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【下面的文字前些时候发表于《科技日报》,原题“费曼的最后一课”。下午我有课,所以不宜再用那个题目了。我原以为那黑板在Caltech的教室,其实是在家里。】
1987年10月,费曼病危,《洛杉矶时报》写好讣告请他过目。费老说,现在读了以后就没惊喜了(“I have decided it is not a very good idea for a man to read it ahead of time: it takes the element of surprise out of it.”)。三个月后,他缓过来了,在书房角落的黑板上写了两行自己的格言:
What I cannot create, I do not understand.
Know how to solve every problem that has been solved.
头一句话是数学老师常说的:如果你不能自己推导一个公式,那就还没懂。第二句是对第一句的补充:要知道如何解决每一个已经解决了的问题。做到第二句就很不容易,即使做到了,也未必能做到第一句。我们都通过“跟踪”课本和论文来了解已解或未解的问题,而“跟”是不可靠的。有小伙伴(Leonard Mlodinow)回忆(见《费曼的彩虹》(Feynman’sRainbow: a search for beauty in physics and in life)),他听费老说过,不要“跟”(follow)人家的论文,正路是跟不上的,你得自己开路,那样你才会“懂”它,才可能信它(When you can derive ityourself then you understand it)。费老的同事戴维(David L. Goodstein)问他,为什么半自旋粒子服从费米统计,费老说正想给新同学讲呢。几天后他才发现讲不清,承认“我们还没真正把它弄懂”(That means we really don'tunderstand it)(见Goodstein的 "Feynman's Lost Lecture: The Motion of PlanetsAround the Sun")。
在我们寻常的话语中,知呀懂呀信呀,都口头禅了,当听人谦虚地说“略懂皮毛”时,他可能只是道听途说地知道一点儿;当他说“我不大懂”时,那是真的一点儿也不知道。“懂”的意思生活化了,“懂”的浓度也就淡化了。说翻译妄言“信达雅”,说艺术空谈“真善美”,说科学唠叨“求是创新”,都失去了本来的意思,与美女帅哥的爱称泛滥,几乎是一样的时尚。犹如去寺庙朝圣进香的,信什么?知什么?懂什么?不过是费老说的“跟”,也是Gustave Le Bon所说的“集体无意识”的乌合之众——乌合的本质就是“跟”。如果自己没有思想的经历,滔滔不绝说的一切都不过是跟风而已。
费老为量子电动力学奉献了一种划时代的方法(“费曼图”),却说“没人懂量子力学”。他并不认为他的“费曼图”是真正的科学发现。他对MIT史学家维纳(CharlesWeiner,曾做费曼的口述历史)说,那图只是他思考微扰计算的一种“速记法”(shorthand)。他并不靠图像来思考,他靠的是数学。费曼图虽有助于写出计算式,也不过是一种纯碎的形式符号,不表示任何真实的粒子过程,所以没有揭示理论基础,当然就不能算“懂”。有趣的是,很多量子论大师傅都坦白说不懂量子力学。为什么不懂呢,也许可以同大家“懂”相对论来比较——费老说,一定有粉多人懂相对论的。相对论是从原理开始建立起来的理论,有完整的逻辑,而量子力学不是。戴森(Freeman Dyson)回忆说,费老就喜欢通过“从头重建物理学”(understanding theworkings of nature by rebuilding physics from the bottom up)来认识自然的运行,所以“懂”的经历应该就是从头起步开始创造的过程。
现在我们可以“精确”解读费老黑板上的第一句话了:只有当我们能创造什么东西时,才算真的“懂”它了。这令我们想起爱因斯坦的名言:世界上最难懂的事情是世界是可以懂的——我们可以“懂”世界,是因为我们已经发现了它的很多运行法则。费老干脆把斯诺(C. P. Snow)的两种文化(人文科学与自然科学)划分为两个人群,其区别仅在于是否有足够的数学经验,是否能用数学“欣赏”(appreciate)自然。于是,那句话的引申是,物理学的真正的创造就是用数学写出自然法则。
费老的第一句是态度,也是信仰,而第二句话是践行它的基础,告诫我们要“亲历”前辈走过的路,也就是亲历思想。从前人们推导和演算数学,每一步都靠自己走,如今却被电脑代劳了。结果是,不懂流体力学的人可以模拟任何流体的运动(尽管分不清是牛奶还是石油),不懂概率统计的人也可以画出美妙的统计曲线和概率分布。可是,这样的图景终归是机器的游戏,不过是没有血肉的躯壳儿。本雅明(Walter Benjamin)在《机械复制时代的艺术》中说,最完美的复制品也缺乏特定时间和空间的现场感。我们可以说,在计算机复制的时代,科学也正在缺失“现场感”,“我”没有在问题的场,而只有数据在电脑的场。这会儿我们都应该自问,我哪儿去了?只有找回自我,才能重新回到思想的现场,进入原创的科学艺术境界。
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