老科学真的不值钱了吗？

季征宇同济大学工学学士，上海交通大学工学硕士，研究方向为计算机技术和人工智能在土木工程中的应用。带着知识工程的概念，做了十几年的设计师。期间沉迷于工程设计和信息技术，不但设计了数不清的高楼大厦，而且热衷于将两种体系相互借鉴、指导与融合。在长期的工作中体会到“设计小管理，管理大设计”的理念。现在上海现代建筑设计(集团)有限公司从事技术管理和知识管理工作，著有《建筑工程设计中的知识管理》。对信息知识史、知识表达、知识结构、知识管理等领域颇有心得。

知识的价值是多维的，缺少的是感悟知识的心灵。敬畏知识、感悟知识、热爱知识，是我们进行个人知识管理前应该确立的知识观。

钱钟书先生在他的名著《围城》中，揶揄三闾大学校长高松年的时候，有这么一段精彩的议论：“三闾大学校长高松年是位老科学家。这‘老字的位置非常为难，可以形容科学，也可以形容科学家。不幸的是，科学家跟科学不大相同；科学家像酒，愈老愈可贵，而科学像女人，老了便不值钱。将来国语文法发展完备，终有一天可以明白地分开‘老的科学家和‘老科学的家，或者说‘科学老家和‘老科学家。现在还早得很呢，不妨笼统称呼。”

这段议论被无数“钱迷”们津津乐道，奉为“钱氏幽默”的经典，我也曾佩服得五体投地。不过随着时间的推移，我慢慢地开始疑惑：“科学老了真的不值钱吗?”，文学家对科学的论述，终究还是隔了一层的，艺术家的比喻，也当不得真理。

近年来人们经常说起的一个话题就是“知识的老化和更新”，我实在不敢苟同。知识，在不同的历史时期，被各种不同的人物，从各种不同的角度，有过各种不同的定义，轻言“老化”恐怕显得轻率。更有甚者，有人提出“知识老化速度”，煞有介事地提出“18世纪知识陈旧的速度为80～90年，近50年缩短为15年，甚至有的学科已缩短为5～10年”；“统计结果表明，一个人从大学只能获得10％有用的知识”。如果用学科数和文献数的增长，来表明知识增长速度，我还能接受。令我纳闷的是，连“老化”的定义都没有，就得出“定量”的“老化速度”了?

不容忽视的是，知识增长越来越快，著名的“摩尔定律”作为对发展趋势的一种分析预测，在知识界也有它的影子。社会的发展对知识的需求越来越广，越来越深。各种学科在快速的发展中不断加入了新内涵，拓展了新的外延。但作为一种科学、一种知识，它的属性、作用和意义是多方面的。一种知识体系，也许在某个领域暂时不再起作用，但它的结构体系，它的运用方法，它在知识史上的地位，都是构成人类知识体系的一部分，在其他领域的价值尚待发掘。就像废墟上几千年的断垣残壁，早就失去了原先围护的功能，但在考古学家的眼中，却代表了那个时期的文化和技术，代表了人类文明发展的轨迹。

苏东坡与惠崇和尚戏语，苏东坡说：“我看你像牛屎。”惠崇说：“我看你像如来。”苏东坡不解，这和尚怎么以德报怨呢?旁观者云：“心存牛屎，看人皆如牛屎；心存如来，看人皆是如来。”也许正是心存浮躁，所以看天下物皆为可弃。看待知识，不应该仅仅只从暂时有用与否来判断。

有人曾经说，大学四年的课程中，只有十几门是有用的，其余都是浪费时间，我讶异于其近乎只想吃“最后一个馒头”的饿鬼心态。姑且不说那剩余的几十门课程提升了我们的学习方法和学习能力，那触类旁通、潜移默化亦非短短几年所能感受，而正是它们构成了知识金字塔的底座。

经历了破四旧、文化大革命、批判孔孟之道的父辈们，现在大都痛心疾首，价值连城的文物被毁坏，优秀的传统文化被践踏。所以我们现在处于重新学习经典、认识传统、寻找过往的时代。科学的发展是一个螺旋的上升过程，也许整体观念会被取代，会被更替，但那探索的过程，阶段性精华的光芒会永远存在。希望我们不要重演曾经的愚昧。

批判理性主义的创始人卡尔·波普尔认为，可证伪性是科学的不可缺少的特征，科学的增长是通过猜想和反驳发展的，理论不能被证实，只能被证伪，绝对的真理是不存在的，与之相对，绝对的无用也是不存在的。

由于专业的关系，我经常接触一些“无效”的技术标准，由于技术的发展和社会要求的提高而不再适用于新产品了，这也许是标准意义上的“老科学”了。但“无效”并不等于“无用”，相反它们有用得很，那些参照它们制造出来的产品、文物甚至古董的鉴定和维护，都要以它们为依据。它们还是新标准升级的参照，有趣的是，升级了几个版本以后，有时又会回到最初的版本，“老科学”焕发了青春。

我经常看到一些所谓的知识管理系统中有一个删除模块，我不知道它要删除哪些所谓无用的知识，哪些案例?哪些规则?哪些数据?我的心总是隐隐作痛。“前事不忘，后事之师”，一个容易遗忘的民族是没有前途的民族，组织、个人也一样。如果系统存储有限，我觉得最好是用把使用率低的部分迁移保存，需要的时候还可以导入。

对于“信息爆炸”和“知识爆炸”，我个人是无以为惮的，相反还持非常欢迎的态度，我坚信魔高一尺，道高一丈，应对它们的将是“智慧爆炸”。数据挖掘和智能搜索就是手段之一。数据挖掘又称为数据库中的知识发现，就是从大量数据中获取有效的、新颖的、潜在有用的、最终可理解的模式的非平凡过程。简单地说，数据挖掘就是从大量数据中提取或“挖掘”知识，在庞大的数据库中找出有价值的隐藏事件，并且加以分析，获取有意义的信息作为进行决策的依据。

《大般涅槃经》有这么一段记载：“尔时大王，即唤众盲各各问言：‘汝见象耶?众盲各言：‘我已得见。王言：‘象为何类?其触牙者即言象形如芦菔根，其触耳者言象如箕，其触头者言象如石，其触鼻者言象如杵，其触脚者言象如木臼，其触脊者言象如床，其触腹者言象如瓮，其触尾者言象如绳。”我们对很多事物的最初认知往往正如“盲人摸象”，以偏概全。米兰·昆德拉在他的《生命不能承受之轻》的序里说：“人类一思考，上帝就发笑。”虽然有很多调侃的成分，却也不无道理。数据挖掘能帮助我们更系统、更全面、更深入地发现事物的关联。所以要善待那些数据、信息和知识，让上帝吃惊吧!

“有两种东西，我对它们的思考越是深沉和持久，它们在我心灵中唤起的惊奇和敬畏就会越来越大地充溢我的心灵，这就是繁星密布的苍穹和我心中的道德律。”这是人类思想史上最气势磅礴的名言之一，也是人类对知识最深层的思索和感悟之一，它刻在康德的墓碑上，出自康德的“实践理性批判”最后一章。

世界并不缺少美，缺少的是发现美的眼光。知识的价值是多维的，缺少的是感悟知识的心灵。敬畏知识，感悟知识，热爱知识。是我们进行个人知识管理前必须确立的知识观。