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2011年的最后几天,中科院神经所依惯例开了年会,蒲慕明所长也依惯例给了年度报告。每年蒲先生都会围绕一个话题,年年有别,今年便是如题所说的“科学追求的事实和谬论”,以下是录音稿的一部分,与大家分享。
科学追求的事实和谬论
Facts and Fallacies in Science
Mu-ming Poo
2011.12.29 16:30-17:15
下面为大家讲两点,第一点是今年年会我最大的感想,发现这一两年来所里面的合作比以前多了,有更多的合作,有同学之间的合作。这点非常重要,因为合作起来工作会做得更好,老的同学带着新的同学一起工作,这是最好的方式,这是组内的合作。另外一个是组跟组之间的合作,现在的合作大部分还是交换技术、交换材料,还没有达到一个问题两个组一起做。我觉得假如说是问题的两个方面,分子细胞水平的和行为方面、电生理方面的,同样一个问题两个组一起做,来解决重要的问题。两个组加在一起要比两个组单独做达到得多。在这里的实验室再怎么说也是一个小实验室,我们竞争的对象都是非常大的实验室,非常有经验的实验室,和这些大实验室要竞争的话,有些问题是没有那么快解决的,大家要合作。希望下面这几年,不仅是技术上的交互、材料上的交换,真正是intellectual collaboration.
另外一个我想说的是怎么是一个最好的团体和令人满意的工作。我们可以看到现在神经科学未来的趋势所要探讨的是,最大的问题不是看什么现象,而是看现象不同层面上的联系。比如说我们看神经系统,从基因到分子细胞到环路到系统到行为,这是每个层面的问题。现在最大的问题就是呢,往往一个层面的问题和另一个层面的问题有相关性,但是这相关性不能解决是怎么来的。比如说基因变了,去看行为上的变异,各种各样的行为实验都能看到有问题,但是你是不是就了解了神经系统?我认为差得很远。我们打个比方,现在做认知,做functional MRI看到一个现象,做某一种行为,思考的行为,认知的行为和基因之间很fancy关系的文章,这是不是一种了解,现在很多人包括我在内来看这不是真正的了解。真正hard science的了解是一个层面的问题能够被另一个层面来解决,或是一个层面的问题对上一个或下一个层面所描述的现象有所贡献,能够跨过层面去了解,就像我们说一个成熟的科学,物理、化学这样子。分子的问题从原子来了解,原子的问题从质子、中子一层层下去,这个是还原论,科学上基本上是reduction suppose,至少你要知道两个层面之间的(关系)。我们常常说的mechanism,什么是mechanism?就是一个层面对另一层面的问题有所贡献。所以现在有很多人,你做了这个基因,看到细胞出了些什么问题,有没有行为的反应,我说有行为反应也没多大意思。你知道这个spine变了,dendrite变了,行为上的改变,水迷宫、记忆学习,这对你的了解真的有贡献么,没有贡献的。最基础的东西坏了,当然行为有问题。所以我们有很多行为的检测,好像不做行为,结果就不够漂亮,材料就没有意义,不是这样的。我觉得即使dendrite出了问题、发育出了问题,要在network上进行解释就有意义,因为这是一层,你就知道对另一层有什么贡献,当然你不能解释最终行为上的结果,但是我们相信一定有很多行为的贡献。但是你只有一层层地了解最后行为上的东西,才有真正的了解。否则就是看现象,看correlation,很多做系统neuroscience的实验室,包括我们自己的工作都有这个问题。看到现象后,我们希望对下一步进行了解,比如我们看到张清芳〔注:蒲实验室的学生〕的bistable的现象后,没有其他东西,就是电活动,可能是bi-directional的一种机制,但是我们还要知道下一层是什么现象,是细胞间short term plasticity改变了?要有synaptic level上的了解才真正了解了这一现象。当然现象是第一步,真正的了解一定要从上往下走,而且没有必要跳得很远,跨过很多层面的了解没有太大意义。这是我另外一个想法,因为我看到很多工作,有意义的,做mechanism的,就是要提供靠得近的层与层之间的关联。
前面是前言,下面我讲大家很关心的问题。常常有同学问我,科学的道路上什么是事实,什么是谬论,是不可靠的。
2011年的最后几天,中科院神经所依惯例开了年会,蒲慕明所长也依惯例给了年度报告。每年蒲先生都会围绕一个话题,年年有别,今年便是如题所说的“科学追求的事实和谬论”,以下是录音稿的一部分,与大家分享。
科学追求的事实和谬论
Facts and Fallacies in Science
Mu-ming Poo
2011.12.29 16:30-17:15
下面为大家讲两点,第一点是今年年会我最大的感想,发现这一两年来所里面的合作比以前多了,有更多的合作,有同学之间的合作。这点非常重要,因为合作起来工作会做得更好,老的同学带着新的同学一起工作,这是最好的方式,这是组内的合作。另外一个是组跟组之间的合作,现在的合作大部分还是交换技术、交换材料,还没有达到一个问题两个组一起做。我觉得假如说是问题的两个方面,分子细胞水平的和行为方面、电生理方面的,同样一个问题两个组一起做,来解决重要的问题。两个组加在一起要比两个组单独做达到得多。在这里的实验室再怎么说也是一个小实验室,我们竞争的对象都是非常大的实验室,非常有经验的实验室,和这些大实验室要竞争的话,有些问题是没有那么快解决的,大家要合作。希望下面这几年,不仅是技术上的交互、材料上的交换,真正是intellectual collaboration.
另外一个我想说的是怎么是一个最好的团体和令人满意的工作。我们可以看到现在神经科学未来的趋势所要探讨的是,最大的问题不是看什么现象,而是看现象不同层面上的联系。比如说我们看神经系统,从基因到分子细胞到环路到系统到行为,这是每个层面的问题。现在最大的问题就是呢,往往一个层面的问题和另一个层面的问题有相关性,但是这相关性不能解决是怎么来的。比如说基因变了,去看行为上的变异,各种各样的行为实验都能看到有问题,但是你是不是就了解了神经系统?我认为差得很远。我们打个比方,现在做认知,做functional MRI看到一个现象,做某一种行为,思考的行为,认知的行为和基因之间很fancy关系的文章,这是不是一种了解,现在很多人包括我在内来看这不是真正的了解。真正hard science的了解是一个层面的问题能够被另一个层面来解决,或是一个层面的问题对上一个或下一个层面所描述的现象有所贡献,能够跨过层面去了解,就像我们说一个成熟的科学,物理、化学这样子。分子的问题从原子来了解,原子的问题从质子、中子一层层下去,这个是还原论,科学上基本上是reduction suppose,至少你要知道两个层面之间的(关系)。我们常常说的mechanism,什么是mechanism?就是一个层面对另一层面的问题有所贡献。所以现在有很多人,你做了这个基因,看到细胞出了些什么问题,有没有行为的反应,我说有行为反应也没多大意思。你知道这个spine变了,dendrite变了,行为上的改变,水迷宫、记忆学习,这对你的了解真的有贡献么,没有贡献的。最基础的东西坏了,当然行为有问题。所以我们有很多行为的检测,好像不做行为,结果就不够漂亮,材料就没有意义,不是这样的。我觉得即使dendrite出了问题、发育出了问题,要在network上进行解释就有意义,因为这是一层,你就知道对另一层有什么贡献,当然你不能解释最终行为上的结果,但是我们相信一定有很多行为的贡献。但是你只有一层层地了解最后行为上的东西,才有真正的了解。否则就是看现象,看correlation,很多做系统neuroscience的实验室,包括我们自己的工作都有这个问题。看到现象后,我们希望对下一步进行了解,比如我们看到张清芳〔注:蒲实验室的学生〕的bistable的现象后,没有其他东西,就是电活动,可能是bi-directional的一种机制,但是我们还要知道下一层是什么现象,是细胞间short term plasticity改变了?要有synaptic level上的了解才真正了解了这一现象。当然现象是第一步,真正的了解一定要从上往下走,而且没有必要跳得很远,跨过很多层面的了解没有太大意义。这是我另外一个想法,因为我看到很多工作,有意义的,做mechanism的,就是要提供靠得近的层与层之间的关联。
前面是前言,下面我讲大家很关心的问题。常常有同学问我,科学的道路上什么是事实,什么是谬论,是不可靠的。












