为什么通晓能力是中华文明真正复兴不可缺少且最为重要的能力之一？
很可喜的是，纯科学（第三代科学）被越来越多的人了解和认可，包括科学界众多权威的学者和专家。当然，也有很多学者刚接触时持怀疑甚至排斥的态度，这个我很早就意识到，也非常理解。先让一部分对该问题理解力更强的学者逐步了解和认可，当已经有一定基础后，再来解决更多人的认知问题便顺理成章。那些持质疑态度的学者最主要的一个理由是：
一个人不可能同时涉猎太多的领域，什么都想懂的结果，很可能是什么都不精。在文艺复兴的时代，当时的科学文明知识有限，一个人通晓当时的所有科学文明成就的确有可能性。但在今天知识信息爆炸的时代，一个人不可能再去通晓当代一切科学文明成就了。别说是把2019年全球新发表的190661篇高质量国际论文在当年都看完，就是把所有文献标题和摘要看完都困难，更别提全球上百万篇全部论文，以及每年新出版的科技专著。术业有专攻，现代学科的分化已经越来越细，如果不在尽可能细分的专业领域集中用功，很难有真正的成就。因此，现在要想在学术或任何一个领域有所成就，必须高度地专业化。
有以上这种想法是很自然的，客观地说这也是当前全世界学术界非常普遍的看法。我们也并不反对细分专业的科学研究模式，只是我们不赞同这样的观点：“具备通晓能力是不可能的，也不需要通晓式的科学研究模式”。如果一定只认可“细分专业性”，那么，我们也可以说通晓能力和相应的工作也是一种“特殊的且必须的科学细分专业”。本文将重点回答这样一些相关的核心问题：
之所以认为一个人不可能具备通晓能力，最主要的理由就是任何人的精力都是有限的，学习的速度已经赶不上新知识出现的速度。这个理由是有道理的，但它同时也说明了，理解和学习当代科学文明的任何成就显然都是可能的，只是要全都掌握，有技术上的困难。因此，这个理由的准确表达是：“通晓能力在理论上是可能的，但技术上因难度太高以至于实际上不可能”。如果某个工作理论上就不可能，违反基本的科学公理，那这个事情就不要去想了。但既然理论上可能，那就只是需要去解答技术上如何实现。只要解决了技术实现的问题，也就解决了技术可行性的问题了。第一个路径是将复杂和困难到不可解的难题先进行简化，只要简化到已有技术能力以下，那这个问题就从“理论上可解但实际上因为太难而不可解”，变成“理论和实际上都可以解决”了。因此，有效地简化问题是解决问题的前提。第二个路径是增强解决问题的能力，只要将能力提升到原来实际不可解决问题的难度以上，那这个问题就变成实际可以解决了。因此，增强解决问题的能力是永恒的追求。在实际科学研究过程中，以上两个路径很可能是同时展开的：不断地简化问题，降低解决问题的难度，同时增强解决问题的能力。最终更快地实现：（1）式就是实现解决任何科学问题必要条件的严格数学表达。我们讨论任何科学问题都不能只是凭感觉，而是要通过数学化将问题进行精确的描述。当把问题数学化和表达清楚了之后，也就知道如何解决的准确条件了。如果我们把简化问题也归结为一种能力，那么就可以实现解决问题的统一路径——不断提升简化和解决问题的能力。一般来说，人的任何能力都可能会包含以下几个方面：天赋、方法、工具、机遇、资源等等。不同人的天赋差异是很大的。解决不同的问题，也需要完全不同的天赋。因此，天赋更主要的不是高低，而是你具有什么样类型的天赋。要想具备通晓能力，当然需要有其特殊的对应天赋。只有清楚明白了它是什么，才有可能去谈能否具备通晓能力的问题。如果你没有这个天赋，就不要轻易说做到这个是不可能的，那首先很可能只是证明你缺少这种特定的天赋而已。并不是所有人都需要具备通晓能力，所以没有这一点也不是什么大事。唱歌也是一种天赋，我没有这种天赋，大不了不去做当歌星的梦，多想想什么是适合自己天赋的事情就可以了。通晓能力需要以下特定的天赋，这些未必都是天生的，很可能是后天学习获得。但如果没有天赋的基础，仅靠后天努力很可能未必成功。1) 数学天赋。数学是一切科学之母，如果没有数学的天赋，当科学家都难，更别提通晓一切科学了。最好11岁初中一年级结束之前就能自学完初中、高中、大学高等数学的所有课程，并且数学成绩还不比上211和985的考生差。2) 测量的动手能力。科学始于测量，测量学是一切科学之父。数学仅需要逻辑思维和理解能力，而测量是需要有很强的动手能力。这种动手能力一般很难天生就非常强，必须后天的长期训练。但却很有可能某些人天生就不适合干这种事情。因此，只有不存在训练的障碍，并且做过多年测量和实验工作的人，才能具备这种能力。如果不具备这种能力，很多科学问题就难以真正深入地理解透彻。杨振宁具有远超常人的数学天赋和能力，但他做实验的能力真的是天生就非常弱。所以，虽然他得了诺贝尔物理学奖，但他也不具备通晓当代人类文明一切成就的天赋。理解了这一点就可以完全释然了——如果不具备通晓能力一点都不需要有任何负担，连杨振宁都做不到的事情，其他人如果做不到真的不算什么。3) 思维方式转换能力。不同领域的科学成就很可能需要完全不同的思维方式，它们相互之间甚至可能是矛盾或对立的。如果不能随认识对象的不同而轻松实现思维方式的转换，在某一个领域具备很强的理解能力，很可能成为理解另一个领域的障碍。例如，理解机械原理就需要机械的严谨思维方式，但要理解心理学就需要相对柔性化的同理心和很高的情商。学习数学需要绝对化和理想化的逻辑思维；而学习测量就得整天和误差打交道，没有任何测量结果是绝对理想的。如果不具备相互对立和矛盾思维方式之间的自然转换能力，其学习的知识范围就一定会受限。4) 超强的学习能力。学习能力有天赋的成份。但人在具备一定知识能力之后，就很容易形成思维固化，影响进一步的、尤其跨越原来熟悉学科的学习过程。超强的学习能力不仅是在学习某一特定领域的知识时可以一目十行，而且是在跨越跨度极大的不同学科时，还可以不降低学习效率。它与思维方式转换能力是有高度相关性的。5) 查阅和搜索能力。这是任何一个知识领域都需要的能力，只是对通晓能力来说在这方面的能力需要达到“极端卓越”的程度。6) 知识信息压缩能力。如果有十万本书，要把它们全读完当然难度是很高的。但事实上，这十万本书里绝大多数内容是冗余和重复的。真正全新的知识可能就在二三百本经典著作里面。读它们时刚开始很可能非常困难，但只要用功读完了这二三百本有全新内容的书，其他近十万本书就可以很快一扫而光了，所花时间甚至比那二三百本书还要短。通晓能力之所以是可能的，就在于全球每年数以百万计的论文里面，真正具有全新知识内容的能提炼出一百篇就不错了。知识信息压缩，是通晓能力非常核心的功夫和天赋，当然，它们也是相应的特定科学方法和工具的体现。首先，掌握数学和测量学，是获得知识信息压缩的最基本能力。精通了这两门学科，就获得了科学最大的共性内容。可以说，一切细分的科学学科，都只是用这两大工具去做一道新的作业题而已，相互间的差异就远远没有原来想象得那么大了。一切科学的不同学科，都是数学这个科学之母与测量学这个科学之父相结合生下的孩子。它们之间的基因差异也就是亲兄弟姐妹之间的基因差异，绝大部分都是一样的，真正的差异微不足道。桥梁工程与水利工程用到的微积分都是完全一样的，它们与船舶科学、经济学的微积分也是完全一样的，只是应用题的作业题目出得稍微不同而已。如果某个学科差异太大，不是这个学科有多特殊，而是很可能这个学科本身建设得不够好、科学性不足，科学父母的基因继承体现得不够充分而已，证明不了其他的。无论做任何事情，要想成功的话，找到正确的方法很重要。通晓能力遇到的最大难题是需要学习的知识信息量太大，那么找到把这个海量知识信息变成非常有限的、一个人可以学习完的知识信息量不就得了吗？方法不对，书可以越读多，越读越厚；方法对了，书可以越读越少，越读越薄。实现这一点首先要搞清一点：我们为什么要具备通晓能力，它不是单纯为了去显摆这种能力，而是要去解决特定的问题，不是无边无际的。因此，搞清楚要针对的特定问题，就知道如何去简化问题了。相同分辨率的相机，在地面上可以看清楚特定景物，但看不清全貌，把它搬到卫星上去，可以看清全貌，但可能看不清细节。两者都是需要的，只是要解决的问题不同。因此，按照特定的目的去丢掉不需要的细节，就可以将信息量成数量级地压缩或降低。正因为这样，通晓能力不是要去与细节领域的专家抢饭碗，而是要解决不同的问题。在地面上拿着手机自拍的人有无数，但站在外层空间看地球也是需要的，不能互相否认。在地面上可以看清一片树叶，但只有在外层空间才能清楚地看明白几百公里外的一个台风正往你这边移来。当然，这么说也可能某种程度上似乎印证了质疑者的担忧之一“什么都想懂的结果可能是什么都不精”。如果通晓全貌的结果只是停留于哲学的高层次上来模糊地描述，似乎什么都描述到了，什么都说到了，却什么问题也解决不了，那这种通晓全貌是有太大缺陷的。但是，我们要做的却是既可以在很高的单一层次上横向看到全貌，也可以从纵向的跨层次视角看到并理解科学各个不同层次的任意深度的细节，细节到可以与任何专业学者无差异，甚至可以快速地比任何一个领域最顶尖的专业学者，对该领域的大量关键问题的看法还要深。相同的认知对象，我们可以从卫星上看，也可以从航空遥感飞机上看，可以从低空无人机上看，可以在地面看，也可以用放大镜、光学显微镜、电子扫描显微镜去看。至于是否真的深入到某个细节或任意程度的细节，只取决于是否有这个必要。后者是过去哲学、科学哲学、自然辩证法或传统的科学学等做不到的。知识信息压缩是实现简化通晓问题难度的核心方法。关于它的细节我在其他文章中谈过，这里限于篇幅不再重复，或可在其他文章中深入展开。此处只是提示一点，按照知识信息压缩的观点，原来以为的知识信息爆炸并不像人们想象得那样可怕，其中绝大多数属于“复制粘贴”而成倍增加的信息量，包括所谓的“高质量国际论文”，真正实质性的新东西同样是少之又少。除了知识信息上存在大量共性之处导致的冗余之外，科学也存在很多共性的研究方法和共性的工具。例如，计算机就是研究大量不同学科的共性工具，人工智能，大数据等也是如此。仿生学、前面提到的简化问题的方法、研究和掌握这些共性的科学方法，也是减少学科间差异和知识信息量的重要途径。互联网有两方面的不同影响，一方面它方便产生更大的信息量，另一方面它也为每个人接受全球的知识信息提供了空前的便利。坐在上网的电脑前就如同过去坐在图书馆里，只要你有心的话，可以瞬间获得全球的知识信息。如果没有互联网的帮助，某个图书馆里没有的书，就可能构成你理解学习相关知识的巨大困难和障碍。但现在这个问题解决起来可能就非常容易，只要换个链接就可能找到了。由于数学与测量学这两门学科对通晓能力是如此的核心和关键，因此，如果一个人在学习过程中没有机会深入学习和掌握这两门学科，就可能错过了获得通晓能力的机会。当然，如果从一开始就知道了这一点，并且有意识地去掌握这两门学科，就具备了获得通晓能力的最重要基础。我是因为上大学时学的测量学，意外获得了这个机遇。当然，在我做了相应工作系统总结了获得通晓能力的全套方法后，有天赋和意向的人就可以有意识来获得这种能力了，并且花的时间和精力可能比我少得很多，效果可能还要好得多。现在，科学发展越来越进入交叉科学为主的阶段，单项学科领域的突破越来越居于次要位置。再发现新元素是否有可能，当然有可能的。但就算发现了，可以预料也没太大意义和用处。把现在元素周期表上已经发现的元素利用好，就解决了99.99%以上的科学技术问题。元素就那么多，后面能做的创新工作就是如何利用现有的分子去组合成新的分子，或者在现有的材料中把某种分子剔除得更干净。科学的进一步发展也是如此，主要就是解决如何通过学科间的融合来获得新的突破，单项的突破一是越来越难，二是就算突破了以后意义也越来越小。继续向微观进军是需要的，人类已经认识到夸克了，再往下走不仅越来越难，利用起来也越来越渺茫。能把原子核以上级别的材料用好就不错了，更别提夸克。人类已经探测到138亿光年外的宇宙，这已经是宇宙刚起源大爆炸时期的余光。我们还会发现越来越多的遥远星系和新的恒星、黑洞、或新的星体类型。但是，发现了又怎么样？一是很难改变物理学的基本规律，二是几亿光年外的宇宙，那里的星球就算全是黄金和钻石，不仅是对现在的人类，就是上千年以后的人类也没任何意义。这些事情当然永远是需要有人做的，但首先得把地球上的事情办好，最多把太阳系内的事情先办好就可以了，其他的多一点少一点暂时无所谓。并且，先把地球上、太阳系内的事情办好，也是解决太阳系外事情的前提条件。因此，跨学科，交叉学科是科学未来的主要发展方向，至少是之一。即使在单一学科内部，跨学科和交叉学科方法往往也是其学科内突破的机遇。正所谓“他山之石，可以攻玉”。进入21世纪，一半以上诺贝尔科学奖与交叉学科有关，一半以上的新学科属于交叉学科。那么，跨学科该怎么跨？交叉学科该怎么交叉？如果不具备通晓能力你怎么知道该如何跨？从哪里跨到哪里？能跨的学科越多，创新能力就越强。能跨一切学科，就是具备最强创新能力的必要条件。跨学科的数量、宽度、幅度、广度、深度，一定程度上就是科技创新潜力的最重要评估指标之一。以上我们是从正面来讨论通晓能力的意义，这个事情也可以从反面来看一下，不具备这种能力支持会带来什么样的负面后果。由于学科分化越来越细，因此，各个专业学科的学者基本上只专注于自己学科内很狭窄范围的事情。但事实上，因为科学的共性比例比人们想象得多太多，因此，很容易造成各个学科专业的学者做大量重复的、毫无必要的工作。在一个学科里以为很新的需要突破的课题，其实在其他学科里早就已经做得非常成熟了，只是你不知道而已。并且，因为他们缺少共同的严谨科学基础，其重复的工作带来的概念名称人为地各不相同，知识体系因各自的理解和知识缺陷而存在不同的缺口。这种不同学科里不同的概念名称不仅没有给我们带来新的知识，而且人为造成了理解的困难。微积分在数学里已经被数学家们做得很充分了，即使有突破的可能，那也主要是数学家们的事情。每一个具体用到微积分的学科只需要去“直接调用”微积分的内容就可以了。可以想象一下，如果没有数学的共性基础支撑，各个专业学科自己在解决特定专业问题之前都得先把建立微积分的工作重新做一遍，并且采用完全不同的数学术语以当成自己的业绩，那情况会有多么混乱。相对来说，数学的共性认知比较高，因此数学基础在各个学科的普及相对比较充分，这个问题并没有出现。但是，各个学科对测量学的共性认知普遍不高，使得在各个学科靠其学者自己的悟性去做重复的建设实验和测量基础的工作，甚至大多是在不知道测量学这门学科及其意义价值的懵懵懂懂的状态下去做这种工作。大多数不同学科的学者并没有意识到测量学对一切科学领域的基础性作用，很可能也没有受过测量学的系统训练。因此而建设的学科相关部分名称各不相同，缺陷也五花八门。具体的问题，我们会在后续的文章中详细讨论，我们不仅是指出这些问题，而且会给出解决问题的非常简单明了和极为有效的途径、方法。因为这种途径并不是说要你多做什么，而是告诉各个学科的学者们，很多工作你们根本没必要去做，“直接调用”已经非常成熟的共性基础知识就可以了。如果你不去“直接调用”，所做的工作不仅肯定是重复多余的，而且肯定会有缺陷存在，有些缺陷在今天已经属于笑话级别的了。你不需要自己去创建医学微积分，水利微积分，船舶微积分……但在测量学问题上，大量学科的学者们就是埋着头自己在那里重新创建。因此，即使只是从事和专注某个狭窄专业领域的学者，也需要通晓能力和方法的支撑才能在未来更为有效地做科学研究工作。2020年底，中国国家自然科学基金委将交叉学科设立为第9个学部。教育部和国务院学术委员会将交叉学科设立为第14个学科门类，集成电路科学与工程，国家安全学为交叉学科门类下的一级学科。这是一个非常重要的信号，是中国从交叉学科和跨学科角度去获得中国创新能力的重要举措。中国的文明复兴是有其特定历史时代约束和特征的，中国复兴的时间点就在当下。当下的科学发展历史状态就会深刻影响中华文明复兴的特定历史使命。有些学者讨论过一个被称为李约瑟难题的问题：当年中国为什么没有发生科学革命和工业革命。这个问题作为学术研究讨论一下也没什么，但是别吃后悔药了，中华文明的复兴就是今天发生的，需要做的事情、需要做的工作必然限于今天特定历史时代的要求。我们不可能去把英国已经完成的科学革命重新做一遍，把牛顿力学、相对论都重新发现一遍。在我们今天的历史时代，科学就是发展到了跨学科、交叉学科为主的时代。把今天时代的任务搞清楚，你才知道真正要做的事情是什么。从另一个角度来看，中华文明自己的历史文化的确在总体认识方法上有很深的积累，有中华文明自身认识论的优势和特点，这种特点正好在今天与时代要求相契合了。所以别老是后悔，不该你得的不要去做梦，该自己发挥的认识清楚，发挥好就可以了，别辜负历史的恩赐。这当然不是说把中国传统文化的东西直接拿来就用，过去受了几百年憋屈，现在总算翻过身来了，就想要直接用中国传统文化的东西去解释世界牛气一下。绝对不是这样，我们肯定是要站在以往所有历史文化财富的基础上，继承东西方文明的所有历史贡献，来建立我们今天的科学基础。如果不具备通晓能力，如何做到这一点？这是一个重新产生历史巨人的时代，如果不能去站在以往所有历史巨人的肩膀上，怎么可能做到比他们看得更远、看得更细、看得更深？扩展阅读：
