作者:王兆昱 来源:中国科学报 发布时间:2024/10/26 22:49:31
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1000万奖金“到手”,他和妻子决定全部捐出

 

10月25日,2024世界顶尖科学家论坛在上海开幕。今年的世界顶尖科学家协会奖(以下简称顶科协奖)“花落”两位科学家——美国康奈尔大学计算机科学教授Jon Kleinberg和约翰斯·霍普金斯大学医学院教授Jeremy Nathans。

在当天下午的媒体见面会上,两位新晋得主进行了分享。其中,对“诺奖得主是否与圈子有关”的问题讨论,尤为亮眼。对于个人所获的顶科协奖奖金1000万元人民币,Jeremy Nathans直言,他和妻子决定把奖金全部捐出去。

以下是这场对话的精彩内容。

Jon Kleinberg(左)和Jeremy Nathans 图源:世界顶尖科学家论坛

  ?

问:在获得顶科协奖后,对奖金有什么规划?1000万元确实是一笔巨款。

Jeremy Nathans:我和妻子决定把奖金全部捐出去,尤其是捐给与儿童相关的慈善组织。

问:有研究显示,诺贝尔奖得主的同学或同圈子的人更容易在未来获得诺奖。如何看待这个现象?

(注:Jeremy Nathans的父亲是1978年诺贝尔生理学或医学奖得主Daniel Nathans。2017年,Nathans一家决定拍卖父亲的诺奖奖牌,并将所得款项捐赠给汉弥尔顿·史密斯奖。)

Jeremy Nathans:我来谈谈这个问题。

杰出科学家的出现与导师有一定关系。例如,顶科协主席Randy Sheckman是诺奖得主,他的两个学生也得了诺奖。今年诺贝尔化学奖得主David Baker就曾是他的学生。这并不令人惊讶,优秀的后辈有更大概率出自实力雄厚的实验室。

但我也想说,有很多伟大科学家的出现都是出人意料的。爱因斯坦就是一个很好的例子。早年,爱因斯坦并不是个好学生。在瑞士读书时,教授对他的能力不以为然。我认为他并不是没有能力,只是那时没有展现。之后,爱因斯坦的研究工作展现了出色的创造力和影响力,让许多人感到讶异。

这样的例子很多,我认为这是更正常的例子。这彰显了教育体系的有效性。在中国,教育体系是特别有效的。即使是某个小村庄里长大的穷孩子,如果在学术上有天赋,Ta也能接受良好的高等教育,并成为科学家或工程师。这真的很棒。这是智力社会流动的终极目标。

Jeremy Nathans 图源:世界顶尖科学家论坛

  ?

问:今年,诺贝尔物理学奖第一次关注人工智能领域,而顶科协奖一直关注智能科学,甚至比诺奖更早。顶科协奖是否有潜力达到诺奖这样的影响力呢?

Jon Kleinberg:顶科协奖是一个更年轻的奖项。但对世界而言,它在做一项伟大的工作——借助大型协会活动,更广泛地将科学家聚集在一起,真正促进很酷的合作意识。

任何奖项对年轻一代科学家都很有激励作用。我年轻时,对获奖很关注。随着时间推移,我慢慢意识到,获奖不只是惊喜,更关乎领域的进步,以及你能在专业领域建立的专业联系。

Jon Kleinberg 图源:世界顶尖科学家论坛

  ?

Jeremy Nathans:诺奖有令人赞叹的历史,保持着“善于选择优秀科学家”的纪录,这一点对任何奖项都很重要。

顶科协奖也保持着很好的纪录。如果坚持50年,也可以成为同样有影响力的奖。

问:请问Nathans教授,你总是坚持做实验。为什么自己亲力亲为做实验那么重要呢?

Jeremy Nathans:我很喜欢泡在实验室里,就像拉小提琴,不断地练习。这是让我保持谦卑的一个好方法。

在科学里,实验大多数是不成功的——这是学生第一次进实验室时最先学到的。教科书上的实验都是成功的。但当你真正开始动手做实验,你会意识到,现实情况有多么不同。因此,亲力亲为做实验能让我脚踏实地。

另外,做实验能让我帮到学生,为他们提出一些“接地气”的建议。

问:请问Kleinberg教授,作为计算机科学家,你谈到与社会科学家合作的经历,从更广义的角度,你如何看待社会科学发展的重要性?

Jon Kleinberg:社会科学与数据一起,对我们的研究事业、科学事业以及政策决策产生了巨大影响。决策要循证,而证据往往来自社会科学。

事实上,社会科学非常难。在物理或生物学科,有很多专业术语,我们一听便知,这个课题不容易。但社会科学问题往往显得平易近人,如“为什么群体会因冲突而分裂?”这掩盖了它们的难度。问题与日常生活更接近,并不代表答案很直观或简单。

社会科学有着悠久的历史,一直遵循“将许多不同技术引入其中”的传统。我所在领域的人,希望将计算建模、数据科学、网络分析等与社会科学结合,解决一些传统的方法论问题。

问:今年的诺贝尔物理学奖颁给了人工智能相关的研究,有人说人工智能并不属于物理学的范畴,Kleinberg教授如何看这个争论?

Jon Kleinberg:自诺奖公布以来,大家都在争论。我不觉得领域之间有很清晰的边界。而在学术界之外,人们也不会过于关注领域的划分,他们更希望重要的问题得到解决。

领域的划分可能只是科学家们为了更方便地解决问题,但并非一成不变。

人工智能涉及很多领域,输入和输出都是跨领域的。在输入方面,有思考认知过程的人,有思考高效算法的人,还有像物理学家一样思考能量最小化算法的人。在输出方面,人工智能与许多学科都有潜在的相关性,可以为许多学科作出贡献。

2024顶科协奖“生命科学或医学奖”授予Jeremy Nathans,表彰他在发现人类颜色视觉的基因、调控和可塑性,以及阐明导致失明的疾病机制方面作出的贡献。

2024顶科协奖“智能科学或数学奖”授予Jon Kleinberg,表彰他在计算机科学与社会科学交叉领域作出的开创性贡献,包括他在社会网络和算法公平性领域发挥的智识领导力。

 
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