#春日生活打卡季#
才看到邱成桐教授的同門師弟的一個視訊，他轉述邱成桐先生的話，說中國人要獲得諾貝爾獎，一定要避開中國的聯考制度。并強調邱成桐是在香港接受的基礎教育，不是在大陸。還說中國的中學生獲得了百分之八十的奧數冠軍，卻沒有一個獲得菲爾茲獎的，而多數菲爾茲獎都被美國獲得了。這個歸因貌似非常有道理，無可辯駁。
我不知道這話是不是邱成桐先生的原話，但至少是他師弟的意思，因為他同意這一觀點。
好在很多人還是清醒的，下面的評論不乏理性之人，當然也有贊同他的，說明任何話都會有人信，不管對不對。
很多人評論諾貝爾獎被西方控制，也有人說美國獲獎的有多少外國人？還有人說中國的精英很多去了美國等。
很多專家被罵，都是因為看問題片面，甚至非常主觀武斷，連普通人都不如，有的甚至還反智。
這種把創新能力歸咎中國聯考制度和基礎教育的聲音以前很多，現在比較少了，因為人們已經不那麼好忽悠了，崇洋媚外這一百試百靈的招術，随着中國的強大和各方面的發展，随着中國人更加自信，不再盲目迷信美國，已經失靈了。
前蘇聯和俄羅斯都是實行聯考制度，上世紀九十年代至今，如果排除外國人，俄羅斯人獲得的菲爾茲獎不少于美國。
而美國的各行各業的精英多數都是私立學校教育出來的。私立學校的嚴格程度并不亞于中國的公立學校。是以，很多公知诟病中國的學校限制過多，壓抑了人的創造力是典型的憑想當然。美國比較自由的沒有壓抑學生個性的公立學校卻很少有尖端人才和精英。我們不學它的私立學校教育，卻在學它的公立學校教育，那不是學人之短棄人之長嗎？
封建社會對人的限制更多，規矩更嚴，但中國的數學和天文學在世界都是領先很多。
人不是死物，不是一塊兒泥巴，壓抑成什麼樣就是什麼樣。人在一些方面的壓抑不一定就能把全部壓抑住，《伊索寓言》據說是奴隸創作的。他無論在行為還是在思想上，都不如自由民，但他的創造力超出了大多數平民。
出不出頂尖人才與是否獲得諾獎之間的關系是複雜的。
誠如一些網友說的，諾貝爾獎有一定的偏見，和平獎的頒發最顯著，大家不知道中國人其實早就被西方人頒發過和平獎，隻是中國一直不承認，因為那是政治操弄，他們把和平獎頒給了還在中國監獄中的人。他們甚至還把和平獎頒給發動多次戰争的美國總統。文學獎次之，自然科學的獎項相對來說比較客觀一些，但也受國家軟實力的影響。評委都是西方人，他們對東方文明或多或少有偏見——世上沒有一個純粹客觀理性的人，都會有自己的立場，因為立場的不同就會有不同的觀點。是以，那些公知說愛國人士隻有立場沒有是非是句屁話。立場是參照物，是出發點。立場确定之後才有是非。他們所謂的是非其實也是在親美的立場下的抉擇。
菲爾茲獎也是西方的獎項，它成立的初衷是為了解決國家偏見。二戰期間，英法反對德國的數學家參加全世界數學大會，把政治引入了純粹的數學研究問題。即使是後來刻意解決這個問題，仍然不可能完全解決，西方人還是會有一定的偏見。學閥也是人，評委也有自己的好惡。數學問題、實體問題并不是真的1+1=2，.也有觀念問題，也有幫派問題，因為有的理論并非馬上就可以驗證的。
需要不需要頂尖人才也是與生産力水準、社會需要相适應的。
中國建國以來，根本的需要是解決溫飽問題，解決安全問題，解決百廢待興問題，解決生産力的提高問題。底子薄，最急迫的需要不是高精尖的人才。是以，我們的數學主要追求應用，而不是理論。比如大數學家華羅庚，他就下工廠搞統籌方法的推廣和應用，以提高生産效率。建國之後，長時期以來我們需要的都是應用數學研究，而不是高精尖的理論數學研究。
菲爾茲獎，是理論數學的獎項，應用研究再有創新也得不到提名。華為的數學家搞出了新的算法，發明了新的技術，比起數學基礎研究的突破、數理的突破貢獻并不小，但卻不可能獲獎。是以，中國長期沒有得到菲爾茲獎，與中國的國情相關。與中國薄弱的國力和落後的工農業生産正相關。當然，落後的生産力也會影響教育水準，從表面上看就是教育影響了創新，這是典型的表象，是幸存者偏差。
是以，我一直強調創新是與生産力水準、社會需要相适應的。文化發達程度與國家發達程度也正相關。我很早就發現，文學最發達的國家是當時各方面都發達的國家。比如曆史上的中國和後來的法國、英國、蘇聯、美國等。
把中國中學生獲得百分之八十的奧數冠軍卻沒有一人獲得菲爾茲獎歸咎為聯考制度更是可笑。
中學生獲得了世界百分之八十的奧數冠軍，那不正說明中國的基礎教育好嗎？不正說明中國的聯考制度優越嗎？至于這些學生後來沒有獲得菲爾茲獎，是聯考把這些人涮下去了嗎？不是。中國保送制度和特招制度作為聯考制度的補充，相當于聯考制度的一部分。這些人才仍然進了高校。是以，聯考并沒有影響人才的選拔。
邱成桐及其師弟無非要說中國的中學生獲得奧數靠的是刷題，潛力提前透支了，是以上了高校就沒有創新能力了，像方仲永童年時是神童，長大後“泯然衆人矣”。
不知邱氏師兄弟研究沒研究美國獲得菲爾茲獎的人是否與奧數獲獎正相關，研究沒研究美國中學生獲得奧數靠的是什麼，難道他們不刷題？日後獲得莫爾茲的就是這些奧數選拔的苗子？他們的苗子上了大學就能獲得莫爾茲獎？
如果奧數冠軍不說明什麼，那麼世界搞這個比賽有什麼意義？如果奧數确實能展現數學水準和數學能力，那麼中國的聯考制度及中國小教育為國家培養了很多的預先人才。成不成才那是高校的責任。隻要聯考沒有遺落人才，就與聯考無關。事實上，奧數人才都是特招進清華北大的，根本就沒有走聯考這條路，他們完全是照邱先生及其師弟的想法，成功避開了聯考，成功進入了最好的高校，但他們沒有獲得王冠上的寶石肯定與聯考制度無關，也與中國小教育無關。
任何技藝，任何學問都需要一萬小時定律，數學也不例外，不刷題無法熟練掌握數學基本知識，無法熟練掌握數學方法，無法熟練掌握數學思維方式。進階水準也需要低級做基礎。
科學研究水準與生産力水準正相關，與生産關系也正相關（創新能力也一樣）。
随着中國國力的強大，中國生産力開始需要更精尖的人才，國家就開始重視留住人才，重視招引人才，我們的千百計劃都是吸引人才的舉措。
說中國教育埋沒人才，壓抑人才，那是扯淡。美國創新能力強，是因為它底子厚，起點高，是它善于吸引全世界的精英人才，是它激勵創新，是它保護創新。形成了重視人才的氛圍，因而就會形成更大的創新合力。矽谷有一半中國的人才，說明中國的教育并不落後。中國的聯考制度也不埋沒人才，更不壓抑人才。現代的聯考試題僅靠死記硬背、完全靠大量刷題是無法獲得高分的。
華為就是現代中國的例子，它有錢，就能從全世界招攬最頂尖的科學家，實體學家、化學家，包括數學家。是以，它的創新能力超過了世界其它國家。
沒有雄厚的财力，裝置落後，研究條件落後，待遇落後，當然不可能留住好的人才，也當然不可能有好的創新。
影響中國人取得大的成績的另一個因素就是中國人急功近利的思想，這種思想的形成也是複雜的，也是受生産力水準和生産關系影響的。
核實體博士生考城管，博士生考卷煙生産線勞工，這就是急功近利的觀念的典型表現，也是國家配置設定制度、人才利用制度有問題的表現。
頂尖的人才沒有去搞理論研究，而是搞應用研究，這既是國家需要，也是急功近利的表現。因為應用研究能很快獲得利益，有生之年能活得更舒服。而理論研究有可能終其一生一事無成，即使最終獲得了菲利茲獎，獎金隻有一萬五千加元，如果沒有其它經濟支撐，一般人無法做下去。國家的重大的科研經費都投入到應用研究中去了，理論研究的課題經費比較少。為華為突破新算法的俄羅斯籍青年數學家，他的年薪可達幾百萬。一萬五千加元才多少錢？是以，獲得菲爾茲獎的多是美國的那幾所高校，他們有很好的工資待遇，完全可以憑此做自己喜歡做的事，去研究數學，摘取王冠上的寶石。
中國過了應用階段，到達追求理論數學階段，完全能憑借雄厚的财力，再加上合适的激勵制度實作，是以就不要往基礎教育和聯考制度上扣屎盆子了。
聯考制度符合中國國情，短時間不會改。隻有國家整體水準和國民素質達到相當高的水準時才會改革人才選拔制度，否則底層人是沒有上升管道的。
諾獎也好，數學諾獎菲利茲獎也罷，都有一定的學閥控制。
而中國國内也有類似的現象。
學閥們對非正統的科學家鄙夷為“民科”。民科确實多數沒有真正的實力，但極少數人有也符合人才規律。即使是正統的科班出身的，真正的人才也是少數，越是高精尖，越是極少數，大多數也都是充數的。
内蒙古二十四中的陸家羲是典型被人為埋沒了的人才，也是時代的悲劇。他在“平衡不完全區組與可分解平衡不完全區組的構造方法”方面的研究至少比世界領先了六七年，可是因為國家那個混亂時代，要麼因為缺少真正的伯樂，他的研究成果被忽略了，我認為忽略他的成果最大的原因就是他的身份地位。
後來他又在數字“不相交斯坦納三元系交集”方面取得了突破，隻可惜國内并不知道，某大學邀請國外數學家講學，國外的數學家很驚訝，覺得舍近求遠，中國在這方面有最好的數學家。在洋人的推薦下才被該校重視。他沒有研究經費，連參加這一活動的路費都是借的。
可惜，在會後，他回到家後不久病發身亡了。國家給了他榮譽，可惜他已經去世了。
獲得菲利茲獎的從設獎以來才隻有六七十位，是以，每一個都是頂尖的。多少年不出一個也是正常的，但像陸家羲這樣的人才，若是早被重視，極有可能獲得。這種人才都是天賦異禀，與教育有關系，但天賦是硬體。中國的聯考教育制度及基礎教育形成并沒有壓抑人才的創新能力，隻是人才利用出了問題。
前面講了，人不是死物，一些壓抑不可能全部壓抑。如果有些人還不明白，那就看看馬克斯等科學家對人工智能的擔憂吧。人工智能完全是人設定的程式，按照理論上來講，它必須嚴格按照程式來進行，即使能自學，也是有程式的。但人類仍然擔心它們超過人類。它們受的條條框框的限制有多大？用過電腦的都知道，小小的一個錯誤的指令都會被拒絕。但它們仍然能創新。難道人類比死的機器更死闆？
我認為，幸存者偏差是人類最悲哀的認知錯誤和思維方式。如何能看問題全面，看到表象後面的本質，這是很多專家都無法解決的難題。看來學會辯證思維真的很難，學會聯系、全面、運動、客觀地看問題真的很難。