你们可能会奇怪为什么我把《模拟游戏》的剧照放在封面，为什么我把图灵的照片放在这。其实这个跟我今天要说的内容很有关系。

我以前讲过一种错误的找idea的方式：从别人的论文里面挑毛病。但是我发现，其实很多人，无论是刚入学的研究生，还是已经毕业了的博士，都往往会陷入到另一个痛苦的科研过程中。这种痛苦，可能不是因为他们挑别人论文的毛病导致的。而是因为另一个很容易被人忽视的原因：那就是先找到一个科研中遇到的问题，然后再去找答案或者方法去解决这个问题。

我知道一些不负责的老师，往往会跟学生说这么一段话：

我现在有一个课题，是研究XXX的。我们经过一段时间的调研，发现在研究XXX的过程中，遇到了YYY这个问题。如果你能把YYY这个问题给解决了的话，那么你肯定可以发表在顶级会议或者期刊上面。你想不想去解决YYY这个问题？这个问题很有意义，很多研究XXX的人都遇到了这个问题。YYY这个问题已经是被大家普遍认可的，你要是解决了，你将来可以在这个问题基础上，发表一系列的论文。

在这段对话中，往往导师貌似是在给学生指点一个方向，实际上很可能这个方向是一个大坑。因为这段话对里面，导师并没有给出一个idea，而是指出了一个科研的问题而已。大家一定要明确到底什么才是一个idea。

其实更加严重的是，很多学生在不明白一个idea的组成部分的时候，也往往误以为：只要我发现了一个需要研究的问题，我就是有了一个idea。比如说，有的同学发现在城市里面部署的pm2.5监测站有点少，在北京只有20几个监测站。这些监测站只能告诉大家监测站周围的pm2.5的情况，并不能反映出任意位置的pm2.5。于是乎，有的同学就误以为发现了一个重大的idea：如何计算出任意位置的pm2.5的数值？

这个时候，如果你是这个同学，你应该怎么解决这个问题呢？诺大的北京城，就这么20几个监测站而已，监测站之外的位置的pm2.5到底是多少呢？你怎么解决这个问题呢？

大家应该发现了，先找到一个科研中遇到的问题，然后再去找答案或者方法去解决这个问题，这种方式存在一个致命的问题就是：你只找到了一个问题，但是你不确定到底应该怎么解决这个问题。最后可能花了很长时间甚至一两年，也没找到一个合适的方法来解决这个问题。因为你并没有在找到问题的时候，有任何能够解决这个问题的insight。

当然了，很多科研中的非常困难的问题，也都是这么开始攻克的。然而，如果一个科研问题真的是很多人都没能解决的，那么我们真的需要问自己一下：我能解决这个问题么？或者，这个问题到底为什么别人没能解决？再或者，这个问题，到底有没有能过被解决的可能性？

为什么不能先找一个问题，后去找答案？

其实图灵的理论可以证明我说的是正确的。

如果大家学过计算理论的话，应该了解到当年图灵在研制计算机（图灵机）之前，他先做了大量的理论工作。基于这些理论，他才有信心制造出计算机。而他提出的这些众多的理论中，最关键的就是图灵停机问题。

这个问题翻译过来就是，一台图灵机一旦开始工作，它到底会不会停下来？一台图灵机开始工作，代表着它开始求解一个问题。他的停机代表着它已经找到了问题的答案。图灵最终证明了：一台图灵机是否能够停下来，是没法被证明的。

在电影《模拟游戏》里面，图灵制造出了图灵机以后，他并不能保证他造的机器能够在第二天早晨6点之前停下来，也就是他并不确定他能够在第二天早上6点之前破译德军的密码。

翻译过来就是：有一些图灵机（或者问题）在多项式时间内停不下来，甚至可能永远也停不下来。换句话说，有些问题，可能永远也找不到答案。那我再进一步，根据这套理论，我们可以得到一个结论就是：不是所有的问题都能在有限的时间内得到解决。 换句话说，图灵当年已经从数学上证明了一个可怕的事实：往往找答案，比找问题难多了。

于是乎，当我们面对一个科研的问题的时候，如果我们没有能过解决这个问题的insight的话，那么我们将处于一种非常迷茫的状态。在接下来的科研过程中，我们会陷入无穷无尽地探索当中。而这种探索是让人绝望的，因为你会发现你在一直失败。

那么如果我们反过来，先是找到一个insight，找到某些有趣的现象。然后利用这个现象做出一个有意思的设计，之后再给这个设计找一个合适的场景。然后从这套设计和场景中，再找到我们真正解决的问题，整个过程就容易太多了。

先找答案，再去定义一个问题

我之前介绍过aircloud这篇论文。这篇论文就是解决了我刚才说的，预测任意位置的pm2.5的数值。那么他是怎么解决的呢？作者在北京市部署了上百台他们自己设计的，廉价的pm2.5传感器，并且提出了一个很漂亮的模型来预测任意位置的pm2.5.

作者在写论文的时候，他的逻辑是：我们发现了一个非常严重的问题，那就是我们无法知道任意位置的pm2.5数值。我们发现了一个insight：pm2.5在空间分布上是连续的。于是我们设计了一个数学模型来预测任意位置的pm2.5。为了支撑我们这个庞大的模型，我们设计了一些廉价的pm2.5传感器。

可是，事实上，这并不是他们科研的真正思路。作者们当初是因为他们发现现在的pm2.5检测设备过于昂贵，于是他们开始设计一款廉价的pm2.5传感器。这种pm2.5传感器设计好了以后，他们发现既然这么便宜，我们就大量部署一下看看效果吧。结果如他们所料，大量部署了pm2.5传感器以后，他们可以实现了精准预测任意位置的pm2.5。最后他们才把精准预测任意位置pm2.5当作他们解决的问题，然后形成了他们论文。

我想说的是，很多科研成果，不是先预设好了一个十分困难的科研问题，然后大家去找答案。这个不太现实，图灵已经证明过了。而现实是，好的科研成果是通过作者对于实验和理论的长期积累以后，发现了一些有趣的现象和insight，然后弄出了一套方法，最后再去找一个科研问题套在这个方法上面而已。

而这种做科研，或者说提idea的思路，往往更加高效。提出来的idea有着insight的支持，也就几乎不可能会失败。这种idea经常可以在很短的时间内就做出来。

《硅谷》

有个喜剧叫《硅谷》，讲的是几个人一起创业的故事。我在2017年的时候，方小文同学告诉过这个电视剧不错，但是我没看这个电视剧。前几天我把这个美剧看了一遍。一共6季。

这帮人在创业的时候，先设计了一款app。这就相当于我们先找到了一些insight，然后设计了一个方法。

然后他们去拉投资。在接触投资人的过程中，他们逐渐发现他们设计的app不满足投资人的需求。于是乎他们开始把他们的app进行重定位。这就是一个在做论文重定位和寻找新场景和新问题的过程。

最终，他们的app发布了，然后根据用户的需求还需要增加新的功能。这就相当于我们在之前的论文的基础上，做一些扩展，等等。

从这里面大家可以看到一个有意思的事情：创业公司想要成功一定是掌握了一些核心技术，然后把这些技术用在不同的商业场景中。这样一来，技术本身可以去适应新的场景。而不是我先找一个商业场景，之后再试图解决这个场景里面的问题。这个跟科研是一样的。

其实，科研真的没那么复杂。一切喜欢把科研神话和妖魔化的文章，都是在忽悠人的。科研本身，是一种创新。而这种创新往往伴随的是风险。所以科研的核心也就是如何控制风险。今天我给大家介绍的这个思路，也是众多控制风险的方法之一。加油吧。

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