体校武院的得沦陷后续:美国《大众科学》评出十大美国“科学才子”（组图）

《大众科学》写道，提到“才子”，并不是指某个人“聪明”，或者说并不仅仅意味着“聪明”。才子需要有洞察力、创造力和不屈不挠的毅力，需要有敢于回避现有的常识以形成自己的独到见解的自信，也需要那种探索、突破现有知识边缘的“鲁莽”，不介意别人将他视为“怪物”、甚至劝他“掉头回来吧，以免永远得不到学术界的认同”。

因此，评选对象主要是那些与众不同的、年轻有为的科学家，要求他们不仅正在改变我们已知的事物、而且还在改变我们知之甚少的事物的人。最后评选出的这十位“科学才子”都很年轻，平均年龄只有34岁。每个人都是刚刚被他们的专业领域之外的世界所了解，但是在同行中，他们早就因为自己激进的、颠覆传统的观点而赢得了人们对他们非常高的尊敬和钦佩。凭着这些，他们绝对有理由跻身十大“科学才子”。

　　1. 尼玛·阿卡尼-哈米德， 34岁，第五维研究者

除了对引力进行解释，他还提出了更新奇的观点：我们的宇宙只是数不清的并列的宇宙中的一个。

为什么有些引力如此强大，可以牵引行星运转；而有些引力却又如此微弱，简单的一个冰箱磁铁的磁力就能与之抗衡？多年来，这个问题一直困扰着物理学界，所有最权威的理论都无法解释为何引力会比其他基本力（例如电磁力）还要微弱。

这种难题往往需要背离正统的学说来解释，尼玛·阿卡尼-哈米德和他的同事提出的理论就是一种出色的“异端邪说”。他们提出假说称，引力总是在渗出我们居住的三维宇宙空间，进入两个非常巨大的多维空间中，引力能量从而被削弱了。换句话说，我们的宇宙有裂缝。

早在从加州大学柏克利分校取得博士学位的一年后，哈米德就已经在理论物理和粒子物理学界成为了无人不知的人物。30岁的时候，哈米德成为了哈佛大学的教授，他在哈佛展开的研究并非以前提出的多维空间，而是研究“额外的宇宙”——他认为大概有10500个。哈米德与少数见解独立的科学家一起进行研究，他们认为我们所在的宇宙只是数不清的、并列存在的宇宙中的一个，每个宇宙都有其各自的物理规则和自然界常数。

他的首个证据尽管是间接的，但有可能在明年就可以成功收集到。明年，物理学家将在日内瓦开启一台大型强子对撞机（LHC）——这是世界上最强大的粒子加速器。如果哈米德的设想是正确的，那么LHC将揭开宇宙的隐藏特征——“分离超对称性”，这种理论是指宇宙中一半的粒子都有相对应的配对粒子，而LHC能够发现这些配对粒子。如果LHC发现了配对粒子，“那么它将是证明多元宇宙真的存在的一个有力线索。”哈米德如是说。

多元宇宙存在意味着什么呢？记得500年前哥白尼打破地心说的历史吗？如果哈米德和他的支持者是正确的，目前的宇宙理论将再次受到巨大冲击。哈米德解释说：“我们的世界只是多元宇宙中的一个。”

　　2. 杰里·格尔德斯坦，35岁，太空气象学家

他的研究解释了为何地球的等离子体磁层不如人们所希望的稳定。

还在布鲁克林学院读书时，格尔德斯坦就是物理课上唯一拿到“B”的好学生，最后他也作出了其他务实学生不会做的一个决定：深入研究物理。

现在，他的研究方向是地球磁层——地球外层一个无形的磁性防护罩。虽然科学家已经知道磁层外部会受到太阳风冲击——太阳风是从太阳射过来的微粒流，速度为每小时160万公里——但人们普遍认为磁层内层，即等离子体层，还是相对平静的带电气体层。

但是格尔德斯坦对这些传统观念发起了冲击。参考美国航空航天局（NASA）的卫星图片，他证明了在太阳风最猛烈的时期，那些原本被认为平静的等离子体层完全侵蚀到了太空，这些等离子体的“入侵”会让在太空的宇航员受到严重的电磁辐射，会导致国防和通讯卫星内部的电路板起火，并且使全球定位系统（GPS）产生多达250英尺的误差。为此，格尔德斯坦重建了地球与太阳相互作用的模型以便与新数据相符。在演示过程中，他向人们展示了等离子体磁层远比想象中的要多变。

3. 梅勒迪·斯瓦兹，37岁，人体器官建造师

她向人们展示了人体内部一种神秘的液体流如何帮助器官生长。

每个伤口都会提醒我们：人体内流淌着热血。但是斯瓦兹却在研究一种不为人知但又很重要的液体流——人体组织之间的细胞间液的缓慢流动。这种缓慢流动很可能是科学家梦寐以求的、成功在实验室里培植人体器官的关键所在。

在瑞士联邦理工学院洛桑分校，斯瓦兹向记者展示了她电脑显示屏上的管道网，她同时还兼任美国西北大学的生物工程师。斯瓦兹介绍说，这些管道就是她通过研究细胞间的液体流发现的第一个生物系统。

以前，人们对促进器官生长的过程知之甚少，因此生物工程师只能再造一些简单的人体组织，例如皮肤和心肌。去年，斯瓦兹的人体细胞实验显示，在器官生长过程中，细胞间液的流动能够对一种叫做成形素的蛋白质进行重新分配，这种蛋白质会发出信号“指挥”人体建造毛细管网络来支持器官生长，如果没有这种缓慢流动，某些特定的人体组织就无法正常工作。

斯瓦兹进行这项研究的动力始于她的机械专业背景。在读研究生时，斯瓦兹的专业是工程学而非生物学，直到今天，她还将自己的研究比喻为“拆开一辆汽车来研究它的工作原理”。由于她的研究领域过于新奇，有时候还会遭遇研究项目不被批准的难题，而且她的研究还倾向于挑战权威理论。

4. 大卫·汤普森，36岁，北极厄尔尼诺现象发现者

他所发现的北极气候模式将气候科学推到了新高度。

当20多岁的汤普森在美国华盛顿大学研究生院读书时，他就帮助科学家发现了一种现象，这种现象最后从根本上改变了气候学家对北极气候模型的理解。

汤普森和他的导师、气学家约翰·华莱士首先确定北极也存在着一种席卷了1/3个地球的气候模式。他们将之称为“北极涛动”（简称AO），这种现象改变了整个北半球的气候模式，被称为北极厄尔尼诺现象。

AO的发现直接影响了多个气象研究领域，有些气候变化专家怀疑温室气体排放是造成北极涛动长期保持阳性期的原因。与此同时，已经成为美国科罗拉多州大学教授的汤普森又将他的研究目标南移——由于南极部分地区也正在变暖，怀疑论者以此反驳汤普森的理论。2001年，汤普森和美国国家海洋大气局的苏珊·所罗门为南极温度失常作出了一个新解释：臭氧层漏洞。

他们发现，南极大气层中的巨大臭氧洞改变了南极洲风的模式，导致南极洲地表温度下降——只除了南极洲半岛，这里的冰川正在以惊人速度断裂。

5. 陶哲轩，31岁，数学领域的“通才”

他在数学领域搜寻他的下一个“诀窍”。

澳大利亚华裔数学家陶哲轩是个密码破译大师，他开发出了一种崭新有效的破译方法，能够将零散的信息片段拼凑到一起。

陶哲轩的这一成就还得感谢加利福尼亚州大学洛杉矶分校的日托服务。在托儿所外等着接孩子时，陶哲轩和一位来自加州理工学院的数学家埃马纽埃尔·坎德斯突发奇想，想知道在只理解了零碎片段的情况下能否重组一个完整的信息。利用几何学、统计学和微积分学的知识，他们不但证明了这样的信息重组在某些情况下是可能的，而且还推出了重组方法。他们的这项技术正在被那些希望整理混乱信息的人所使用，美国中央情报局窃听可疑电话和医生修复脑扫描图像中的斑点时，都会用到这一技术。

这项技术证明了陶哲轩的才华：在新领域取得突破性发现需要精通数学的各个领域。

正是这个才华让陶哲轩赢得了今年的菲尔兹奖（被誉为数学界的诺贝尔奖）。陶哲轩是1986年以来赢得这个奖项的最年轻的数学家。早在1986年，11岁的陶哲轩就在国际奥林匹克数学竞赛中获胜，是当时最年轻的奥林匹克数学竞赛获胜者。陶哲轩21岁在普林斯顿大学获得了博士学位，24岁就成为美国加州大学洛杉矶分校教授。目前，陶哲轩至少在数学的5个分支领域取得了显著成就。

　蚯蚓研究者凯莉·道甘

6. 凯莉·道甘，26岁，蚯蚓研究者

通过研究蚯蚓钻地的“工程学”原理，探索神秘的地下世界

凯莉·道甘在试图诱使蚯蚓挖通一桶凝胶的时候说：“我一向喜欢蚯蚓。”道甘刚刚报考了美国缅因州大学的博士研究生，她正在为论文作准备、录制试验片段。

道甘的这项研究已经让她成为了地下世界科学方面的权威人物。研究蚯蚓的难度巨大，由于非常难以观察，目前还没有一个生物学家能够明确地描述它们如何运动。达尔文是首先对这个问题进行严肃调查的科学家之一。他并不认为当蚯蚓拱进土里时“土壤会自动地松开”，他认为，当蚯蚓“挤”进土里时，会吞下前方的泥土，“吃”出一条路来。达尔文提出的这个理论已经存在了120年之久，但是后来不少科学家也提出了质疑。

道甘也是质疑者之一，她认为蚯蚓一定使用了某种窍门来钻地，但是此类研究方向必然会涉及工程学。她最后发现了一种被称为“光测弹性应力”的方法，可以使用偏振光和滤镜来测量物体受到的压力。她还发现，海水与凝胶的混合物有着和海底沉淀物一样的物理特性，于是就将这种混合物沉淀在容器底部，然后把蚯蚓放上去，拍摄其钻地情况。

通过研究蚯蚓钻地时对它周围土壤造成的压力场，道甘发现，蚯蚓的嘴部在钻地过程中就相当于一个木楔子，不停地伸嘴撬开泥土，然后它的身躯就可以毫不费力地通过空隙。蚯蚓通过不停地进行这种机械杠杆运动来保持前进。按照工程学术语说，这叫做“裂纹扩展”。道甘的研究表明，对于蚯蚓来说，这种运动所耗费的能量比吃掉泥土打通道路耗费的要少多了。道甘的发现改变了科学家们对整个地下生态系统的理解。

氢纳米建筑师奥马尔·雅奇

7. 奥马尔·雅奇，41岁，氢纳米建筑师

他目前正在研制的“微型支架”日后可能帮你在气罐里存放氢

奥马尔·雅奇在美国加利福尼亚州洛杉矶分校工作。他在走出化学实验室时向记者透露了一个秘密：“我害怕化学品。”对一个化学家来说，这似乎是不大可能出现的恐惧症，而且雅奇的论文还排在为该领域最有影响力的论文之列。不过，雅奇之所以选择化学这个科研领域是因为自己喜欢解开一道道难题，而不是因为喜欢爆炸物。

雅奇曾经用自己发明的一种物质（看上去就像婴儿奶粉一样）制成一个水壶，令人感到荒谬的是，这个小水壶能够比一间屋子容纳更多的天然气。雅奇的发明很适合用来制作存放氢气的容器，日后很可能就是“氢汽车”使用的第一个燃料箱。

如果将雅奇发明的这种物质放大10亿倍来观察，它看上去很像一套巨大的支架。材料学家此前也见过类似的框架，但是他们无法使用这种框架去“定制”特殊用途的材料。美国南佛罗里达州大学的教授迈克·扎沃罗特科说，按照化学家的规范来设计建造这些框架“是个梦想”，“雅奇就是将这个梦变成现实的那个人”。

雅奇使用微型的金属支架来构建这些框架，由于它们有着稳固的接合点，雅奇就能够造出几乎任何图案。例如，他建造的“蜂巢”就很结实，能够储存大量气体，当气体分子粘在蜂巢的横梁上时，他们会越聚越紧、被压缩起来——这个过程不需要任何人为的高压和低温条件。

遥远行星的搜寻者萨拉·西格

　　8. 萨拉·西格，35岁，遥远行星的搜寻者

她的电脑仿真模拟有助于天文学家找到在其他行星上生活的智能生物

过去10年来，天文学家已经发现了200颗环绕遥远恒星运行的行星，但是其中没有一颗看起来像第二个地球。萨拉·西格是个美国华盛顿卡内基研究所的天文学家，她认为这个情况将会改变。西格已经设计出了一套鉴定遥远行星的大气成分的方法，她试图证明像地球一样的行星遍布银河系。她的毕业论文是最早探讨太阳系外行星的著作之一。

西格对宇宙初期氢氦结合状况进行过彻底的物理性研究，最终制作了一个详细的电脑模拟系统，并因此成为业内的标杆。

由于关于遥远行星的组成成分的资料非常匮乏，西格通过想象从数千光年以外观察地球的样子，用计算机创建了几套太阳系外行星的早期模型，然后她对这些类地行星作出一千多种的改变，然后再重新计算模拟它的样子。她建立的天体库不仅仅能够揭示新发现的行星可能由何种物质构成，而且还能赋予天文学家探寻目标的新思路。

事实上，西格建立的计算机模型在发现一个遥远行星时派上了用场，帮助科学家发现了系外行星的第一个大气层组成。1999年，就在西格获得哈佛大学博士学位后的一个月，天文学家发现了一颗行星，从地球上探测到，这颗行星在沿轨道绕恒星运行时，每次绕到恒星和地球之间的时候都会挡住微量的恒星光芒。西格将手头上的数据输入她的计算机模型，计算并大胆预测称这颗木星大小的巨行星在其大气层中含有纳和钾。两年后，天文学家在进一步搜集数据后果然在其大气层构成方面发现了这些化学元素的“签名”。

到现在为止，西格已经使用自己的这套技术为12颗行星的大气层成分制表

鸟语翻译家埃里希·贾维斯

9. 埃里希·贾维斯，41岁，鸟语翻译家

他对鸣鸟的研究有助于我们进一步了解人类语言

如果你认为置身于一群鸟儿的优美鸣声当中非常美妙，那你可要三思而行。步入埃里希·贾维斯位于美国杜克大学的斑胸草雀饲养区，这里鸟儿的鸣声听起来就像200辆汽车同时按下喇叭那么刺耳。而整个房间里唯一动人的声音就来自贾维斯，这位杜克大学神经生物学家唱起“忠于原著”的雄性斑胸草雀的求爱歌曲，实在非常悦耳动听。

贾维斯学这首歌的过程是和那些雄性斑胸草雀一样的：先倾听其他的斑胸草雀唱，然后模仿其音调。人类和雀类都是“声音模仿者”，在动物王国中，这种能力非常罕见，只有人类、鸣鸟、蜂雀、鹦鹉、蝙蝠、海豚、鲸和大象才知道如何模仿别人的声音。贾维斯极富创造力的研究发现，这种模仿能力植根于人类和上述动物最基本的大脑组织中，他的研究结果也许还能证明“语言”是所有脊椎动物大脑与生俱来的能力。

最初时，贾维斯在鸣鸟唱完一曲后立即将其大脑冷冻、切片和染色，研究它如何学习新歌。这一过程证实，鸟类使用两个独特的神经系统通道来学习唱歌，一个位于大脑前部，一个位于大脑后部。然后他发现，从神经学角度看，人类（以及鹦鹉和蜂雀）也是通过同样的过程来学习讲话或歌唱的。

但是，如果人类的每一群体的说话能力都是独立进化的，那么我们的大脑为什么会有相同的神经排列呢？贾维斯认为，答案在于进化——早在3亿年前人类的共同祖先存在时，人类的大脑就有了在语言方面不可改变的“电路”。如果他的观点是正确的，那么意味着人类语言都是源于大脑古老的网络，而这个网络可能与雀类的大脑语言网络一样。

一旦神经学家对这一基因蓝图加深理解，他们从理论上就能通过改变基因蓝图来修复大脑损伤或者促进人类学习新语言的能力。目前贾维斯正在扩大研究范围。他希望进一步研究哺乳动物，特别是人类。“我认为自己是在与人打交道，但也不仅仅同人类。”他说，毕竟，可以从鸟类身上得到的信息太多了。

矩阵建造者刘易斯·万安

10. 刘易斯·万安，27岁，矩阵建造者

如果碰到连电脑都难以解决的事情，他会集合人类的技巧来解决

现在大多数人工智能研究者都致力于解决让电脑像人类一样思考的难题。卡内基·梅隆大学的教授刘易斯·万安却瞄准了另外一种难题。他集合了数万人的论证技巧，去做那些似乎并不重要，但电脑又难以解决的工作。他的工作方法是让工作看起来像个游戏。万安用这项理论完成了电脑科学最难完成的任务之一：给互联网上的每一幅照片打上标签。电脑无法完美地区分视觉信息。万安开发的ESP游戏随机地将志愿者与尚未分类的照片配对，让他们参加照片标注活动。如果这项计划最后成功了，那么下次你到互联网上搜索图片时，通过关键词就能找到最匹配的那张了。

在求学期间，刘易斯就和伯克利大学的教授就已一起研究出了一套系统，名叫CAPTCHA。简单地说，CAPTCHA就是一些自动生成的测试，这些测试人类可以识别，而计算机的现有水平无法识别。比如我们现在常看到的认证码，随机生成的字符形状被弄得歪七扭八，尽管对人类来说，这些字依然可以识别，但对于现有的计算机技术来说，很多是很难识别的。