么样的规律？
作者借用了一个生物学的概念“间断平衡”，用以描述知识进化的规律。在间断平衡进化模式中，进化的平衡周期会被不连续的突变性进步打断。在生物学中，典型的间断事件是一个恐龙的亚种突变性获得了飞行的能力，最终导致了现代鸟类的诞生。
将间断平衡的概念应用到知识进化中，其中平衡时期，可以视为对传统智慧知识的巩固，间断事件则可以称为意外，也就是对传统智慧的挑战与颠覆。意外的发生，也就意味着创建了一种新的范式，即促进知识进化所用的知识组合，或称元知识。范式会强化它所依赖的知识，与知识巩固形成循环关系，为下一个新范式播下种子。
人工照明技术的发展就经历了多次的范式更替：蜡烛、石油、天然气、电灯丝，以及最新的固态照明。受益于这些范式的相继创建，人工照明的发光成本在1800年至2000年的200年间，下降至7500分之一。
范式创新的结果不可预期，很多机构未必能从中获得商业优势。比较典型的例证是开源软件社区。用经济学的语言来说，知识是非竞争性物品，一种不会因为消费而减少的物品。
自20世纪80年代以来，华尔街那种短期的投资回报率衡量指标占了上风。作者认为，把这种观点应用在研究领域，是有局限性的。事实上，大部分研究的回报是长期和公共的，即使对于私营工业研究实验室也是如此。贝尔实验室、IBM、施乐PARC、杜邦和通用电气等实验室，其科学贡献包括信息论、2.7K宇宙微波背景、高温超导等；技术贡献有晶体管、半导体激光器、太阳能电池、以太网、合成橡胶等。这些研究成果都对长期公共利益作出了巨大的贡献。
本书从研究与创新的内部逻辑出发，用三个特征事实：技术-科学协同进化；“问-答对”构成的知识发现；知识进化的间断平衡，厘清了研究的本质，为卓越研究的培育提供了理论依据。在本书的最后一部分，作者提出了培育卓越研究的三条原则：一是将研究与开发区别对待，尽管二者同等重要。这需要组织形式、资金投入和治理模式的协调一致。二是拥抱“技术-科学”整体探索文化。这需要深刻理解科学与技术的共生关系，尊重科学技术的进化规律。三是重视人才培育。在研究绩效评估机制中，不仅需要评估成绩，还要评估实现路径。有些路径可能反复失败，但是也蕴含着成功的可能。
从ChatGPT到通用人工智能，从量子科技到生命科学，即将来临的科技革命对世界上每个国家和民族而言都是历史性的机遇与挑战。希望本书所提供的科技创新“密码”，能为科研工作者与领导者带来启发与思考。
