大家好,我是爱哲。欢迎来到 故事FM 和 小米汽车 共同策划的视频播客栏目「最酷的朋友」。在这个栏目里,我会带你去见一见那些有趣又酷的小米车主。
如今我们生活在一个面临着巨大「不确定性」的时代。技术在快速变化,很多职业的未来变得模糊;昨天还被认为理所当然的知识和经验,今天可能就需要重新理解。我们每天接收到大量信息,却常常更难判断什么值得相信,下一步又该往哪里走。
人在不确定的时候,本能地会想寻找一些确定的东西。而数学,大概是最容易让人联想到「确定性」的学科。
一个数学结论要么成立,要么不成立。清清楚楚,简单直接。它似乎能告诉我们:无论世界多么混乱,至少还有一些事情可以被证明。
但我很好奇,真正生活在数学世界里的人,会怎样看待这种确定性?他们会比我们,少一分焦虑,多一分笃定吗?
▲本期节目在视频号播出精简版,在 B 站播出完整版
我没有数学天赋
爱哲:
我觉得自己有一点膨胀了,因为这次请到的嘉宾,是四川大学数学学院的申力立教授。之所以说我有点膨胀了,是因为周围的人全都知道,我是一个数学的学渣。我真的采访过很多各行各业的朋友,但是,数学是我从来不敢去挑战的一个领域。今天我们可能会聊到很多有关「数学之美」的内容。
申力立:
我其实不是一个很有数学天赋的人,我的同事里面有很多非常聪明的人。我自认为,我跟他们相比有一个差别,就是我非常能够理解「凡人」的痛苦。
什么意思呢?就是我在做本科数学教学的时候,我能理解很多同学上课是听不懂的。因为我在本科的时候,就长期处于这样的一种状态中。当然不是所有的内容都听不懂,就是经常会出现听不懂的状态——不像那些聪明的同学,他们觉得数学是一件很轻松的事情。
其实我接触数学确实很早,从小学就开始学奥数。从小学到初中好像都没有遇到过什么有难度的东西,一直到高中才觉得有挑战性了。
我在高中阶段参加了三年奥数培训,算是一流水平的培训,结果连奥数一等奖都拿不到。高考就更惨了,数学我「只」考了 124 分。因为在我们当时的定义里面,如果你是参加数学竞赛培训的人,大家认为你应该轻松考上 140 的。
其实我到川大念数学专业的原因,就是因为高考数学考砸了,第一志愿没录取。之后的硕士阶段、博士阶段,我都是在川大数学系,毕业去加拿大做了两年博士后,又回到川大工作。
那我在什么阶段开始真正进入这个专业,真正把基础数学作为自己术业的呢?大概是在大三的时候,那时候我觉得自己真的有点儿喜欢数学了。
我大三拓扑学的张德学老师,也是我后来硕士研究生的导师,当时在期中考试里,他出了一道题,定义了一个拓扑(我不展开讲,不然大家都听睡着了),这个拓扑呢,叫互素整数拓扑,或者叫格伦布拓扑,最后可以推导出素数有无穷多个。我当时觉得这个事情实在是太有意思了,然后正巧那次期中考试我考了 100 分,我把那个证明的每一步都写得很完美。又正巧呢,我特别喜欢抽象的东西,什么东西越没用我就越喜欢。那什么东西越没用呢,那不就是基础数学吗?
爱哲:
你为什么把它定义成「没用」?
申力立:
基础数学就是,你研究的动力是出于兴趣,而不是出于「我能够把它变成什么现实的产品」 。这不是出于功利的目的去做研究,而是出于,这个结果非常漂亮,这个结果非常美,出于这个角度去做研究。
数学之美
申力立:
我的研究领域是范畴论和拓扑学,这里面有很多例子,向你展现数学是美的。
比如,我们可以把数学的世界看成一座城市,这个城市里面有花园,有河流,有一些小山,可能还有一些楼房。如果你要研究这些数学对象具体是什么样子,就需要进入到这条河流里,比如坐一条小船,在河流里面缓缓地划过,或者进入一座楼房,进入一个公园,去仔细地感受它,你才能够把这个数学分支学透。
但范畴论不一样,它就像一个航拍器,飞在空中,能更清楚地看到在地面上看不到的全貌,以及更大的脉络,我们叫做 big picture。
范畴论就是一种揭示抽象数学结构之间的联系的理论,去研究地面上的这些河流、树林、公园,还有楼房,它们之间的关系是什么。
再给你举一个拓扑学的例子,在拓扑里,一个甜甜圈和一个马克杯是一样的。咱们把一个马克杯的杯底从底往上拉出来,然后再把把手变粗一点儿,再把杯体的部分捏扁一点,你就能把它连续地变换成一个甜甜圈。那在拓扑的意义上,一个马克杯和一个甜甜圈是同胚的,它们具有相同的拓扑结构。
还有就是一些几何图形上的美,比如黄金分割率就是从斐波那契数列来的,前项比后项一直比下去,收敛到的一个极限。你有感受到这很美吗?
爱哲:
是的,就是我们经常能够从一些几何图形当中意识到美,好比黄金分割率,向日葵种子的分布一类的。但是我也知道,在你们数学行业里,大家都认为欧拉公式很美,对吗?但这个我是没办法感受到。
申力立:
我认为欧拉公式很美的原因在于,它把自然对数的底数 e、虚数、圆周率 π,全都融合到了一个非常简单的公式里面,核心就是极致简洁。
但是我们做范畴论的人,心中的美有另一层标准:什么时候觉得美?一定是把两个完全不同的东西找到了内在联系,我们最喜欢把不同的事物关联到一起。
数学教授 X 米粉
爱哲:
我知道你是一个米粉,数学教授和米粉是一个有趣的联系。
申力立:
我回忆了一下,应该是 2015 年,我家最早买的小米生态链产品是小米第一代空气净化器。小米的设备对数字有执念的人来说是非常友好的,像家里的空气湿度、空气质量,所有东西都恰恰好达到你的要求,这些都能直观呈现。
现在我家里已经有几十件小米的各类设备,很多小件都可以互相连接,特别有意思。上个周末,我还搭了一套 Miloco2.0,AI 驱动的智能家居体系。
原来的智能家居体系,需要人主动操控,要么通过手机米家 APP,要么呼叫小爱同学,只能人为设定固定规则,现在我把它做成 OpenClaw(龙虾)的插件,你只用自然语言描述需求,AI 就能读懂你的需求,自动配置空调联动。当然我还在持续探索,才刚搭建完成。
爱哲:
发我,我也安装到我的龙虾里哈哈,感觉这个还是需要一点极客经验才能完成。其实很多人知道您,是因为雷军在一次演讲当中提到,小米宣布造车的时候,你就专门买了一个车位,等着小米造车。
申力立:
是的,一等就是三年。当时家里挺需要第二辆车的,我家离川大很远,常年需要开车,我太太日常也需要用车。但得知小米要造车之后,我们全家一致决定,先等等小米汽车再说。
因为我们全家人,包括我、我太太、双方父母,全都在用小米手机。我们最期待的就是手机和汽车深度互联,小米会造车,融入完整小米智能生态,在我们看来是最合理最值得期待的,所以我们愿意等。
等到小米 SU7 正式上市,我的订单下单时间是开售第 6 秒,算是国内第一批创始版车主。在提车的时候,并没有太激动的感觉。为什么呢?雷总发布会就说过,如果不是铁杆米粉,不建议抢创始版,因为小米当时还没完全跑通销交付流程。我们这批创始版车主,某种程度上相当于帮小米测试、完善交付流程的「小白鼠」。我在交付现场能明显感觉到,小米交付中心的工作人员也都处在「新手村」的状态,整套流程刚刚搭建完成。
但把车开出交付中心之后,感受就完全不一样了。当时路上几乎看不到小米汽车,等红绿灯时,旁边宝马车主摇下车窗主动和我们打招呼,回头率拉满,特别夸张。还有一次路口,旁边小货车司机开窗问我:「这是小米的车吗,你们这么快就提车啦?」
接着就是上牌的时候,因为要停放等待几个小时,期间不断有人过来搭讪,询问车子的信息,情绪价值给得特别足。
在这个时代保持逻辑严密
爱哲:
愿意为一辆车等三年,放在当下的生活节奏里,很难想象。现在整个世界充满不确定性,国际环境、经济、大众价值观都在快速变化。有人说,数学是最具备确定性的学科,作为数学研究者,这套思维会不会让你看待世界时有更多确定性,会更加笃定?
申力立:
其实并不会。在数学工作者眼中,现实里所有事情本质都是概率。我们只会从大概率的角度规划事情。举个例子,不能因为存在高空坠物这种小概率风险,就不出门。
那么数学能带给我的安定感,不在于现实世界里的确定性,而在于推理过程的严密性,这也是基础数学研究和工科最大的区别。比如工科研究里,算法、模型跑通、效果达标就可以落地,更看重最终效果,但数学研究者无法接受缺少严谨证明的结论,过程和结果同等重要,必须一步一步完整推导,逻辑闭环。
但这种严密思维,也会让我有点像个典型的「死理性派」,我无法接受自己说出任何逻辑不严密的话。写论文时,同行都清楚我的文稿完整度、逻辑严谨度标准很高。生活里,哪怕在微信群、QQ 群发消息,只要发现词句逻辑有漏洞,我都会撤回修改。在上古 Web2.0 时代、博客时代、包括现在知乎上的文章和回答,我都会反复修改多遍,保证逻辑完整。
我早年做过不少 BBS(论坛)版主,但移动互联网普及之后,我已经和当下网络环境脱节了。有很多朋友劝我开微博、公众号,我都不太适应,我至今坚持写长篇博客,也不期待有人看到,我就停留在上一个时代吧。
现在大家习惯用碎片化短句发布观点,但短短几句话没办法把逻辑讲严密。我很难接受网上那种随意发言、通篇逻辑漏洞的表达,每次看到都会下意识刨根问底,查证言论背后的事实,所以我很难被网络段子、热点舆论带节奏。其实长期保持这种思考方式,挺消耗精力的,有点累,所以现在我会有意识减少公开表达。
爱哲:
那你会对当下年轻人的网络表达方式感到不满吗?
申力立:
现在我们 80 后都被称作「老登」了,就像我们对上一代的期待一样,不要去对年轻一代指手画脚,这是属于他们的时代。
无功利的纯粹热爱
申力立:
外界总觉得数学是封闭在书斋里的学问,那我们基础数学研究者的生活也确实非常简单,比如说读读文章,看能不能想到什么新的问题,尝试能不能解决它,如果解决了,写新的论文。
应用数学、工科不太一样,比如人工智能方向会有大量横向项目,需要协助企业解决各类实际问题,但我们基础数学基本只关注国家自然科学基金相关课题。圈内有个很有意思的对比,工科学生需要帮导师完成项目任务,数学系是导师帮着学生一起做问题。
虽然基础数学没有大量商业化应用和丰厚产业资金加持,但这不代表它完全没有实用价值。比如现在热门的拓扑数据分析,大量运用到了代数拓扑理论;微分几何、微分流形知识,也广泛应用在人工智能神经网络研究里。只是我们在挑选研究课题时,不会以能否变现、落地应用为出发点,我们的核心驱动力和艺术创作相似,依然是从兴趣出发,以这个东西做出来的结果很漂亮为出发点,这就是一个数学的审美。
即便选择基础数学这条路,我在研究生阶段也挣扎了很久,时常会想到很多世俗的东西,思考这份研究的意义在哪里。
爱哲:
这种纯粹靠兴趣驱动的研究,非常难得。但可能现在当下大部分人,挣扎可能是一种常态,维持生计也好,或者说是有太多世俗东西要让我们去花费心思去争取。研究基础数学的人,就是非常纯粹的,有一点像不去进入那种世俗世界的一群人。前几天我还专门重读了 1970 年代那篇影响全国的报告文学《哥德巴赫猜想》,读完很有感触,当时是让全国人民都知道了陈景润。
申力立:
对,大家都知道陈景润。但我不是做数论的,隔行如隔山。哥德巴赫猜想是一个「1+1」猜想,即任意大于等于 4 的偶数都能拆成两个素数之和。陈景润证明的「1+2」虽然是更弱一层的结论,但是这个猜想是证明路上关键的一步。
其实数学领域里,你可能一辈子也解决不了几个真有意思的问题。很多学者穷尽一生,也只能在细分方向往前推进微小一步。一个数学难题往往耗费很长时间反复推演,当最终完整证明结论的那一刻,就是属于我们的高光时刻。
但是,是不是只有哥德巴赫猜想这种全民熟知的难题,才有研究价值?著名数学家陶哲轩曾经讨论过普通数学研究者的价值:因为数学分支极其繁多,但每个人的精力是非常有限的,任何人都只能深耕其中一小块领域,天才也无法兼顾全部方向,所以每一位深耕细分领域的数学工作者,都有不可替代的存在意义。
爱哲:
毕业后我第一份工作是在中国地质图书馆,跟着外出实地考察地质现象。我发现这个行业,动辄以百万年为计量单位,因为几万年地层都不会发生变化。我感觉地质学和数学有相似的「永恒性」,就是无论外界如何快速更迭,一块化石,一个公式,立在时间长河里,都有一种巍然不动的美感。
申力立:
基础数学确实有相似的地方。比如普通人眼里 80 亿人口、亿万光年都是极大的数字,但数学里区分有限与无限,再庞大的有限数字,和无限之间都隔着巨大鸿沟。但跨过这条鸿沟,数学的语言和逻辑依然是相通的。
其实我此前认同,如果宇宙存在其他文明,数学会是全宇宙通用的共同语言。但读完《三体Ⅲ・死神永生》之后,我有了另外的思考。
传统科幻作品大多描绘星际文明交流、合作贸易,哪怕存在冲突也具备沟通基础;但《三体》构建的「黑暗森林法则」,更高维度的文明甚至可以修改底层数学规律,有可能数学规律都会被作为武器用来攻击。这种设定太过颠覆,我完全无法想象。
我上课经常和学生说,人类是三维生物,只能直观想象三维空间。爱因斯坦提出我们所处的空间是三维流形,三维流形必须嵌入四维空间才能直观具象化,人类永远无法想象四维空间的样貌,只能依靠数学计算推导理论结果。虽然无论多少维度,都能通过公式演算,无限维空间也能严格定义,但我们人类始终无法具象感知。
但《三体》毕竟是科幻小说,回到我们地球世界,我还是认为数学规律是确定的,数学的逻辑是相通的。在数学层面之外,《三体》里有一个观点我十分认同:一个文明不能偏安一隅,只有走向星辰大海,才能获得长久生存。如果一个文明把火种散播到上万颗星球,从概率层面来说,整体存续概率会大幅提升。
雷总演讲里也多次提到星辰大海,不要只看眼前。那么想要走向星际航行,离不开物理,再往前推,基础数学就是支撑一切的底层基石,我也找到了自己研究的核心价值。
爱哲:
看得出来你很喜欢刘慈欣的作品,我想起来他的《朝闻道》里,高等外星文明答应地球上的科学家,让他们知晓宇宙终极真理,但知晓后就要付出生命代价,换作是你,会做出这个选择吗?
申力立:
其实我之前和 AI 聊过这个话题,我能理解书中科学家的选择,但我不会这么做。科学家是人类极为珍贵的财富,虽然交换的是自己的生命,但对整个地球社会、科研领域都是巨大损失。
AI 时代的信仰
申力立:
其实在 AI 到来之前,科研、教学的节奏可以很慢,如今 AI 带来大量不确定性挑战,各行各业内卷加剧,这是可以预见的趋势。比如 AI 比任何人类老师都更有耐心,可以无限制反复答疑,不会产生情绪,未来一定会成为课堂常态化工具。AI 深度介入教学,短短几年内就会全面普及,这是无法阻挡的。
爱哲:
我觉得,很多科研工作者的求知欲极强,哪怕忽略自身生存,也期待在有生之年见证科技跨越式突破,你也是这样吗?
申力立:
是的,作为科研工作者,我十分期待技术带来的变革,很多领域本来就是不破不立。
说回到我作为米粉的角度,就像当年外界普遍不看好小米造车,因为造车业务消耗巨额现金流,市场上蔚小理已经抢占先发优势,大众对小米整车的机械素质也是一无所知,但我还是选择成为小米车主,就是因为相信。
我小时候读了很多科幻小说,一直对科学抱有纯粹向往。长大后,出国做博士后,经常有人问我信仰什么,国外人很关心信仰。
我的回答永远是:I believe in science,我相信科学。
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Staff
讲述者|申力立
主播|@故事FM 爱哲
制作人|王家猫
运营 |鸣鸣
「最酷的朋友」视频播客 Staff
节目策划|爱哲
商务策划|宋普
监制编辑|王家猫
后期指导|汪灵子
运营策划|鸣鸣
联合出品|小米汽车 X 故事FM
成都拍摄 Staff
导演|戴莉
制片|蚊子
摄影|蔡孟 代林
摄助|王勇 辜振勇
场地鸣谢|成都麓镇 A4美术馆
bd@storyfm.cn
出品|声音故事传媒「故事FM」
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