科学发现的三大女神

一个伟大的新想法有多少是来自纯粹的灵感?相关的问题是，有多少应该来自蛮力实验(现在通常是机器辅助)，有多少来自纯粹的意外和巧合?我认为，从远处看，这是一个知识之泉的三个主要来源。所以当我们得意地把杯子浸进去时，我们喝的是什么混合咖啡?

我们可以请一些杰出的专家证人就每一点发言。关于艾萨克·牛顿如何在数学和物理领域有如此多的发现，他的答案是:“通过不断地思考”。(注:要想成为下一个艾萨克·牛顿，这是必要的，但还不够。)

关于试错实验，托马斯·爱迪生(Thomas Edison)曾说过天才的汗水与灵感之比(他估计是99比1)。至于在正确的时间出现在正确的地点，我会引用弗朗西斯·克里克(Francis Crick)发现DNA结构时的话:“我们的确是在胡乱摸索中偶然发现了黄金，但事实是我们在寻找黄金。”

选择正确区域的能力不容小觑;这实际上是一个高层次的科学功能

克里克说得有道理，就像他经常做的那样。引用另一位著名的证人路易斯·巴斯德的话:“命运青睐有准备的人。”“那些获奖的发现都被人们揉成一团扔进了垃圾桶，或者被扔进了垃圾桶，而这些人都没有意识到他们在看什么。而这可能是最重要的因素:当有价值的东西到来时，识别它的能力。这些方法(双手抓着头，盯着天花板，进行数百次重复试验或四处乱摸)都不会有效。选择正确区域的能力不容小觑;这实际上是一个高层次的科学功能。

由于我们越来越依赖机器，这比以往任何时候都更加重要。至少从17世纪开始，这种依赖一直在增加，但工业在物质和智力方面的进步加速了这种依赖。在物理上，自动化和小型化已经使暴力实验成为可能，这将使爱迪生完全失去意识。在智力上，各种数据挖掘和机器学习方法使我们能够处理比人类大脑能够处理的多得多的信息。

我相信我们应该庆祝这一点，但这并不是一个普遍的观点。举个例子，通过随机实验发现新的化学反应，现在通过自动反应筛选是可行的，这被一些人认为是不优雅的，在最坏的情况下是某种程度上的“作弊”。他们认为，新的反应和新发现应该来自脑力和灵感，而不是比以往任何时候都更迅速地瞎折腾。但坦率地说，任何从事药物研发的人如果有这种想法，都应该考虑这种世界观与高通量筛选现实的交集。没有比这更能展示实验性的蛮力了。(顺便说一句，当我刚开始在制药行业工作时，为计算机辅助药物设计这个热门的新领域准备了一个新房间，门上挂着“CADD”的标志。大厅对面的化学家们用他们自己的标志做出了回应:BADD，即脑辅助药物设计。)

我是说闪现的洞察力和灵感是不需要的吗?当然不是——它们至关重要。但这些也不够。当意外发生时，我们必须做好准备，我们也必须做好准备，让低层次的实验在适当的时候为我们指明道路。对人类能力的浪漫主义观点对我们甚至不能保证人类能够解决的问题几乎没有用处。伊丽莎白时代的科学家弗朗西斯·培根(Francis Bacon)呼吁科学实现“一切可能的影响”，我们需要所有的工具来实现这一目标。我们应该放下骄傲和偏见，开始工作。