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1000萬獎金“到手”,他和妻子決定全部捐出—新聞—科學網

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      作者:王兆昱 來源:科學網微信公眾號 發布時間:2024/10/26 20:26:42 選擇字號:小 中 大
      1000萬獎金“到手”,到手他和妻子決定全部捐出

       

      1000萬獎金“到手”,他和妻子決定全部捐出—新聞—科學網

      文|《中國科學報》記者王兆昱

      10月25日,獎聞科2024世界頂尖科學家論壇在上海開幕。金和今年的妻決世界頂尖科學家協會獎(以下簡稱頂科協獎)“花落”兩位科學家——美國康奈爾大學計算機科學教授Jon Kleinberg和約翰斯·霍普金斯大學醫學院教授Jeremy Nathans。

      在當天下午的定全媒體見面會上,兩位新晉得主進行了分享。部捐其中,出新對“諾獎得主是學網否與圈子有關”的問題討論,尤為亮眼。到手對于個人所獲的獎聞科頂科協獎獎金1000萬元人民幣,Jeremy Nathans直言,金和他和妻子決定把獎金全部捐出去。妻決

      以下是定全這場對話的精彩內容。

      Jon Kleinberg(左)和Jeremy Nathans 圖源:世界頂尖科學家論壇

        ?

      問:在獲得頂科協獎后,部捐對獎金有什么規劃?1000萬元確實是出新一筆巨款。

      Jeremy Nathans:

      我和妻子決定把獎金全部捐出去,尤其是捐給與兒童相關的慈善組織。

      問:有研究顯示,諾貝爾獎得主的同學或同圈子的人更容易在未來獲得諾獎。如何看待這個現象?(注:Jeremy Nathans的父親是1978年諾貝爾生理學或醫學獎得主Daniel Nathans。2017年,Nathans一家決定拍賣父親的諾獎獎牌,并將所得款項捐贈給漢彌爾頓·史密斯獎。)

      Jeremy Nathans:

      我來談談這個問題。

      杰出科學家的出現與導師有一定關系。例如,頂科協主席Randy Sheckman是諾獎得主,他的兩個學生也得了諾獎。今年諾貝爾化學獎得主David Baker就曾是他的學生。這并不令人驚訝,優秀的后輩有更大概率出自實力雄厚的實驗室。

      但我也想說,有很多偉大科學家的出現都是出人意料的。愛因斯坦就是一個很好的例子。早年,愛因斯坦并不是個好學生。在瑞士讀書時,教授對他的能力不以為然。我認為他并不是沒有能力,只是那時沒有展現。之后,愛因斯坦的研究工作展現了出色的創造力和影響力,讓許多人感到訝異。

      這樣的例子很多,我認為這是更正常的例子。這彰顯了教育體系的有效性。在中國,教育體系是特別有效的。即使是某個小村莊里長大的窮孩子,如果在學術上有天賦,Ta也能接受良好的高等教育,并成為科學家或工程師。這真的很棒。這是智力社會流動的終極目標。

      Jeremy Nathans 圖源:世界頂尖科學家論壇

        ?

      問:今年,諾貝爾物理學獎第一次關注人工智能領域,而頂科協獎一直關注智能科學,甚至比諾獎更早。頂科協獎是否有潛力達到諾獎這樣的影響力呢?

      Jon Kleinberg:

      頂科協獎是一個更年輕的獎項。但對世界而言,它在做一項偉大的工作——借助大型協會活動,更廣泛地將科學家聚集在一起,真正促進很酷的合作意識。

      任何獎項對年輕一代科學家都很有激勵作用。我年輕時,對獲獎很關注。隨著時間推移,我慢慢意識到,獲獎不只是驚喜,更關乎領域的進步,以及你能在專業領域建立的專業聯系。

      Jon Kleinberg 圖源:世界頂尖科學家論壇

        ?

      Jeremy Nathans:

      諾獎有令人贊嘆的歷史,保持著“善于選擇優秀科學家”的紀錄,這一點對任何獎項都很重要。

      頂科協獎也保持著很好的紀錄。如果堅持50年,也可以成為同樣有影響力的獎。

      問:請問Nathans教授,你總是堅持做實驗。為什么自己親力親為做實驗那么重要呢?

      Jeremy Nathans:

      我很喜歡泡在實驗室里,就像拉小提琴,不斷地練習。這是讓我保持謙卑的一個好方法。

      在科學里,實驗大多數是不成功的——這是學生第一次進實驗室時最先學到的。教科書上的實驗都是成功的。但當你真正開始動手做實驗,你會意識到,現實情況有多么不同。因此,親力親為做實驗能讓我腳踏實地。

      另外,做實驗能讓我幫到學生,為他們提出一些“接地氣”的建議。

      問:請問Kleinberg教授,作為計算機科學家,你談到與社會科學家合作的經歷,從更廣義的角度,你如何看待社會科學發展的重要性?

      Jon Kleinberg:

      社會科學與數據一起,對我們的研究事業、科學事業以及政策決策產生了巨大影響。決策要循證,而證據往往來自社會科學。

      事實上,社會科學非常難。在物理或生物學科,有很多專業術語,我們一聽便知,這個課題不容易。但社會科學問題往往顯得平易近人,如“為什么群體會因沖突而分裂?”這掩蓋了它們的難度。問題與日常生活更接近,并不代表答案很直觀或簡單。

      社會科學有著悠久的歷史,一直遵循“將許多不同技術引入其中”的傳統。我所在領域的人,希望將計算建模、數據科學、網絡分析等與社會科學結合,解決一些傳統的方法論問題。

      問:今年的諾貝爾物理學獎頒給了人工智能相關的研究,有人說人工智能并不屬于物理學的范疇,Kleinberg教授如何看這個爭論?

      Jon Kleinberg:

      自諾獎公布以來,大家都在爭論。我不覺得領域之間有很清晰的邊界。而在學術界之外,人們也不會過于關注領域的劃分,他們更希望重要的問題得到解決。

      領域的劃分可能只是科學家們為了更方便地解決問題,但并非一成不變。

      人工智能涉及很多領域,輸入和輸出都是跨領域的。在輸入方面,有思考認知過程的人,有思考高效算法的人,還有像物理學家一樣思考能量最小化算法的人。在輸出方面,人工智能與許多學科都有潛在的相關性,可以為許多學科作出貢獻。

      2024頂科協獎“生命科學或醫學獎”授予Jeremy Nathans,表彰他在發現人類顏色視覺的基因、調控和可塑性,以及闡明導致失明的疾病機制方面作出的貢獻。

      2024頂科協獎“智能科學或數學獎”授予Jon Kleinberg,表彰他在計算機科學與社會科學交叉領域作出的開創性貢獻,包括他在社會網絡和算法公平性領域發揮的智識領導力。

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