数学与科技_美国《科学新闻》杂志社编著_9787121308413

数学与科技

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      本书根据美国Science News杂志中有关数学与科技方面的相关文章精选、重新组织和翻译而成。美国Science News杂志隶属于美国非营利性机构Society for Science ＆ the Public (SSP)，致力于向公众传播科学知识和科学教育，其愿景是通过人们对科学的理解和赞誉，旨在促进人类的认知和社会的发展。

数学的核心追求，自然是解决问题。牛顿发明了微积分，因为他要描述一个动态世界，一个行星环绕、流体动静的世界。欧拉花了大量精力去思考，试图理解质数在自然数领域内的分布情况。哪怕是高中学生，在几何课堂中，也要学习证明毕达哥拉斯定理的种种技巧。

研究人员和工程师发明新的技术去解决问题时，也同样迫切。他们的思想比较贴近实际，考虑的是可见的结果。他们在现实世界中发现一个问题——比如说，缺乏可靠的运输方式或者燃烧化石燃料带来的污染——然后找到方法解决。他们必须了解时间和资源带来的局限、人们的偏好和行为，但是他们通常也必须实现来自更“纯粹”的数学实践中的想法、规则和运算。

所以，本书将数学和技术加以集合是非常合适的。虽说这两个方面看上去可能差别很大，但是它们有着共同的目标，还经常互相交互、互相促进。就拿机器人学来说，本书有一整章来讨论这个主题。约翰?霍普金斯大学的工程师希望建造能在人体内输送药物的自折叠机器人，他们向一位布朗大学的数学家请教，要他帮忙找出最精简的二维形状。不管机器人是被设计成像蛇一样爬行还是和着迈克尔?杰克逊“战栗”（Thriller）舞曲而起舞（见本书相关章节介绍），它的每个行动都是由精细的数学操作序列（也就是算法）定义的。

最近上了头条的技术发展也依赖于数学。人脑计算机界面需要理解神经基质，并对神经活动进行复杂的计算分析。光学也是数学成分很大的领域，它的进步让我们能制造更新、更好的数码相机。说到量子计算机和现有的计算机，它们的数学根源其实一样。反过来，技术也能帮助数学。一些科学家和学生使用3D打印创建物理模型来为分形模式和拓扑学的学习提供帮助。

在描述现实上，数学一直特别有用，无论我们要描绘的是行星行动、城市特性，还是生命的起源，都离不开数学。有人甚至相信，现实产生于数学规则。汤姆?希格弗莱德在一篇关于细胞自动机的文章（本书有收录）中写道，那些前卫的思想家们不再把世界看作一架机械钟（如同牛顿时代所认为的）或者是一台蒸汽机（如同19世纪物理学家所看作的）。他写道，“如今不少科学家把自然看作一台计算机”。

如果说数学为我们提供了对现实的描述，技术就是我们改造现实的最好手段。卫生、能源生产、通信等方面的进步，改善了全世界人们的生活。陶哲轩发表他对埃尔德什差异问题的证明后所说的一段话，既能用在他的数学成就上，也能用在技术进步上：“解决这样一个问题的过程，通常会为解决其他更复杂的问题提供一些技巧。”

美国《科学新闻》杂志社（Science News）

2017年1月

脸书喜欢揭示用户政治立场、性取向以及IQ

研究人员利用社交媒体网络数据推断个人性格

蕾切尔�6�1埃伦伯格

你可能会预测到具有讽刺性的福克斯新闻-嘲弄节目大部分的粉丝是民主党人士。但是结果显示，喜欢说唱歌手妮琪�6�1米娜同时也喜欢拥抱的人群暗示了其“左倾”政治倾向。最新的研究也表明，通过人们在脸书上发表的对不同事物的喜好，能够推断出个人性格，例如政治倾向、年龄、性别以及性取向。

这项研究利用了58 000名志愿者使用脸书上一个应用产生的数据。这个应用叫“我的个性”，是由这篇论文的一位共同作者，来自英国剑桥大学的大卫�6�1史迪威在几年前开发的。通过这个应用，参与者分析包括IQ测试结果在内的自己的个人信息，还有一些性格测试问卷结果。这些测试还涉及一些隐私信息，比如父母是否结婚、被测试者是否抽烟或者喝酒。研究人员将这些数据与志愿者曾经在脸书上点赞过的页面进行对比。利用点赞网页和性格数据进行训练之后，程序可以仅根据点赞信息预测参与者其他的一些性格。

这项研究中的许多发现是很直观，甚至是显而易见的：喜欢耶稣基督的用户很可能是基督教徒。这是研究人员在3月11日美国国家科学院院刊上发表的内容。同样，喜欢封面女郎妆的用户通常是女性，喜欢拉什�6�1林鲍的用户通常是共和党的拥护者。但是还有一些不太明显的关联：计算机程序对用户是否吸烟的预测准确率可以达到73%，依据的内容比如有些用户喜欢重金属摇滚乐队“超级杀手合唱团”，有些加入了脸书上“一人我饮酒醉”的群组。

这个程序对男同性恋者的识别率可以达到88%，即使这其中仅有少于5%的人关注了明显与性别取向有关的东西。其实程序依赖更不明显的一些关联，比如喜欢某个电视节目，比如电视剧《绝望主妇》，或者是音乐剧《邪恶》。

还有一些看起来更偏激的关联信息：比如特别喜欢吃暴风雪冰激凌和炸薯条与高智商之间存在一定的弱关联。

“我很高兴许多发现看起来都很直观”，共同作者米甲�6�1库辛斯基这样说。这位作者来自英国剑桥大学，研究心理学，并且长期在微软公司做兼职。

当然，直观和固有成见之间的界限很不明显。“但是计算机本身并不带有偏见”，库辛斯基说道，“它只是输出了它算出来的那些相关性。”

“令人吃惊的是，电脑可以识别到性取向”他说。他热衷于探索炸薯条和智力发育之间的关系。

这些研究所采用的方法是很可靠的，纽约大学的社交网络信息扩散的专家司南�6�1阿拉尔说。但是程序还是在那些比较明显的特征上表现出色，比如性别、年龄，还有种族。他说，因为研究人员并没有与其他技术进行对比，很难知道他的预测能力是否能够与其他方法得到的结果抗衡，比如人口普查数据，还有选举投票记录。

“如果我想要预测你的政治倾向，但我只知道你的年龄、国别、性别，或者这三者中的任意两项，我可以做得比程序更好吗？”阿拉尔问道。

他还补充说道，所有这些数据源自于人们通过大量的在线测试所展现的，愿意和别人分享的那些个人信息。志愿者们可能并不能代表所有脸书用户的平均情况。然而这种弱点可能并不会对市场营销带来影响。

“每一个营销人员的梦想都是更多地了解他们的客户，这样他们就可以向用户提供更多有用的内容，从而得到信任，”来自亚特兰大社会媒体市场营销专家亚当�6�1斯迪尔伯格这样说，“任何能够帮助营销者更多地了解客户的产品都是非常有价值的。”

这些研究并没有提到任何与喜欢《科学新闻》这本书有关的个性属性。但是喜欢科学的人多多少少都与高智商相关联。

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