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作为一名技术工作者，在思考问题时常常会用逻辑化的随想思维方式来思考问题的前因后果或是实现方式。 假设让我去思考一个问题——鸡蛋的多视待问的思问题，随意怎么去想这个问题都可以。
若是作为一名技术工作者，我可能想到如何提高鸡蛋生产的自动化水平或是如何更优通过鸡蛋的大小颜色或其他信息判断鸡蛋的质量； 若是作为一名艺术创作者，我可能想到的是如何利用鸡蛋这个物体去影射或表达一些想法，也可能在绘画时更加细致的思考它的材质与对光影的表现； 若是作为一名农产品研发者，我可能想到的是如何提高鸡蛋的产量； 等等等…… 一个人站在不同的岗位，或身处不同的视角，看同一片世界，映入眼中的世界是不尽相同的。 正如苏轼所说：
不同学科的人观察同一样事物，就如同站在不同的山峰上；而就算在同一座山峰上，不同高度去看也会呈现出不同的姿态，“一万个人眼中有一万个哈姆雷特”
让我来举例一个极为明显的多视待问的思例子——遗传算法。 生物的角看交叉遗传方式主要有复制、交叉、题对团队变异，如此这般，遗传基因或染色体在遗传过程中就能发生各种各样的学科变化。 地球上的合作生物，都是经过长期进化而形成的。根据达尔文的随想自然选择学说，地球上的生物具有很强的繁殖能力。在繁殖过程中，大多数生物通过遗传，使物种保持相似的多视待问的思后代；部分生物由于变异，后代具有明显差别，甚至形成新物种。正是角看交叉由于生物的不断繁殖后代，生物数目大量增加，而自然界中生物赖以生存的资源是有限的。因此，为了生存，生物就需要竞争。生物在生存竞争中，根据对环境的适应能力，适者生存，不适者消亡。自然界中的生物，就是根据这种优胜劣汰的原则，不断进行进化的。 而遗传算法正是模拟了生物在自然环境下的遗传和进化过程而形成的一种自适应全局优化概率搜索算法。 具体详见我先前的博客优化算法——遗传算法 这其中便存在多种学科的交叉，其一为生物学，其一为数学，J.D Bagley在思考人工系统的自适应问题时从自然界的视角进行观察，得到了巨大的成功。 随着科学史的车轮早已驶进现代的轨道，学科交叉已发展为席卷科学世界的主要潮流，在看待一个问题时，仅仅从一种学科的单一视角去解决问题往往会陷入局限性，就如同功能性极强但实用性却极低的一样设计，不论其功能性再如何强也无法真正体现出其价值。 作为一名仍在上学的本科生，我能谈的也仅仅是我个人的一些经历与经验。 随着带领团队的时间越来越长，我愈发觉得一个人的时间是有限的，所能花在学习上的时间有限就更别谈去实现或是创造创作一样优秀的作品了。（在这里我所说的是一样作品，而不是一个单纯的技术创新） 万事开头难，这句话并不是一句空话，在讨论不断推进的过程中，最难的还是如何去立一个主题，如何想到一个有价值又尽可能避免中道而止的题目十分困难，这里可能导致“中道而止”的原因非常多，其中最让我害怕的还是在创造过程中无奈地进行了自我否定。 为了找出一个好的主题，在我看来，一个非常便利的方法便是在开始时便有足够多的选项去筛选，而一个人的想法可能有限，因此就需要团队合作。团队合作最大的优势便在于每个人的视角都会呈现不同的姿态，这种对视角的影响来自于方方面面，不仅仅在于所学学科，更在于生活经验、兴趣、经历等多方面，很多看似微小的点都有可能从中挖掘出高价值处，越是贴近我们生活的地方越是容易忽视。 不同学科对我们视角的影响更多的在于思考问题的方式上，这在我所处于的学院中体现的极为明显。我们学院有技术与艺术两种学科，技术的思考更偏向于逻辑化程式化，而艺术的思考天马行空。这种差异在我们相互交流前体现的极为明显，逻辑化程式化的思考往往会将我们局限，对实际的判断就像一个圈子将我们圈主无法超脱；而天马行空的思考看似美好却如同梦幻般，往往会缺乏对实际性的思考，更像是一部科幻小说，你无法完全否决但目前有没有任何办法去验证。 因此最好的办法就是将两种不同的视角进行结合，在有限的事物内尽可能地向外部进行发掘、去思考、去创造，3D打印、智能手机、网购等等，很多的创新性事物都是在两个极端的平衡间相处的。 这也就是我现在相比于一个人闷头研究，更喜欢与他人互相交流想法的原因，这让我们互相分享了视角，开拓了眼界，从程式化思维或是天马行空思维中跳脱出，提升整体的创造能力。 在一个团队中，什么想法都可以有，尽管其对我们整个项目的推进可能没有作用，但是对互相的进步是有着极高价值的。 |
