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中国民间有一个“七十三，八十四，阎王不请自己去”的说法，说在这两个年龄上的人更容易去世。这个定律从直觉上就不太可能是对的。我们设想，应该是因为孔子和孟子分别死于这两个年龄，人们认为这是人生中的两道大关，然后每当听说有人在这个年龄去世都会进一步加深印象，以至于总结了这个纯粹是错觉的定律。但有人不满足于直觉分析。

一篇网上流传的文章认为这是一个“科学家验证”了的规律：“科学家的回答是肯定的”。这篇文章说“科学... ]]> 摆脱童稚状态

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中国民间有一个“七十三，八十四，阎王不请自己去”的说法，说在这两个年龄上的人更容易去世。这个定律从直觉上就不太可能是对的。我们设想，应该是因为孔子和孟子分别死于这两个年龄，人们认为这是人生中的两道大关，然后每当听说有人在这个年龄去世都会进一步加深印象，以至于总结了这个纯粹是错觉的定律。但有人不满足于直觉分析。

一篇网上流传的文章认为这是一个“科学家验证”了的规律：“科学家的回答是肯定的”。这篇文章说“科学家们经过了反复的研究”，发现“人的生命有一个周期性的规律，大致是7～8年为一个周期”，而73和84岁正是这个周期的低潮。我不知道这个周期学说是哪个科学家的理论，也许来自某人解读的《黄帝内经》罢。但问题不在这里。

问题是，这篇文章把“能找到一个理论解释”，当成判断一个学说是否科学的标准 — 如果能用理论解释，它就是科学验证了的么？

绝学与证据

不管你用来解释的理论对不对，这都是一个错误的判断标准。能用理论解释的结论未必正确，不能用理论解释的结论未必错误。古代文人的思维习惯，是遇到无法判断对错的局面就查经典，想获得理论上的指导。而科学家的方法则要朴素得多：你直接用事实验证一下不就行了么？我们根本不需要任何学派的任何医学知识，甚至不需要什么逻辑推理，只要随便找个死亡年龄分布数据就会发现73岁和84岁并不比其临近年龄更容易让人死亡。这个工作是如此简单，据说连北京电视台都做过。

古人说“为往圣继绝学”，很多现代人也追求用某种特定理论来指导实践，好像不用这个理论就对不起别人一样。科学家不从绝学出发，而选择从证据出发的根本原因不仅仅是科学尚未达到找到绝学的程度（物理学家仍未找到统一理论），更是因为就算有绝学也无法放之四海而皆准。就算我们完全知道人脑中每一个原子，进而到每一个大分子，进而到每一个细胞是怎么回事，也无法从中计算出心理学来 — 因为这是不同尺度上的问题，这种跨尺度的计算量大到了即使是科幻世界里也不可能的程度。

所以科学家强调事实。科学放弃了从一套最基本的哲学出发推导所有结论的尝试，改为在每一个领域内就事论事地搜集事实。有人指责科学家说你们相信现代科学理论难道不也是一种迷信么？但科学家其实不迷信任何理论 — 很多情况下他们完全用不上什么绝学，唯一做的事情就是把事实搜集在一起，就好像集邮一样。只要有证据，反驳一个理论是非常简单的事情。

但是要想用证据建立一个理论，则要困难得多。只有运气好的时候，科学家才能在大量事实中发现一些有趣的规律，以至于可以向形成科学理论的目标前进一步。

相关性思维

最简单的规律叫做“相关性”。人是如此复杂的东西，我们根本没办法精密计算各种物质致癌的概率，比如说吸烟对肺癌的作用。科学家常用的是没有什么技术含量，不需要任何高科技仪器，更谈不上什么门派的办法：他们直接调查吸烟人群和不吸烟人群的肺癌发病率。

这种研究要把被调查的人分组，比如分成两组：得了这种病的患者一组（叫病例组，case），没有这种病的人一组（对照组，control）。然后考察这两 组人在生活习惯上和饮食、吃药方面有什么不同。如果你发现患有肺癌的人中烟民比例显著地高于没有肺癌的人，你就得到了肺癌与吸烟的一个正的“相关性”。这个方法很简单，得到的证据却是强硬的。睡眠时间与判断力的关系，孕妇焦虑与小孩任性的关系，出生季节与平均寿命的关系 — 我们看到的大量科学新闻本质上都是相关性研究。

相关性研究只是科研的初级阶段。但就是这样它也已经超越了我们的思维本能。某些人只要被某地区生产的产品坑过一次，就会认为这个地区的所有产品都不好，他们的发现连相关性都算不上。我们每天看到铺天盖地的各种营养品的广告往往都能找到几个用户出来现身说法，可就是没有一个疗效相关性的数据。“一朝被蛇咬十年怕井绳”，是人这种动物的最自然思维，而使用大规模统计发现实在的相关性这个最简单的科学方法，是我们摆脱童稚状态的第一步。

绝大多数人没有相关性思维。比如在一篇讨伐网瘾的文章中，作者援引“戒网专家”陶宏开的数据说，

中国80%的青少年犯罪与网瘾有关，中国20%的网瘾少年有违法犯罪行为。

在另一篇文章中则有人进一步指出

济南在押的1500名少年犯中，80％是“网瘾”造成的，北京更是有90％的青少年犯罪案与“网瘾”有关。

我们能否根据这些数字得出结论说网瘾人群比没有网瘾的人群更容易犯罪呢？

不能。我可以构建这么一个国家，这个国家80%以上的青少年有网瘾，而这个国家的所有青少年，不管有没有网瘾，都有20%的犯罪概率。这个虚拟国家完美符合以上数据，但是它的犯罪与网瘾完全无关。实际上，如果你把“网瘾”改成“钱”，甚至“空气”，那么我们可以说“中国xx%的青少年犯罪者都缺钱/需要空气，中国yy%的缺钱者/需要空气者有犯罪行为”，而缺钱和需要空气不是毛病。

这个错误就是没有建立对照组。我们缺少的关键数据是没有网瘾的青少年的犯罪率，以及没有犯罪的青少年的网瘾率。这是一个非常常见的错误。这就好比说列举再多“发达的民主国家”，也不能说明民主与发达的相关性，你还必须统计那些不发达的民主国家、不民主的发达国家、和既不发达也不民主的国家。

发现相关性，已经是一个足够发表的科学成就，但相关性结论并不能指导实际生活。假设我用无可质疑的统计事实告诉你“吸烟的人更容易得肺癌”，而你不想得肺癌，那么你是否能推论出应该因此戒烟呢？

怎样发现因果

还是不能。因为你无法从“吸烟的人更容易得肺癌”，和“肺癌患者大部分都爱吸烟”这两个统计得出“吸烟导致肺癌”这个因果。也可能肺癌导致吸烟，比如说也许癌变的肺会使人对烟产生需求。也可能存在某种基因，这种基因会使得一个人天生就容易得肺癌，而这种基因同时还让一个人天生就喜欢吸烟。也可能吸烟的人往往是喜欢深夜工作的人，是深夜工作导致肺癌。也可能吸烟的人往往是经济状况比较差的人，其居住环境和营养不行，是贫困导致肺癌。

有相关性未必说明有因果关系，这是一个非常重要的思维。中国青少年网络协会和中国传媒大学调查统计研究所发布的《2009年青少年网瘾调查报告》是一份值得发表的研究，因为其中给出了一些明确的相关性数据，比如：

自我评价学习成绩越不好的在校学生中，网瘾青少年的比例越高。认为自己“成绩较差”的学生中，网瘾青少年的比例达到28.7%，认为自己“成绩一般”的学生中，网瘾青少年的比例为14.5%。而自我评价“成绩很好”和“成绩较好”的 学生中，网瘾青少年的比例均在11%左右。

那么根据这份报告我们能否得出结论说网瘾是个坏东西呢？

不能。也许并不是因为网瘾导致青少年成绩差，而是那些成绩差的青少年更容易得网瘾。报告没有统计网瘾与犯罪率的关系，但就算真的是越有网瘾的人群越容易犯罪，我们仍然不能说网瘾导致犯罪。比如我可以提出这么一个假说：

我认为网瘾是个好东西，因为它可以减少青少年犯罪。在任何国家的任何时候，都一帮青少年对学习不感兴趣，整天无所事事。他们喜爱在街上游荡，都是潜在的犯罪者。因为网络游戏的出现，相当一部分这样的人被留在了家中和网吧里，他们的野性在游戏中得到了发泄，以至于减少了出去犯罪的欲望和时间。

报告和前面提到的所有统计数字都无法反驳我这个假说。我甚至可以用这份报告支持我的假说。报告中提到一个有意思的统计是“在社会经济发展水平低的城市，网瘾青少年的比例更高”，这正好可以说明无所事事的人更容易得网瘾。

想要明确证明吸烟导致肺癌，唯一的办法是做实验。找完全相同的两组健康的人，让其中一组吸烟另一组不吸，其它各方面生活都完全一致。20年之后如果吸烟组中的肺癌患者数高于不吸烟组，那么鉴于这两个组的唯一区别就是吸烟，我们就可以断定是吸烟导致了肺癌。

可是现实世界中根本不存在“完全相同”的两组人，这种理想实验无法进行。好在科学家有一个退而求其次的巧妙办法：找一群人，然后完全随机地把他们分为两组去做实验。在样本数足够大的情况下，随机性可以保证任何不同因素都可以大致均匀地分配到两个组里。这就是在关于人的研究中最重要，也是最可靠的办法。然而世界上不存在绝对完美的随机实验，比如为了让实验结果具备推广价值，样本应该尽量多样化，男女老幼，各种收入状况，各个种族都有才好，但这其实很难做到。很多实验心理学家选择的样本全是在校大学生，他们的结果能推广到所有人么？有人对此讥讽说他们研究的心理学应该叫“大学生心理学”。

更大的困难在于，大多数情况下你不能拿人做试验，比如不能逼人吸烟。这时候就只能被动地集邮，而通过纯粹的被动调查来做研究的方法叫做 epidemiology（流行病学）。最容易的流行病学研究是所谓回顾性（retrospective）的问卷调查：先找到病人，然后询问并比较他们的生活方式。这种调查的难度在于病人对自己以往生活的回忆常常不准确，甚至是有偏见的。他们可能会自己推断一种病因，然后刻意地强调这种病因。就好像想要讨好医生一样，那些得了肺癌的人可能会夸大自己的吸烟史。一个更可靠的办法是前瞻性（prospective）调查。比如说科学家想知道核辐射对人体的损害，现在日本地震导致核泄漏之后哪些地区的哪些人受到了辐射是非常明确的，根本不用对他们进行问卷调查，自然也就没有偏见。有了干净的初始数据，科学家只要长期跟踪这些被打了核辐射标签的人群，再跟正常人对比，就可以知道辐射对人体的影响。可是这里的困难就在于“长期”，核辐射的影响也许几十年才能看出来，那时候也许病人还没死科学家已经先死了。

比如“孕妇焦虑与小孩任性的关系”这个研究，唯一可行的办法就是流行病学的调查，你不可能拿孕妇做实验。一篇2008年的论文是回顾性的，研究者找到一个治疗儿童多动症（ADHD）诊所的6-12岁的203个孩子，询问他们的妈妈怀孕的时候是否有过心理压力，结果发现怀孕时心理压力越大的妈妈，其孩子的症状更明显一点。这就是一个不太可靠的研究，有谁准确记得自己6年前的心态？多动症儿童的妈妈很可能会为了配合一个理论而高估自己当初的焦虑。

而一篇2011年的论文则是前瞻性的。研究者先锁定了澳大利亚某地的2900名孕妇，在怀孕的时候记录下离婚，搬家之类容易让人产生压力的事件。等她们的孩子长到2岁以后，再看其中哪些孩子有ADHD。这个研究就可靠得多了，而可靠的代价是研究要进行多年。

要想从流行病学研究中发现因果性，就必须尽可能的统计各种影响因素。怀孕压力与小孩多动症的相关性数据并不能直接说明压力导致多动症 — 也许那些在怀孕期间离婚的女人本身生活就不靠谱，是她们的不靠谱导致了孩子的多动症。所以这两篇论文都统计了一些其它的因素，比如孕妇是否吸烟喝酒啊，怀孕年龄啊，收入状况啊这些数字，然后使用统计方法把这些因素考虑进去（叫做 control），最后的结果才更有参考价值。可是你不可能统计所有的可能性，实际上两篇论文统计的项目就并不一致。这就需要把一系列论文放在一起综合分析。

不管调查到什么程度，都只是对真实世界的管中窥豹。科学研究的是有限的真理。当一篇论文说什么东西可能或者不可能导致什么疾病的时候，它说的其实是在这次研究所调查的这帮人里面有这么一个结论。这个结论能推广到所有人群么？记者一定比科学家更乐观。

科学的目标

得到因果性远远不是科学家的目标，科学不是一本写满什么东西会导致什么现象的菜谱。好的科学除了能证明因果关系之外，还必须有一个机制，得能解释为什么会有这种现象。比如二氧化碳增多导致全球变暖，其机制是二氧化碳是一种温室气体，它能够吸收从地面反射回空中的红外线，再把这个能量辐射出去促使大气温度升高。

相关性思维和因果性思维只是思维方式的转变，真正的技术含量在于发现机制。你必须说明是吸烟导致肺变黑，而变黑的肺容易得癌症，还是烟草中有什么化学物质可以直接致癌（正确答案是后者）。机制提出来之后，这个机制中的每一步也必须是可以验证的，一个课题只有做到这个程度才算超越了集邮阶段。也只有到了这个程度，才真正谈得上把各种不同机制综合在一起建立模型去预测未来。

有时候这个过程会反过来，也就是用现有的机制理论推导一些现象，再去寻找证据证实。但探索未知最基本科学方法是证据第一，然后谋求建立因果关系，然后是提出机制。仅仅是对其中一步作出很小的贡献，就可以发论文。大部分这样的论文事后会被证明没有太大意思，甚至是错误的。比如研究孕妇焦虑与儿童ADHD的论文虽然有好几篇，但它们说的其实是一个非常微弱的效应 — 也许将来我们会发现儿童多动症的真正原理根本就不是孕妇焦虑。但科学就是这么一个不断试错的过程。

每一篇论文都是我们从个人感觉到客观事实，从客观事实到因果关系，从因果关系到能推广使用的机制，这个过程中的一小步。这个过程的每一步都不是完美的，但只有这么做，我们才能摆脱童稚状态。

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谨以此文标题纪念王小波。他曾经在这个标题下讲述过类似的道理。可惜大多数人只记住了他文章的结论和价值取向，而没有学会他使用的方法。比如据有识之士尼伯龙根·蜗藤指出，李银河就应该重读那篇文章。

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美剧《生活大爆炸》曾经讲过一个好多观众没听懂的笑话。说有一个农民发现自己养的鸡都出问题不下蛋了，找一个物理学家帮忙。物理学家做了一番计算之后宣布我已经找到了一个解！但是这个解只对真空农场中的球形鸡有效。这个笑话的意思是物理学家使用了一个过分简化的模型去模拟真实世界。

更有效的模型大概需要考虑在空气中传播的病毒对存在空气的农场中的有下蛋器官的鸡的影响。但不管你使用什么模型，你必须得使用一个模型。任何科学研究中的任何计算都是针对科学家选择的模型，而不是针对“真实世界”本身。<... ]]> 真空农场中的球形鸡

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美剧《生活大爆炸》曾经讲过一个好多观众没听懂的笑话。说有一个农民发现自己养的鸡都出问题不下蛋了，找一个物理学家帮忙。物理学家做了一番计算之后宣布我已经找到了一个解！但是这个解只对真空农场中的球形鸡有效。这个笑话的意思是物理学家使用了一个过分简化的模型去模拟真实世界。

更有效的模型大概需要考虑在空气中传播的病毒对存在空气的农场中的有下蛋器官的鸡的影响。但不管你使用什么模型，你必须得使用一个模型。任何科学研究中的任何计算都是针对科学家选择的模型，而不是针对“真实世界”本身。

有时候简化的模型已经足够好，比如我们要计算天体运行的轨道，把任何恒星和行星都简化为没有体积的质点就可以了。有时候是不得不简化。比如说如果要模拟全球气候，大概要考虑洋流运动和南北极冰川的影响，那么要不要考虑云的变化？要不要考虑太阳黑子的影响？要不要考虑植物分布的影响？要不要考虑冰岛火山爆发、喜马拉雅山、贝加尔湖、三峡大坝和中国春运的影响？在有限计算能力下不可能都考虑。但世界复杂并不是我们必须使用模型的本质原因。

我们必须使用模型的本质原因是，我们对世界的观察是主观的。霍金和 Leonard Mlodinow 在《大设计》这本书里讲了一个金鱼的故事，说意大利 Monza 市禁止在弯曲的碗状鱼缸里养金鱼，因为从弯曲的鱼缸往外看会看到一个扭曲了的现实，这对金鱼“太残酷了”。对此霍金提出一个庄子式问题：我们又怎么知道我们看到的现实不是扭曲的？金鱼仍然可以对鱼缸外部的世界总结一套物理定律。也许因为坐标系弯曲，金鱼总结的物理定律会比我们总结的要复杂一点，但简单只是个人品味，金鱼的物理学同样正确。

从这个角度说，所有物理定律，乃至所有科学理论，都只不过是主观模型。托勒密的理论说地球静止，太阳绕着地球转；而哥白尼的理论说太阳静止，地球绕着太阳转 — 这两个模型其实都可以用，只不过其中一个比另一个更好用一点。

物理学革命其实就是用一个模型取代另一个模型。我们可以把力解释成一种波动的场，或者空间的弯曲，或者一堆粒子的来回传递，或者又把各种粒子解释成弦的震动。当物理学家发明这些模型的时候，他们心里想的并不是“真实的力到底是什么东西呢？超弦理论符合我的世界观么？”这种哲学问题，他们想的是什么模型有效就用什么模型！

也许与模型无关的“现实概念”根本就不存在，霍金管这个思想叫“依赖模型的现实主义（model-dependent realism）”。这听上去有点像中国人说的“道可道非常道”，又有点像《论语》里面每次有不同的人问孔子“仁”是什么，孔子都给一个“依赖提问者的仁的定义”。但实际上这里面说的是科学这门业务的工作方式，是从来不直接追求那个“最后的，真正的现实”，而只是不停地用不同的模型去模拟现实。

也许有些科学家的确相信绝对真理的存在 — 但科学研究从来不涉及绝对真理。哲学才研究绝对真理。科学研究的是“有效的真理”，是“有限的真理”。两个古代哲学家坐在那里谈论天道怎么样，天道怎么样，说来说去只能是空对空。科学方法的第一个智慧就是我不直接用心去跟“天道”对话，我做几个实验，总结几条规律，形成一个不求天道但求有效的“模型”。

所以当一个科学家说一个真实世界中的什么东西会发生什么情况的时候，他说的实际意思是在他使用的那个模型里，这个东西对应的变量发生了什么状况。他说的是真空农场中的球形鸡¹。

在所有科学模型中理论物理是最成功的，而且成功到了不可思议的地步。量子电动力学并不是物理学家关于世界的最新模型，它把各种基本粒子都简单地当做球，完全不考虑原子核内部的相互作用，没有引力，但它却是一个相当完美的模型。它只用非常简单的几个方程，就能够描写原子核和引力之外几乎所有现象，而且这个模型无比精确。费曼曾经在一本通俗读物里自豪地写道，量子电动力学计算的电子自旋磁矩是1.00115965246个玻尔磁子，而实验测量的值1.00115965221，这个误差相当于横跨美国东西海岸，计算从波士顿到帕萨迪纳的距离，结果只差一根头发丝那么细。

我们可以无比准确地预言每一次日食，可以拦截导弹，甚至可以用遥控方法把探测器精确地放置在火星表面指定地点。这些并不完美的物理模型是如此的足够完美，有些人错误地以为科学就应该提供这么精确的答案。但事实是很多重要问题的模型根本做不到这一点。2008年金融危机给人的印象就是所有正规经济学家都没有预见到。格林斯潘说，“我们都错误判断了这个风险。所有人都没想到 — 学术界，联储，监管者。”一时之间批评经济学成了时尚，很多人认为经济学根本不能算科学。

我不知道经济学模型算不算科学，但的确有正规经济学家，在不使用阴谋论的情况下，预警过这场金融危机。去年，2500名经济学家投票选出了对这次危机的最好预测：Steve Keen 早在1995年就搞了一套理论模型，并且从2006年开始使用这个模型每月发布预警报告；Nouriel Roubini在2005年就指出美国房价会在3年内跌30%；而Dean Baker则从2002年开始反复说房价是个泡沫。我们可以看到这些预测有限的，不论是金融危机的规模还是爆发时间，它们都远远谈不上准确。

不论如何，嘲笑经济学模型是从事“硬科学”的科学家，甚至是所有学者最爱干的事情之一。看完《金融时报》上一个历史学家（！）嘲笑经济学家的文章之后，一个物理学家笑了。他说我看经济学模型还算好的，气候模型还不如经济模型。经济学家至少知道模型里面“经济人”是什么东西，而气象学家根本不知道气候模型里的云和海洋混合（ocean mixing）是怎么回事。

他说的是关于模型的重大问题：如果你根本没搞清楚所有的原理和机制，你做的简化距离真实世界非常遥远，你的模型还有意义么？物理大佬 Freeman Dyson 认为没意义。他说，

我没有气象学位，所以我大概没资格谈论这个话题。可是我也研究过这些气象模型，我知道它们能干什么。这些模型对大气和海洋的流体力学方程可以解的很好，但是它们对云，尘埃，地表和森林中生化过程的描写很差。它们根本谈不上描写我们生活的这个真实世界……这就是为什么搞气象模型的这帮人只不过是自己相信自己的模型而已。

那么 IPCC 自己怎么评价气象模型呢？在2007年报告的一个FAQ中，IPCC 表示它对这些模型非常自信。但是在我看来，这份文字写的有点不够意思。IPCC 说这些模型的基本原理是建立在动量能量守恒这些基本物理定律上的，而且还有大量观测事实作为支持。它没说的是模型的“非基本原理”，比如Dyson说的那些东西，是怎么处理的，更没说这些非基本原理能起到多大作用。IPCC 还说这些模型能够成功的模拟当前气候，而且还成功再现了过去100年的气候变化。没错，但IPCC没说的是这正是那些“大量观测事实”支持的结果，是用这些观测事实调参数凑答案的结果（叫做”parameterisation”），这些模型在很大程度上是基于经验的。

其实调参数没有什么不对。根据“依赖模型的现实主义”这个精神，你怎么就能说基本物理定律不是基于经验的呢？气象学家可能的确不怎么理解云，但难道物理学家就敢说自己真的理解电子么？所以我认为 Dyson 的批评等于说黑猫肯定不如白猫，并不重要。重要的是气象模型预测未来的能力怎么样。

有一个关于天气预报的笑话是这么讲的。有人打电话到电台问你们每天预报的降雨概率到底是怎么算出来的？主持人回答说我们一共有十个预报员，每天投票预报，如果有3个人认为会下雨，我们就说降雨概率是30%。IPCC 预测未来的办法跟这个有点类似。一个最常用的办法，是把各个不同气候模型综合起来取平均值。比如把12个国家的17个研究组使用的24个模型取平均。

上面这张图来自IPCC网站，其用现有模型去模拟过去100年的温度变化，看看是否符合观测结果。图中杂乱的黄线是使用14个不同气候模型进行的58次模拟的结果，而红线则是这些结果的平均值，它与实际观测值（黑线）相当接近。

我们可以仔细想想这个事情。IPCC 这个做法相当于投票选举真理。如果我们对气候的认识是完美的，如果科学家明确知道自己在做什么，那么世界上应该只有一个气候模型。现在这种让大家都算一算然后取个平均值的做法，等于说我们不知道到底哪个对，其根本原因在于模型中的物理机制和参数有很多不能确定的地方。而这张图则说明这个做法效果还不错！

但既然你的模型中有很多参数都是用历史数据拟合出来的，这些模型能够再现历史就不奇怪，最关键的测试还是你能不能预测未来。2007年Science上的一篇论文比较了IPCC在1990年对未来气候的预测，与从1990到2006期间的实际观测。图中虚线是IPCC的预测，实线则是观测值。

这是一个非常有意思的结果。尽管我们一再被告知二氧化碳浓度上升主要是人为的，但IPCC对二氧化碳浓度的上升却预测的非常准确（文中解释，这是一个巧合）。它预测得不太准确的是温度上升，它预测得更不准确的则是海平面的上升。但最惊人的是IPCC不是高估了温度和海平面上升，而是低估了。实际情形比IPCC警告我们的更坏。

这张图至少说明在签署京都议定书期间，IPCC 的模型不是故意夸大危险来忽悠世人。此图用的都是1990年的旧模型，那么新模型们是否表现更好呢？一份非正式的研究，把IPCC 2007年的新报告跟从2007到现在的实际观测比较，则发现IPCC高估了温度的上升。

所以用模型预测未来是非常困难的事情，越复杂的模型就越困难，而且越细致的未来就越不好预测。我们看到预测海平面上升已经比预测温度上升困难，那么如果有人想进一步预测全球变暖带来的恶劣气候导致多少“气候难民”，我们就可以想见那是不可能准确的。联合国环境规划署曾经在2005年预测到2010年沿海地区将会有50万气候难民，结果到今年人们发现这些地区的人口不减反增。那么联合国网站怎么办？第一，删除原有预测（有人还是保留了一份证据）；第二，不解释；第三，50万难民的预测时间现在被改成2020年了。

不要特别相信那些复杂的模型对未来做出的复杂预测。问题是新闻记者总是比科学家更相信模型。今年初一份气候预测报告说未来十年温度将上升2.4度并导致全球粮食短缺，科学家很快发现报告存在严重错误并且立即撤回了报告 — 可是这时候这个新闻已经被无数媒体广泛报道过了。

2009年，英国女王伊丽莎白质问经济学家说你们就怎么都没预测到这次金融危机呢？经济学家们回信，说经济学这个工作都是各自为战研究具体领域内的小问题的，我们并没有做在一起对世界经济这个整体发挥“集体想象力（collective imagination）”。换句话说，他们玩的都是小模型，没玩过这么大的。

科学家也是这样，一般情况下不想玩大的。科学家玩模型最大的目的其实是想解决小问题，是想通过模型来发现和证实一些小机制。所有玩模型的科学家都知道自己模型的局限性。可是公众和政客非逼着你预测。如果非得预测大的不可，最好还是用 IPCC 爱用的这种多个模型取平均值的办法 — 也叫“发挥集体想象力”。

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转基因食品无害。地震不可预测。干旱气候与三峡大坝无关。我们非常关心这些问题，科学家似乎明确地给了答案，可是有人仍然无所是从。我们应该听科学家的么？但科学家肯定经常也会说错。有时候他们说手机辐射可以导致脑癌，有时候又说这种效应根本没有足够证据。有时候他们说大蒜可以降低有害胆固醇，有时候又说大蒜其实不能降低有害胆固醇。这种情况下应该怎么办呢？ （a）以最权威科学家，比如诺贝尔奖得主... ]]> 医学研究能当真么？

转基因食品无害。地震不可预测。干旱气候与三峡大坝无关。我们非常关心这些问题，科学家似乎明确地给了答案，可是有人仍然无所是从。我们应该听科学家的么？但科学家肯定经常也会说错。有时候他们说手机辐射可以导致脑癌，有时候又说这种效应根本没有足够证据。有时候他们说大蒜可以降低有害胆固醇，有时候又说大蒜其实不能降低有害胆固醇。这种情况下应该怎么办呢？
（a）以最权威科学家，比如诺贝尔奖得主或者Nature杂志上论文，的意见为主。
（b）以科学家中的“主流意见”（如果“主流”真的存在的话）为主。
（c）以最新发表的意见为主。
（d）别当真，科学新闻可以当娱乐新闻看。

如果这条新闻说的是医学研究，那么最理性的选择是……（d），别当真。那些写在晚报副刊上的各种所谓健康指南，连看都别看。而是那些刊登在主流媒体上，有最新的论文支持的科学新闻，比如说英国某个团队又发现什么东西对儿童智力的新影响了，我们大概可以看，但是看完就可以直接把它忘了。

更进一步，如果这条新闻说的是营养学研究，比如吃什么什么维生素对身体有什么什么好处或坏出，那么哪怕是发表在最权威医学期刊上的那些高引用率论文，也应该全部忽略。

说这句话的人叫 John P.A. Ioannidis，他去年刚刚被任命为斯坦福大学预防医学研究中心主任。Ioannidis 说，“ignore them all”. 他攻击的不仅仅是营养学，而是整个医学研究。2005年，Ioannidis 发表两篇论文，证明大部分医学研究都是错的。这两篇论文在医学界被引用好几百次，但是没有人说他这个看似无比偏激的结论是错的。甚至没人表示惊讶。所有搞医学研究的科学家都知道这个秘密：医学研究根本不靠谱。

但是这件事一直到2010年底才引起公众的关注。首先是亚特兰大月刊发表充满愤怒的长文，标题采用英国首相和马克吐温发明的著名句式：“谎言，该死的谎言，和医学研究”。时代周刊立即跟进，并把结论进一步精简为“90%的医学研究都是错的”！时代周刊这篇报道说，现在已经有人开始真正认真地重新审视整个医学科研，而且立即发现了几个与我们此前的知识完全相反的结论，比如说：

- 没事儿自己检查乳房，不但不会降低乳房癌的死亡率，没准还有坏处；
- 其实科学家并没有足够证据说注射流感疫苗对防治流感有效。

由 Ioannidis 两篇论文引发的这场医学暴动仍在进行之中。今年一月的新闻周刊报道，最近又有两个医学常识被干掉了：

- 不仅仅是大蒜，如果服药者本人没有心脏病史的话，就连那些专门的降低胆固醇的药，其实都没什么作用；
- “补钙要加D”纯属扯淡 — 我们几乎每个人都已经有足够多的维生素D，根本不需要从钙片和善纯片里获得。新的报告说，一般人可以从阳光中（白人每天日照5分钟，有色人种15到20分钟）获得维生素D，而少数青春期女生和老人也许需要通过从食物中补充一点。

所以新闻周刊有充分的理由把这篇报道的标题定为“为什么几乎所有你听说的医学是错的”。

科学新闻常常教育我们要用现代医学的常识去反驳民间偏方，用科学家的论文去反驳普通人的常识，再用欧美科学家的论文去反驳中国科学家的论文。然而现在 Ioannidis 说欧美科学家的论文其实也不可靠。而且错误率是90%？民间偏方没准还比这个好点。所以以上这几篇报道大概也有点标题党，我们必须看看 Ioannidis 到底说了什么。

他一篇发表在 PLoS Medicine 上的文章说，在医学研究中被广泛使用的统计方法，其实是个非常脆弱的体系。如果你的一项研究是考察某种药物对人的健康是否好处，而你希望能证明有好处的话，你将很容易做到这一点。首先，现在大部分医学科研研究的效应其实都是比较微弱的，因为不微弱的效应别人早就研究完了。其次，什么叫对健康有好处？也许一个病人的病情并没有什么明显好转，但因为你希望这个药物有效，你也许会完全无意识的刻意寻找他好转的证据，你可能会把本来没什么好转的病人当成好转的病人。这就是你的偏见。Ioannidis 这篇论文其实全是数学，他做了一番计算，说如果这个微弱效应有10%，而你的偏见有30%的话，你的实验得到正确结论的概率只有20%。

科学家是有偏见的。他可能因为拿了医药公司的资助而希望证明一个药物的疗效，他更可能为了能在发表有轰动效应的论文而追求惊人的结果。鉴于10%的效应率和30%的偏见率差不多就是一般流行病学研究的水平，我们大概可以说80%的流行病学研究都是错的。根据同样的计算，小规模随机试验的可信性也只有23%。Ioannidis 这篇文章就是用数学方法证明这种偏见有多可怕。

光玩数学当然不行，批评现实得有真实证据。这正是Ioannidis另一篇论文干的事情，发表在权威期刊 JAMA上。没有人能把所有医学论文都研究一遍，所以他的做法相当具有戏剧性：他只看1990到2003年间发表在顶级临床医学期刊上的顶级论文，入选标准是被引用超过1000次。符合这个标准的论文一共有49篇，其中45篇声称发现了某种有效的药物或者疗法。

我们都知道科学结果必须都是可重复的，我们不知道的是有多少科学结果真的被人重复过。这45篇论文虽然都被引用了千次以上，其中只有34篇被重复检验过。

而后人检验的结果是其中7篇的结论错误。比如有一篇论文说维生素E对降低男子冠心病风险有好处，有一篇论文说维生素E对降低女子冠心病风险有好处，而后来的大规模随机实验则证明维生素E对降低冠心病风险根本没好处。另有7篇论文被发现是夸大了有效性。也就是说34篇经过检验的论文中的14篇（41%），被发现结论有问题。这45篇最权威的论文中只有20篇接受了并抗过了时间的考验。

顶级论文尚且如此，一般论文又能怎么样呢？真有90%都不可靠么？我从未发现 Ioannidis 说过“90%的医学研究都错了”这句话，时代周刊的报道的确是标题党。

Ioannidis 说的不是90%，而是432分之431。没有人能彻查所有医学论文，所以 Ioannidis 的做法是选择一个热门领域，彻查这个领域内所有的论文。这个领域是研究男女患各种疾病的风险不同，是不是因为基因的影响。在2007年 JAMA 的一篇论文中，Ioannidis 与合作者找到这个领域的所有77篇论文，然后逐篇分析这些论文处理数据的方法是否足够严谨。这些论文一共提出了432个论断，其中只有60个论断可以称得上是方法严谨。而这60个拿的出手的论断中，曾经被其它研究至少重复验证了两次的，只有一个。

如果我们对正确科学论断的要求是方法严谨，结果至少经过两次检验，那么这个领域的合格率只有1/432。如果我们放宽要求，只要一篇论文不被证明是错的，就算它是好论文，那么发表在最权威期刊上的被引用次数最多的医学论文中，有7/45是坏论文。

这七篇坏论文中的两篇说维生素E可以降低冠心病风险，而事实上，后来2000年新英格兰医学杂志上就有文章用超过9000人的严格随机实验证明维生素E根本不能降低冠心病风险，这一结论从此之后再也没被推翻过。那么到底有多少科学家知道这件事儿呢？Ioannidis 等人曾经专门调查了到底有多少论文还在使用“维生素E降低冠心病风险”这个错误知识，结论是一直到2005年，仍有50%的新发论文还在引用前面那两篇错误的顶级论文，并且以为它们是对的。

如果你现在随便找个中国医生问他维生素E是否对冠心病有好处，我敢打赌他说有好处。我在Google用中文搜索“维生素E 冠心病”，第一页的结果全是说有好处，它甚至已经作为常识进入各种医学网站。

肯定有人因为看了2000年之前的新闻报道而大吃维生素E来降低冠心病风险。肯定有人还在吃大蒜降胆固醇。肯定有人还在补钙加D。

把学术论文的结论推广到真实世界的真理，有时候是非常危险的事情。因为不理解科学研究的思维方式，导致大多数人对科学有两个重大误解：第一，认为科学研究绝对真理；第二，认为每一项科研都是在生产我们日常决策的答案。真实的科学研究其实一个充满曲折，甚至有时候错进错出的过程。

更重要的是，科学的野心其实比公众设想的小。而恰恰是因为这个原因，科学才有这么强大的力量。很多论文不严谨，甚至很多都是错的，这并不表明科学中没有正确答案，它只是表明得到和判断正确答案并不简单。

科学报道都是用人类传统语言写成的，而科学研究使用的却不是人类传统语言。所谓“科学方法”，其实是另一套很不一样的思维方式。今天医学研究的悲催现状并不见得就说明科学方法不行。我想用接下来的几篇小文，介绍一下“科学方法”，这种超越了人类本能的思维方式。一个简单的问题是我们凭什么相信“维生素E不能降低冠心病风险”这个结论就是对的？因为有些科学方法比另一些科学方法更可信。我们将说明为什么看新闻不如看论文，为什么看一篇论文不如把多篇论文综合在一起看（称为 meta-analysis），以及为什么这么看还是不行。

科学是成年人玩的东西。我认为抱着谦卑的情绪去“仰望科学”是个错误的态度，正确的视角因该像下棋一样，是俯视。

卢瑟福说全部的科学就是物理学和收集邮票。当然卢瑟福是个物理学家，而且现代有些学科似乎正在超越集邮的阶段……不论如何，我们先谈物理学，再谈集邮的科学。后者对我们更重要，因为绝大多数日常所需的科学都是集邮，而集邮行为非常容易被误解。

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注：其他医学研究者并没有对 Ioannidis 揭示的现状无动于衷。有一个成立于1993年的叫做 Cochrane Collaboration 的国际组织，就正在专门严格审视各种医学研究，并且推出了很多报告，而且他们也采纳了 Ioannidis 提出的审查方法。这个组织特别强调经费只来自于政府，大学和私人捐款，而不拿医药公司的钱。

一个人本质上就是一堆原子，这些原子通过各自电子和质子的互相吸引排斥 交叉结合形成分子，DNA等等。如果有一个外来粒子，比如说一个高速电子或者光子打过来，它可能把这堆运行良好的原子机器上的某个原子的电子打飞，导致这 个原子电离，就会改变它的带电量，使它跟其他原子的相互搭配出现偏差： 如果很多原子都这么被外来粒子造成电离，最后必然打乱分子和DNA的排列组合，人体组织就破坏了。DNA/RNA 乱了就会发生”变异... ]]> 先简单介绍一下”放射性”，”辐射”这些东西是怎么回事。

一个人本质上就是一堆原子，这些原子通过各自电子和质子的互相吸引排斥 交叉结合形成分子，DNA等等。如果有一个外来粒子，比如说一个高速电子或者光子打过来，它可能把这堆运行良好的原子机器上的某个原子的电子打飞，导致这 个原子电离，就会改变它的带电量，使它跟其他原子的相互搭配出现偏差：

如果很多原子都这么被外来粒子造成电离，最后必然打乱分子和DNA的排列组合，人体组织就破坏了。DNA/RNA 乱了就会发生”变异”。当然也可能会发生好的变异（比如把黄瓜种子送上太空回来变成超级蔬菜），但大多数情况下不太好，重的甚至是直接死亡，轻的也可能会 传给下一代。

这种把原子打电离的行为被称为”致电离辐射”，可以想见，这种辐射需要高速，也就是高能量的带电粒子或者光子。很多人谈论”手机辐射”，或者计算机显示器的”辐射”，那些都是非电离辐射，至今没有直接证据表明手机产生的那么一点点能量对人体真正有害。

其实生活中每个人每时每刻都在接受来自宇宙射线的电离辐射。这些宇宙射线就是高速带电粒子，用一个盖格计数器可以很容易的探测到。好在我们受到的辐射很 少。地球外层空间有大量的高速带电粒子，多亏地磁场和大气层的保护，绝大多数到不了地面。这就是为什么要把种子送到太空去接受辐射。对于宇航员来说，辐射 是个严重问题，至今没有什么好的办法来防护。地球磁场的尺度比地球半径大得多得多，因此空间站上的宇航员呆一两年受到辐射也可以忍受。但如果去火星的话， 受到的辐射剂量是相当大的。大约两年前看纽约时报的报道，火星登陆计划的一个重要难点就是怎么防护宇宙射线的辐射，这个难可能点还没有解决。

地面上的高速带电粒子都是来自放射性衰变或者核反应，或者粒子加速器。说一种物质具有放射性，意思就是说把它放在那里它自己就会往外发射高速带电粒子， 比如说氦离子（α衰变），电子（β衰变），或者光子（γ衰变）。这就是为什么说放射性是一种污染。裂变反应堆反应出来的副产品往往具有放射性，必须把它们 妥善保管远离人群，称为核废料。

相比之下聚变反应的废料是氦4和中子。氦4很好，就是气球里那种气体。但中子就很有问题了。中子 不带电，从这个角度它不可能直接导致致电离辐射。但正因为中子不带电，它很容易直接接触原子核，导致人体内分子断裂。中子弹就是用这个原理，号称只杀人不 拆房子。但由于中子可以用重水或者石墨之类的东西来防护，它的”直接伤害”并不大。

聚变反应中子的真正麻烦之处在于中子可以跟反 应装置的墙壁发生核反应。用一段时间之后（根据一本讲主流聚变的书是三五十年，根据一篇讲氦3的文章是十来年）就必须更换，很费钱。而且换下来的墙壁可能 有放射性（取决于墙壁材料的选择），成了核废料。还有一个不好的因素是氚具有放射性，而且氚也可能跟墙壁反应。

因为这个原因，有人认为氘氚聚变只能算”第一代”聚变，优点是燃料无比便宜，缺点是有中子。

“第二代”聚变是氘和氦3反应。这个反应本身不产生中子，但其中既然有氘，氘氘反应也会产生中子，可是总量非常非常少。如果第一代电站必须远离闹市区，第二代估计可以直接放在市中心。

“第三代”聚变是让氦3跟氦3反应。这种聚变完全不会产生中子。但正如有人指出的，只要是核反应就不能说绝对没有污染，具体怎么样必须让实践回答。理论 上讲，第三代反应堆可以直接放在宇宙飞船上了。这个反应堪称终极聚变，就好像《变形金刚》一样，只需要收集一种”能量块”，不用考虑营养搭配。虽然地球上 没有，但月球，木星，土星上都多得是，用不着抢。

第二代和第三代聚变反应的方程：

飞船上用氦3的另一个好处是产生的反应物都是带电粒子，可以用电磁场的方法向外喷射直接当发动机。如果是一大堆中子就很难控制了。但尽管如此，很多聚变发动机的设想仍然是使用更容易实现的氘氚聚变（喷射α粒子），比如下面这个：

如果用氘和氦3聚变的话，因为产生的质子也带电可以用来往外喷射，显然效率会大大提高。聚变发动机的最大优势在于燃料重量很轻，可以大大缩短航行时间。

所以如果人类已经是巧妇什么饭都会做，氦3这种米显然味道最好。

问题是，如果现在我们连第一代聚变都不会做，为什么还有这么多人谈论氦3呢？根据拉姆斯菲尔德的分类法，美国在反恐战争中面临的困难包括 “已知的已知”，”已知的未知”，和”未知的未知”。我们前面所讲的所有东西都是”已知的已知”。下面要介绍的将是”已知的未知”了，话题很可能会引起争 议。

对于受控核聚变来说，温度是最关键的。氘氚聚变需要的温度是10KeV （相当于1亿度），而氘与氦3的聚变，要想达到一个”体面的”反应率，需要的温度是100KeV。达到这个温度并不难，比如日本的JT-60已经实现了 50KeV。可是温度越高，保持这个温度也越困难。从这个角度推测，氦3聚变必然比氘氚聚变要困难。既然如此为什么有这么多人谈论氦3，难道他们都是小学 还没毕业就设计博士论文么？

在一本1997年出版的书里面，以及在网上搜索氦3聚变，所有链接都最终指向威斯康星大学的聚变技术 学院中的一个实验室。这个实验室实现了氦3的聚变反应。更有意思的是，他们用的办法不是主流的托克马克或者惯性约束，而是”静电场约束” （Inertial-Electrostatic-Confinement，以下简称IEC）。这其实是一个已经有几十年历史的设计（也叫fusor）， 其原理如下图：

图中半径45厘米的大球是一个真空室，里面有一个半径10厘米的金属网格。真空室的电压为0，而金属网格带有10万伏的负高压，这样就形成了一个电场。 因为参与聚变反应的原料都是带正电的离子，它们一定在电场作用下会以高速往中间跑，并且来回震荡，在碰撞过程中就会发生聚变反应。相对于ITER那样的庞 然大物，IEC整个装置并不是很大（这哥们不会找我要肖像权吧）：

内部的金属网格闪闪发光：

在这个装置上已经实现了稳定的氘-氦3聚变，反应率达到了每秒260万次，产生了大量质子，但输出能量远小于输入能量，目前还远远不足以用来发电。目前 IEC的实用价值主要是可以作为一个便携式的中子和正电子产生器，比如说用于医学。我本能的反应是，这种有点另类的装置是否能独辟蹊径？具体说，就是:

“静电场约束”+氦3，在技术上是否比主流+氘氚，更有可能早日实现聚变发电？

有调查研究才有发言权。在网上根本搜索不到上面这个问题的答案。所以我做的调查研究非常简单。我直接给这个实验室发了封电子邮件。

我提出了两个问题：1）对于氦3聚变来说，IEC是否是比主流装置更有优势？2）对于IEC来说，相对于主流的氘氚聚变，它是否更愿意进行氦3聚变？

回信非常实在：1）主流不做氦3，是因为主流装置都是专门设计的大型装置，当然要做更现实的氘氚聚变；2）即使是对于IEC来说，也是氘氚聚变更容易。 对于氦3，因为它有两个质子，所以如果能把氦3原子的两个电子都打掉，它的带电量就比氘氚高一倍，从这个角度来说的确在IEC里面更容易加速。但他承认， 目前还不知道怎么打掉第二个电子。

在回信中这个哥们还告诉我一个我在网上没看到的情况，就是要想增加反应率，必须提高能量输入，但反应率似乎有一个上限，接近这个上限的时候你增加很多很多能量，反应率却只增加一点点。

后来我在wikipedia介绍fusor的条目中查到了其中的本质原因。静电场约束只能约束带正电的离子（中心网格带负电），或者只能约束电子（中心 网格带正电），但不能同时约束离子和电子。IEC的情况是真空室里面能达到中心的只能是离子，而这么多离子聚在一起他们会互相排斥，也就是说密度高不了。 这也就意味着反应出来的能量密度高不了。而托克马克里面是同时有电子和离子的，只不过他们互相自由运动而已，所以托克马克可以达到相对比较高的密度。正是 因为这个原因，有人认为IEC装置永远也不可能实现聚变发电。

其实还有一些其他的装置可以实现氦3聚变，但目前为止氦3聚变的”主流”是IEC。然而IEC是聚变发电的”非主流”，它固然有很多具体应用，可是发电看来希望渺茫。除非将来发现”未知的未知”，否则氦3必然是一个比氘氚还要遥远的梦想。

所以我发现的答案是这样的：为什么这么多人谈论氦3？因为科学家需要发表论文。我曾经看到一个非常长的宣传氦3的演示文件，前面相当大的篇幅居然是从能源危机开始谈，到最后也没说多少技术可行性。氦3的确很遥远，但NASA有不少经费支持聚变发动机。

登月需要理由么？仅仅带动一个国家相关学科发展这一条，它就不可能是形象工程。所以我认为登月就好好登月，没必要非得说氦3。

我不知道这哥们从哪看到的中国登月计划，反正他比所有中国人都乐观。如果你在1960年代问肯尼迪美国为什么要登月，他很可能会回答你因为不能让苏联先 登月。这个回答放在今天不算特别漂亮，给人感觉很像形象工程。所以如果现在你问中国政府为什么要登月，答案一定会提到氦3。

氦3是一种聚变能源。前文中我们曾经提到四个最容易实现的聚变反应：

其中的最后一个就是氘核与氦3原子核反应，生成一个氦4和一个质子，并释放大约18MeV的能量。”正常”的氦原子核是氦4，里面是两个质子和两个中子，而氦3则只有两个质子和一个中子。

氦是一种很常见的东西，比如做广告用的那中大气球和飞艇里面就是氦气，它比空气轻，但比氢气安全得多。地球大气之中氦气的含量挺高，是百 万 分之5.2。看来广告气球里面的氦气不太可能直接从空气中提取，但总之氦气肯定很便宜。可惜地球上基本上没有天然氦3。地球上大约每一百万个氦原子之中， 只能找到一个氦3原子。

氦3相比于氦4这么稀少的原因在于来源不同。地球上的氦4主要来自于核裂变反应。我们曾经介绍过氦4原子 核也叫阿尔法粒子，产生氦4的裂变反应叫做阿尔法衰变。天然放射性物质的衰变就会产生氦4。而宇宙中氦3则主要来自于聚变。地球上显然没有天然聚变反应， 不过也有一点氦3。这些氦3来自于氚的衰变。我们知道氚不稳定自然界没有天然氚，但是制作核武器需要氚，比如说通过中子跟锂反应：

得到的氚是不稳定的，每隔12.3年就会有一半的氚衰变成氦3和一个电子（应该还有一个电子中微子，根据轻子数守恒）（图中红的是质子）：

所以目前地球人手里的氦3主要都是维护核武器的副产品。美国的氦3战略储备大约是29公斤，另有187公斤跟其他气体混合保存。（这些数据可都是 google出来的啊，原文在http://www.asi.org/adb/02/09/he3-intro.html…不过从这个数据难道不可以推算 美国一共有多少氢弹么？）可见如果谁想拿氦3做个聚变试验（已经有人做了），原材料是比较珍贵的。

在太阳的聚变反应中，大约每产生一万个氦4，就会产生一个氦3。这些万里挑一的氦3还到不了地球，因为他们处于带电的离子状态，接近地球的时候会被地球外面的磁场所俘获。

好在它们可以被太阳风吹到月球。据估计月球上大约有100万到500万吨的氦3，足够地球人用上一万年，土星和木星外面的则多得多。大量氦3存在于月球 表面阴影区（也叫”海”）中，跟月球土壤混在一起。好像也有一些文章说是被岩石所吸附，但主流意见是土壤。具体怎么个情况还得等中国宇航员上去看看:)

提供相当于现在美国一年消耗的电量差不多需要25吨氦3。为了在月球上得到1吨氦3，根据现在对月球土壤中氦3含量的估计，需要把月球上11平方公里的 土地全部下挖3米，再把得到的这些土壤加热到600摄氏度。然后把得到的氦3液化，装载罐子里运回地球，据某个中文科普文章说一架航天飞机一次能运30 吨。怎么说这似乎都不太像2015年能完成的任务。不过你在加热过程中还能得到一些副产品，比如说水。如果愿意加热到900度，甚至还能得到一些氧气。未 来世界如果真有上月球开采氦3的那一天，其景象可能是这样的：

根据目前的能源价格，氦3的”使用价值”是每吨差不多30亿美元。一顿黄金才2000多万美元，如果谁有氦3可以以150倍于黄金的价格出售。但如果考虑到宇宙航行的运输价格，再加上在月球开采的价格，真不知道30亿能不能打住。

跟”主流”的氘氚聚变相比，氦3聚变的原材料显然是天价，而且实现氦3聚变要求的温度还要高得多。那么为什么还有人考虑氦3？

所有科普文章对这个问题的回答都是因为氘氚（D-T）聚变会产生一个中子，中子被视为一种污染，因此这个反应不是绝对干净的。而氘和氦3的聚变则只会产 生一个质子，质子可以用电磁场控制，所以这个反应是干净的（其实只要有氘就不是完全干净，因为氘和氘也可能聚变产生一个中子，但跟氘氚聚变相比总量非常 少）。关于中子的污染我有可能下一章会说说。

氦3反应的另一个优势是产生的都是带电粒子，而带电粒子的能量可以直接转化，具体怎 么转化的我就不知道了，反正Lawrence Livermore国家实验室做的实验可以把100KeV的高速离子的能量实现60% 到 70%的转化。对于氘氚聚变，能量转化效率大约只有30%。

可是这两点能构成追求氦3的理由么？氘氚就算再有污染，也比现有的任 何核反应堆都干净的多；就算能量转化效率再低，可是原料太便宜了啊！有一种观点认为如果将来在星际航行中用聚变能源，那么因为氘氚反应防护中子很麻烦，为 了节省飞行器空间，必须使用氦3。这的确是个站得住脚的理由，但问题是我们距离那个时代还早着呢。

氦3是个热门话题。据说日本政府1994年也宣布了要上月球找氦3。到底为什么这么急着考虑氦3？这个问题困扰了我很长时间。我猜测必然存在某种技术上的理由，使得氦3聚变实际上比氘氚聚变还要容易！

为此我做了一点调查研究，最后得到了一个略感惊讶的答案。

（待续）

这是一张最常见的原子结构图，从这张图我们看到原子分为原子核，和核外的电子。这些电子的轨道被人用在好多 logo 上，简直成了科学本身的象征。有人由此联想到太阳系，原子核... ]]> 费曼给本科生上课的时候第一件事是告诉学生，如果现在出现什么大灾难导致这一代人类灭亡，以至于只能给下一代留下一条科学知识，这条知识就应该是”东西是 由原子组成的”。这么说当然也不严密，比如说光，就不是原子组成的。为了理解核聚变，我们不但要知道东西是原子组成的，还要知道原子是什么组成的：

这是一张最常见的原子结构图，从这张图我们看到原子分为原子核，和核外的电子。这些电子的轨道被人用在好多 logo 上，简直成了科学本身的象征。有人由此联想到太阳系，原子核就好像太阳，电子们就好像行星，并由此进一步想到原子里面是不是也有大千世界？有没有人住在电 子上？答案是不太可能，因为这张图完全画错了。

电子没有轨道。原子核外哪怕只有一个电子，它也无处不在，它同时出现在原子核周围 的所有区域。你甚至不能说”这个电子的位置是。。。”，因为在这种微观尺度下位置这个概念本身都有问题。如果电子上面真有一个人，这个人也必然同时出现 在”原子小宇宙”的所有地方。一旦到了微观尺度，我们生活中习以为常的很多观念就完全不好使了，后面我还要介绍另外两个怪异的事实。

如果把原子”放大”到足球场那么大，那么原子核的尺度比一个乒乓球还要小得多，但是这个足球场的全部质量几乎都集中在这个超小乒乓球上。原子核由带一个 正电荷的质子（图中日本人说的阳子，按英文用 p 表示）和不带点的中子（n）组成，而电子（e）带一个负电荷。这张图的另一个误导之处是似乎质子和中子就好像两种小球互相挤压，排列在特定的位置上。实际 上质子中子也”同时出现在所有地方”，只不过在原子核的小小区域内出现的概率远远远远大于其他地方而已。质子和电子之间有电磁引力，使得电子围绕在原子核 周围不跑，而质子和中子之间靠所谓”强相互作用”，也可以称为”强力”，粘在一起，这个力在这么小的区域内强度远大于质子之间的电磁斥力，保证原子核不散 架。

一个原子的”种族”，取决于其原子核有多少个质子。比如氢原子有一个质子，氦原子有两个质子，锂有三个，元素周期表就是这么 排的。中子的数目大体跟质子数相同，但是也有出入。只有中子数不同的原子称为同位素。比如标准氢原子不含中子；氘，氢原子的同位素 ，由一个质子和一个中子组成；氢的另一个同位素氚，则有两个中子。中子数目不改变原子的任何化学性质，同位素仅仅是质量不同。核外电子的数目”正常”情况 下等于原子核内质子的数目，保证整个原子不带电。但也有时候会有一个或几个电子被撞击出去（电离），这样原子就成了离子。可以说如果质子数决定原子的”种 族”，电子数则决定他的”个性”。

质子和中子的质量差不多大小，而电子质量则是质子的1/1837。物理学家已经可以精确计算单 个质子，中子，电子，和原子核的质量。现在第二个怪异的事实出现了：原子核的质量，小于组成它的质子和中子的质量之和，2小于1加1。在生活中如果你把两 块小橡皮泥捏成一块大的，质量绝对不会减少吧。正是这个怪异的事实才导致了利用原子能的可能性！

这时候要用相对论了，E = mc^2，这个公式告诉我们的事实是质量和能量之间可以互相转化。当几个质子和中子”结合”起来组成原子核的时候，他们要损失一点质量，把质量转化成用于结合的能量，这个能量差异就是”结合能”：

上面这个图表现了氦原子核（也叫阿尔法粒子）的结合能。两个质子加两个中子的质量比整个原子的质量大，这个能量差异是 0.0304 u，也就是说结合能是28.3 MeV。这里的eV是物理学用的能量单位，一个电子伏特相当于1.6×10^(-19)焦耳，一焦耳相当于把102克东西抬高一米所需要的能量。MeV也 就是百万电子伏特，按照爱因斯坦的质量能量转换公式，一个电子的质量全部转化成能量的话，是0.5个MeV。至于说到底是怎么转化结合在一起的？这就绝非 本文所关心的了。

如果把质子和中子统称为”核子”，那么对于不同原子，其原子核的结合能除以组成原子核的核子数，也就是平均到每个核子牺牲自己质量来”贡献”多少结合能，对于不同原子来说可能大不相同。有些原子核相当松散，有些则相当紧密。

这张图的横坐标是不同原子的原子核中的核子数，也就是质子数加上中子数；纵坐标是平均到每个核子身上的结合能。可以发现铁原子的平均结合能最高，因此铁 原子的原子核也最稳定。那些原子数特别大的原子，其平均结合能慢慢减少，原子核趋于不稳定（”结合”不住了），一个大原子核有可能在某种条件下分裂成几个 小原子核。这就是为什么元素周期表上只有有限多个不同的原子，因为太大的原子不能稳定。

注意这里说的”稳定”是原子核的稳定，指 原子核是否容易分裂，它不同于化学意义上的稳定。化学稳定是说其核外电子容不容易被电离出去。如果跟化学稳定性比较，注意到把氢原子电离一个电子出去只需 要13.6eV的能量，也就是说原子核的结合能相当于核外电子电离能的一百万倍，这就好比说改变一个人的种族要比改变他的个性困难得多的多。

现在可以谈谈原子弹的原理了。从上面图中可以看出铀235的平均结合能比较低，在一个慢中子的轰击之下，它就会发生裂变，如下图：

这个反应过程可以用一个公式来描写

上面的235表示这个大原子一共有235个核子，其中包括92个质子，看来中子比质子多了不少。我们知道U235的平均结合能较低，而 Ba137 和 Kr97 的平均结合能都比它高，可以想见反应式右边粒子的总质量比左边要低一些。这个容易想通吧，注意到原子核质量 = 其中核子的总质量 – 结合能，结合能越低，原子核质量越高。上面这个反应过程并不是唯一的，有时候会产生两种其他的原子，和3个中子。但如果你数一数反应式两边质子和中子的总 数，会发现是相等的。也就是说没有哪个核子消失自己来贡献能量，这叫做” 重子数守恒”。能量差异仅仅是原子核的结合能。

反应式两边的质量差异必然转化成右边粒子的动能，Q 表示多出来的能量，这里大约是200Mev。这就是原子弹的能量来源。右边的两个中子获得了巨大的动能，他们必然还要继续轰击别的U235原子核，这就是链式反应：　
整个链式反应的过程是在瞬间完成的，比如说爆炸一颗原子弹只需要百万分之一秒就可以完成两百代，把整个核材料反应完毕。但是如果铀块的体积不够大，中子 可能还没有碰撞到铀原子就出局了，中子数目越来越少，链式反应就不能完成。所以铀块有个”临界体积”，只有大于这个体积才可以。天然铀中， 99．3％是铀238，0．7％是铀235，而 铀238不会因为碰撞中子而裂变，这就是为什么制造原子弹需要浓缩铀。顺便发一张原子弹结构图：
可见只要有了浓缩铀，原子弹还是不难制作的，你所要做的仅仅是先把铀分成两块，每块都小于临界体积，但是合起来大于临界体积，然后。。。。。。

怎么和平利用裂变核能呢？原理是用碳化硼或镉制成的控制棒来吃掉中子，通过调整控制棒来减缓链式反应的速度，如下图的最右端：

与此同时还需要对反应出来的快中子进行减速。这样做一方面是因为快中子会被铀棒中的铀238吸收而不能继续引发链式反应（原子弹中铀235纯度高得多， 所以不存在铀238吸收快中子的问题），另一方面慢中子跟铀235反应发生裂变的几率更大一些。中子减速的常用办法是让快中子通过重水（也就是氢原子的同 位素，氘，组成的水，后面我们会详细说氘）或者石墨，减速中子的过程正好获得的热量来发电。本文重点不是核裂变，就不多说了。

现在让我们注视一下平均结合能曲线的左端，这里显示了通过核聚变活获得能量的可能性。我们将会发现，聚变得到的能量比裂变大。我们还会看到第三个在原子尺度发生的怪异事实。

这些装置被称为”人造太阳”，是因为其释放能量的方式跟太阳类似，都是核聚变。不过除此之外他们跟太阳就没有更多的相似之处了... ]]> 最近中国造了一个被记者们称为”人造太阳”的科学实验装置，代号EAST。这个装置号称可以解决能源问题，最终目标是提供一种取之不尽用之不竭，绝对安全 而且还没有污染的能源。在国际上，2006年各方终于签署协议，开启一个有史以来最大的国际科学合作项目，在法国南部的 Cadarache 也建设一个”人造太阳”，称为 ITER。这个项目的总投资在30年之内超过120亿美元，中国也参与了，并且负担前十年大约60亿美元中的10亿。

这些装置被称为”人造太阳”，是因为其释放能量的方式跟太阳类似，都是核聚变。不过除此之外他们跟太阳就没有更多的相似之处了，比如说不管是 ITER 还是 EAST，其设计运行温度都比太阳高得多。

本文试图用一般人能看懂的方式介绍一下相关的知识，也就是受控核聚变。

聚变能源这个梦，人类已经做了70年。现有的原子能反应堆都跟原子弹原理类似，是利用核裂变。就算能解决其中的污染和安全问题，核原料是有限的，如果放 开用的话可能坚持不到下个世纪。而聚变则完全不同，原理类似于氢弹，它的污染要小得多（也不是绝对没有污染），基本上可以说绝对安全，最重要的是其原料可 以从海水中取得。理论上一桶水中含有的”聚变原料”所释放的能量等于300桶汽油，所以几乎就是取之不尽的。我们玩的所有即时战略游戏里面都有关于能源的 争夺，但受控核聚变一旦做成，未来人类可能甚至根本不必为能源操心。基努里维斯1996年的科幻电影《Chain Reaction》（链式反应）说的就是受控核聚变发电做成了的故事（尽管链式反应其实是核裂变过程），《Spider-Man 2》里面那科学家搞的也是受控核聚变。

这的确是个很酷的科学项目。比如你跟人说你是做等离子体的，别人还以为你说的是那种竞争不过液晶的大电视，但如果你说等离子体主要研究受控核聚变，他要不懂的话可能马上要跟你谈风险投资。

所以你有义务进一步告诉他，受控核聚变这东西未来50年之内做不成。否则还搞什么国际合作早就保密专利了。上世纪五十年代以前，关于受控核聚变作为新能 源的研究，各国都是保密的。后来大家感到实在难做，1958年开了个会全面公开了。受控核聚变现在与其说是一个技术，不如说是一个科学。 也就是说大家搞科研主要为了发文章而不是为了专利。

霍金说，科学家和妓女是两个能从自己的工作中获得乐趣的职业。这么多人明知道 一直干到退休可能都做不成还要继续做，一方面是各国政府的确往里面投钱，另一方面当然这里面也有很多有意思的东西。本文的目的不是为了劝谁给聚变研究投 钱，而是为了让更多的人能够体会其中的乐趣。当然我也是想通过写这么一篇文章能够使自己对相关领域加深了解，就好比说想要学好一门学问，最好的办法就是写 一本这方面的书。

拍电影要找舒淇，搞物理要搞性感物理。核聚变这些东西听起来似乎实用性很强，但是内容显然不如超弦激动人心，不 如克隆通俗易懂，不如密码破译有刀光剑影。我以为这门科学的美感在于她的复杂。比如《Physics Today》杂志曾经有篇文章说模拟受控核聚变装置，是目前人类计算手段的最大挑战。不知道有多少新的算法被发明出来在超级计算机上付诸实施，耗费了不知 道多少时间，和计算机时间。我希望能够找到什么办法让人能够理解这种复杂性。

做了一点前期准备工作，找了至少五本参考书。正如费 曼说物理学的发展往往超过书籍出版的速度，我将参考最新的文章资料，也要用到 google 和 wikipedia。（在网上灌水这么认真的人不多吧） 如果谁看完这个系列文章之后能跟一个等离子体专业的研究生说出一件他也不太清楚的事情来，那是我最希望看到的结果。

我本人还是个菜鸟绝非专家，此文属于抛砖引玉，错误在所难免。如果有专家看到一定要批评指正，不要客气，因为万一有中学生看见别误人子弟。同时也请提醒我不要错过任何有意思的内容。

费曼说，如果你不能用通俗语言来描绘这个事情，说明你自己没有完全理解。我要尽最大努力让一般人能够看懂。如果你看完觉得受控核聚变特别简单，你错了。如果你看完觉得这些东西特别难，我错了。

本文将会出现几个数学公式和一些图表。霍金写《时间简史》的时候只保留了一个公式，因为有人跟他说每一个数学公式都会使读者减少一半。我认为千言万语也 不如一个公式说得明白，谈物理不用公式就好像日本人拍AV打马赛克一样不够意思。当然最后如果这篇文章没什么点击率，我可以说都是那些数学公式造成的，正 确计算应该把点击率乘以2的数学公式总数次方。

下面用一段经常被科普读物放在前言部分引用的话自勉：

物理学家 Leo Szilard 有一次向他的朋友 Hans Bethe 宣布他想写日记。”我不打算发表。我只是把事实记录下来作为向上帝提供的信息。”
“难道你不认为上帝知道这些事实么？”Bethe 问。
“是，”Szilard 说，”他知道这些事实。但他不知道这个版本的事实。”
（Hans Christian von Baeyer, 《Taming the Atom》）

（待续，这篇不好写，估计每周最多写一章。）