点击右上角
微信好友
朋友圈
请使用浏览器分享功能进行分享
东西问丨莫毅明：中国数学研究如何借助国际交流飞速提升？******
中新社香港1月30日电 题：中国数学研究如何师夷长技飞速提升？
——专访香港数学家莫毅明
中新社记者 韩星童
1980年，莫毅明在普林斯顿大学工作期间，遇到了首批来自中国的留学生，他们一边汲取新知识用于推进自己的学术研究，一边将国外先进的研究成果介绍回国。莫毅明从他们身上看到了推动国家数学发展的动力和梦想。
不久前，莫毅明获得2022未来科学大奖—数学与计算机科学奖，他近日接受中新社“东西问”专访，回溯自己的数学梦，也梳理中国数学如何从改革开放前的落后状态，师夷长技，奋起直追，取得丰硕成果。
现将访谈实录摘要如下：
中新社记者：可否谈谈您是如何踏上“数学之旅”？这一过程中，是否有对您影响深远的人？
莫毅明：我父亲对数学感兴趣，我很小的时候就希望做一些对中国有贡献、对中华文化以及文明有贡献的事情。我小时候资源很少，都是从图书馆借书回来看，或者看高我一级的姐姐的课本。那时候数学刚经历改革，从旧数学过渡到新数学，我恰好是在这个关口，我姐姐那一年还是念旧数学，我就开始念新数学，她的旧数学教材我就拿来念，是比较以解题为中心的，比如平面几何，我非常感兴趣，也非常着迷。我既学了非常有内容、比较古典的数学，也受到新数学几何集合论与数理学逻辑的影响。
我中学的那位老师水准应该是教大学的，他编写的教材用新数学的语言把旧数学的内容放进去，还把一些新数学里的基础数学内涵较早地讲给我们听，比如线性代数、概率论等。我离开香港的时候数学根底已经比较扎实了，范围比较宽，也比较深，所以到大学的时候马上就可以学习研究院的课程研究了。
中新社记者：您认为作为一个数学家，为何掌握不同学科的知识也如此重要？
莫毅明：在很多大学，学数学可以拿文学硕士，也可以拿理学硕士。其实，做数学需要有很多灵感和创造力。因此，有人把数学看成是在文科和理科的中间。
很多数学家都有别的能力，比如同时也是音乐家、画家等，而我就对文学很感兴趣。一个人如果对世界了解得比较宽，自然灵感来源就多了一些。
中新社记者：您如何理解数学之美？跟别的学科相比，它更吸引您的地方在哪里？
莫毅明：“宇宙之大，粒子之微，火箭之速，化工之巧，地球之变，生物之谜，日月之繁，无处不用到数学。”这是华罗庚的名言。数学的美是一种比较抽象的美，是可以用很简单的方法叙述一个真理，特殊的例子可以一个一个情况去解决，看通以后可以几句话就把很多的努力总结起来。它的美就在于简洁，而且要贯通。
在数学的世界里面，要解的问题总比能解答的人要多。所以，只要有人类，数学这个学科就会存在。这个追求过程无穷无尽，这也是吸引我的一个方面。
银河星空。吴德军 摄中新社记者：从宏观角度来看，您认为数学研究需要怎样的环境？香港和国家整体的数学水准，跟世界最高水准相比如何？
莫毅明：数学要发展，要有很多有动力和梦想的人。1980年，我在普林斯顿大学工作，那段时间遇到第一批中国留学生，他们非常有动力地去学新的东西，一方面是自己做研究，另一方面是把这些新的内容介绍回国，我也一早就参与了这个行动。当我在斯坦福大学写完博士论文后，第一个学术项目就是到中国科学院做了一个月的演讲，从学生的角度把一些比较新的东西介绍给他们，也是在那个场合，我开始认识一些后来的合作伙伴。
今天跟1980年比较，中国在数学领域的进步是非常明显的，可以说取得了非常优秀的成果，在某些数学领域达到了世界水准，人才也是辈出。我对中国数学的发展充满信心。
要让中国的数学水准提升得更快，研究的环境、交流的环境是重要的，需要有一个开放的环境，比如数学研究所举办研讨会或者数学会议，我们应该寻找更多机会跟国际上各方面优秀的人才分享彼此的研究灵感、成果，在互相交流的过程中或许可以找到新路径，我个人也得益于有这种机会。
2022年7月，第九届世界华人数学家大会(ICCM)在南京举行，莫毅明通过视频发言。泱波 摄中新社记者：您在香港和海外都拥有读书、执教的经验，您认为中西方在数学研究和相关人才培育方面，有哪些相同和不同的地方？
莫毅明：可以从大学学习中看出一些区别，中国可能比较重视每个领域的基础课程，这受到考试制度的影响。国外的考核方式灵活一点，我也吸收了这些经验并尝试在香港大学的教学设计中实践出来。举个例子，研究生水准的课程，除了让他们去做一些习题，我还会利用口试形式。
在做研究的时候，很重要的一点是，学生有能力提出问题，也能够对别人提的问题作出比较迅速的反应。做研究往往是别人没有做过的问题，所以需要在别人的知识的基础上构思一些新的想法去做新的题目。说一百句别人知道的话，比不上说一句别人没有说过的话。现在中国教育需要做的就是让学生有表达自己的机会，我个人试图让学生在表达自己的过程中，找到新的方向或者解决问题。
中国的数学文化很着重解题，解题是很重要的，但要创造新的方向是要综合各个方面或者有崭新的想法。这种能力应该是通过别的途径获得的，跟有经验的合作者交流是很重要的，我非常鼓励国际上的合作。
中新社记者：您于2022年10月当选香港科学院副院长，也是香港第五位获得未来科学大奖的科学家，您对未来加强香港和内地的科研交流与合作有何想法？
莫毅明：香港科学院涉及到很多别的学科，香港在哪一方面可以更表现自己，让全世界知道香港在自然科学方面是站在世界的很高的水准，这些都是需要照顾的地方。让香港科学院受到世界重视，这一点很重要，不纯粹是数学学科范畴的问题。
至于学科的建设，比较自由的交流形式是最好的，前几年当然是因为疫情的缘故交流有些困难，尽管可以通过网上形式，不过有很大的区别。数学非正式交流很重要，要是有一个访问学者，你跟他有共同的研究兴趣，如果他有机会哪怕一两个礼拜跟你讨论，能够达到的效果也往往远比开一个会好。
现在我可能更重视年轻人的培养，数学传承的观念是很重要的，因为这个团体不是很大，学问在不断创造的同时也会流失一些学生，如果没有办法传承的话(数学研究)可能就会停下来，别的团队会在这方面开展工作，中国可能就会失去一些有代表性的数学研究的发展方向，所以这种传承是很重要的。我希望未来数学研究在发展新的方向的同时，要保证一些已经在国际上有高水准的项目能够不断发展。(完)
受访者简介：
莫毅明，香港大学数学系讲座教授，香港大学数学研究所所长，同时也是中国科学院院士，香港科学院院士、副院长，致力于多复变函数论、复微分几何与代数几何的研究，于去年荣获未来科学大奖-数学与计算机科学奖，是香港第五位获得未来科学大奖的科学家，通晓多国语言。
你的隐私，大数据怎知道？我们又该如何自我保护？****** 在网络上，每个人都会或多或少，或主动或被动地泄露某些碎片信息。这些信息被大数据挖掘，就存在隐私泄露的风险，引发信息安全问题。面对汹涌而来的5G时代，大众对自己的隐私保护感到越来越迷茫，甚至有点不知所措。那么，你的隐私，大数据是怎么知道的呢？大家又该如何自我保护呢？ 1.“已知、未知”大数据都知道 大数据时代，每个人都有可能成为安徒生童话中那个“穿新衣”的皇帝。在大数据面前，你说过什么话，它知道；你做过什么事，它知道；你有什么爱好，它知道；你生过什么病，它知道；你家住哪里，它知道；你的亲朋好友都有谁，它也知道……总之，你自己知道的，它几乎都知道，或者说它都能够知道，至少可以说，它迟早会知道！ 甚至，连你自己都不知道的事情，大数据也可能知道。例如，它能够发现你的许多潜意识习惯：集体照相时你喜欢站哪里呀，跨门槛时喜欢先迈左脚还是右脚呀，你喜欢与什么样的人打交道呀，你的性格特点都有什么呀，哪位朋友与你的观点不相同呀…… 再进一步说，今后将要发生的事情，大数据还是有可能知道。例如，根据你“饮食多、运动少”等信息，它就能够推测出，你可能会“三高”。当你与许多人都在独立地购买感冒药时，大数据就知道：流感即将暴发了！其实，大数据已经成功地预测了包括世界杯比赛结果、股票的波动、物价趋势、用户行为、交通情况等。 当然，这里的“你”并非仅仅指“你个人”，包括但不限于，你的家庭，你的单位，你的民族，甚至你的国家等。至于这些你知道的、不知道的或今后才知道的隐私信息，将会把你塑造成什么，是英雄还是狗熊？这却难以预知。 2.数据挖掘就像“垃圾处理” 什么是大数据？形象地说，所谓大数据，就是由许多千奇百怪的数据，杂乱无章地堆积在一起。例如，你在网上说的话、发的微信、收发的电子邮件等，都是大数据的组成部分。在不知道的情况下被采集的众多信息，例如被马路摄像头获取的视频、手机定位系统留下的路线图、驾车的导航信号等被动信息，也都是大数据的组成部分。还有，各种传感器设备自动采集的有关温度、湿度、速度等万物信息，仍然是大数据的组成部分。总之，每个人、每种通信和控制类设备，无论它是软件还是硬件，其实都是大数据之源。 大数据利用了一种名叫“大数据挖掘”的技术，采用诸如神经网络、遗传算法、决策树、粗糙集、覆盖正例排斥反例、统计分析、模糊集等方法挖掘信息。大数据挖掘的过程，可以分为数据收集、数据集成、数据规约、数据清理、数据变换、挖掘分析、模式评估、知识表示等八大步骤。 不过，这些听起来高大上的大数据产业，几乎等同于垃圾处理和废品回收。 这并不是在开玩笑。废品收购和垃圾收集，可算作“数据收集”；将废品和垃圾送往集中处理场所，可算作“数据集成”；将废品和垃圾初步分类，可算作“数据规约”；将废品和垃圾适当清洁和整理，可算作“数据清理”；将破沙发拆成木、铁、布等原料，可算作“数据变换”；认真分析如何将这些原料卖个好价钱，可算作“数据分析”；不断总结经验，选择并固定上下游卖家和买家，可算作“模式评估”；最后，把这些技巧整理成口诀，可算作“知识表示”。 再看原料结构。大数据具有异构特性，就像垃圾一样千奇百怪。如果非要在垃圾和大数据之间找出本质差别的话，那就在于垃圾是有实体的，再利用的次数有限；而大数据是虚拟的，可以反复处理，反复利用。例如，大数据专家能将数据(废品)中挖掘出的旅客出行规律交给航空公司，将某群体的消费习惯卖给百货商店等。总之，大数据专家完全可以“一菜多吃”，反复利用，而且时间越久，价值越大。换句话说，大数据是很值钱的“垃圾”。 3.大数据挖掘永远没有尽头 大数据挖掘，虽然能从正面创造价值，但是也有其负面影响，即存在泄露隐私的风险。隐私是如何被泄露的呢？这其实很简单，我们先来分解一下“人肉搜索”是如何侵犯隐私的吧！ 一大群网友，出于某种目的，利用自己的一切资源渠道，尽可能多地收集当事人或物的所有信息；然后，将这些信息按照自己的目的提炼成新信息，反馈到网上与别人分享。这就完成了第一次“人肉迭代”。 接着，大家又在第一次人肉迭代的基础上，互相取经，再接再厉，交叉重复进行信息的收集、加工、整理等工作，于是，便诞生了第二次“人肉迭代”。如此循环往复，经过多次不懈迭代后，当事人或物的画像就跃然纸上了。如果构成“满意画像”的素材确实已经证实，至少主体是事实，“人肉搜索”就成功了。 几乎可以断定，只要参与“人肉搜索”的网友足够多，时间足够长，大家的毅力足够强，那么任何人都可能无处遁形。 其实，所谓的大数据挖掘，在某种意义上说，就是由机器自动完成的特殊“人肉搜索”而已。只不过，这种搜索的目的，不再限于抹黑或颂扬某人，而是有更加广泛的目的，例如，为商品销售者寻找最佳买家、为某类数据寻找规律、为某些事物之间寻找关联等。总之，只要目的明确，那么，大数据挖掘就会有用武之地。 如果将“人肉搜索”与大数据挖掘相比，网友被电脑所替代；网友们收集的信息，被数据库中的海量异构数据所替代；网友寻找各种人物关联的技巧，被相应的智能算法替代；网友们相互借鉴、彼此启发的做法，被各种同步运算所替代。 各次迭代过程仍然照例进行，只不过机器的迭代次数更多，速度更快，每次迭代其实就是机器的一次“学习”过程。网友们的最终“满意画像”，被暂时的挖掘结果所替代。之所以说是暂时，那是因为对大数据挖掘来说，永远没有尽头，结果会越来越精准，智慧程度会越来越高，用户只需根据自己的标准，随时选择满意的结果就行了。 当然，除了相似性外，“人肉搜索”与“大数据挖掘”肯定也有许多重大的区别。例如，机器不会累，它们收集的数据会更多、更快，数据的渠道来源会更广泛。总之，网友的“人肉搜索”，最终将输给机器的“大数据挖掘”。 4.隐私保护与数据挖掘“危”“机”并存 必须承认，就当前的现实情况来说，大数据隐私挖掘的“杀伤力”，已经远远超过了大数据隐私保护的能力；换句话说，在大数据挖掘面前，当前人类有点不知所措。这确实是一种意外。自互联网诞生以后，在过去几十年，人们都不遗余力地将碎片信息永远留在网上。其中的每个碎片虽然都完全无害，可谁也不曾意识到，至少没有刻意去关注，当众多无害碎片融合起来，竟然后患无穷！ 不过，大家也没必要过于担心。在人类历史上，类似的被动局面已经出现过不止一次了。从以往的经验来看，隐私保护与数据挖掘之间总是像“走马灯”一样轮换的——人类通过对隐私的“挖掘”，获得空前好处，产生了更多需要保护的“隐私”，于是，不得不再回过头来，认真研究如何保护这些隐私。当隐私积累得越来越多时，“挖掘”它们就会变得越来越有利可图，于是，新一轮的“挖掘”又开始了。历史地来看，人类在自身隐私保护方面，整体处于优势地位，在网络大数据挖掘之前，“隐私泄露”并不是一个突出的问题。 但是，现在人类需要面对一个棘手的问题——对过去遗留在网上的海量碎片信息，如何进行隐私保护呢？单靠技术，显然不行，甚至还会越“保护”，就越“泄露隐私”。 因此，必须多管齐下。例如从法律上，禁止以“人肉搜索”为目的的大数据挖掘行为；从管理角度，发现恶意的大数据搜索行为，对其进行必要的监督和管控。另外，在必要的时候，还需要重塑“隐私”概念，毕竟“隐私”本身就是一个与时间、地点、民族、文化等有关的约定俗成的概念。 对于个人的网络行为而言，在大数据时代，应该如何保护隐私呢？或者说，至少不要把过多包含个人隐私的碎片信息遗留在网上呢？答案只有两个字：匿名！只要做好匿名工作，就能在一定程度上，保护好隐私了。也就是说，在大数据技术出现之前，隐私就是把“私”藏起来，个人身份可公开，而大数据时代，隐私保护则是把“私”公开(实际上是没法不公开)，而把个人身份隐藏起来，即匿名。 (作者：杨义先、钮心忻，均为北京邮电大学教授) （文图：赵筱尘 巫邓炎） [责编：天天中] 阅读剩余全文（）  视觉焦点
佰家富app地图 |
)