你的研究领域有哪些特别有意思的东西？
打个比方，想想你第一次学习骑自行车。一开始，那是个多么笨拙的过程，左摇右摆，仿佛身体里的某个齿轮没对准。但随着一次次的尝试，大脑和身体开始协同工作，你不再需要刻意去想“保持平衡”，你的腿、你的手臂、你的眼睛，它们就像被植入了某种“直觉”，能自动调整。这种从“不知道如何做到”到“毫不费力地做到”的转变，背后其实是一系列极其复杂而又精妙的学习和控制过程。
我的研究，很大程度上就是在拆解和理解这个“学习”的过程。更具体地说，我关注的是感知信息如何被大脑处理、转化，并最终指导我们的行为。这其中最让我着迷的，是“抽象”这个概念。
想象一下，你看到一片红色，然后又看到一块红色的积木，接着又看到一朵红色的玫瑰。我们的大脑是如何做到，在这些完全不同的视觉刺激中，都能够识别出“红色”这个共同的属性？它并没有把每一片红色的视觉信号都原封不动地储存起来，而是从中提炼出了一个“红色”的代表，一个抽象的概念。这种从具体的感官输入中提取出通用模式的能力，是智能的基石。
更进一步，我们不仅能识别“红色”，我们还能理解“红色”可能带来的联想——热情、危险、温暖，等等。这些联想本身也是大脑在过往经验中建立起来的抽象关联。这种从具体的“是什么”上升到“意味着什么”，再到“我该如何反应”的层层抽象，构成了我们对世界的理解和应对能力。
在我的研究中，我们会设计一些非常精巧的实验来探究这一点。比如，我们会给被试呈现一系列形状，这些形状的“变化”可能是在它们的颜色、大小、或者某种特定的纹理上。我们的目标是观察，当这些特征随机组合出现时，大脑是如何从中找出规律的。我们可能会发现，有些人天生就更擅长捕捉这种抽象的“规则”，有些人则需要更多的时间和重复。
更有意思的是，这种抽象能力并非一成不变。它可以被训练。这就好像我们的大脑有一个“学习肌肉”，你越是用它来做抽象思考，它就越强壮。我们也在研究，通过什么样的训练方式，可以更有效地提升这种抽象和泛化的能力。这背后牵涉到神经可塑性，也就是大脑本身能够根据经验改变其结构和功能的能力。
比如说，我们可能会让参与者学习辨认一系列抽象的符号，这些符号之间存在着某种我们人为设定的“语法”或“逻辑”。随着练习的深入，我们会发现他们不仅能学会识别这些符号，更能预测下一个可能出现的符号，甚至能够运用这些符号去“创造”新的模式。这个过程，就像是在模拟人类学习一门新语言，或者学习一套新的编程语言。从零开始，到能够熟练运用，中间发生的，就是大脑在建立和强化那些抽象的连接。
还有一个让我觉得特别“酷”的点，是不确定性在我们大脑中的作用。生活从来不是百分之百确定的，我们总是需要根据不完整的信息做出判断。我们的大脑，其实是在不断地“预测”未来。它会根据过往的经验，计算出各种可能性，然后选择一个最有可能的“答案”。
举个例子，你听到一声熟悉的脚步声，你立刻知道是你的家人回来了，尽管你还没有看到他们。这其实是一个基于“不确定性”的快速预测。你大脑里的模型，将“脚步声 A”和“家人回家”这两个事件的概率关联起来，并且这个关联非常牢固。
我的研究会涉及到构建计算模型来模拟这些预测过程，甚至会设计实验，故意制造一些“模糊”或“矛盾”的信息，来看看大脑是如何处理这种不确定性的。我们发现，大脑在处理不确定性时，并不是简单地“猜测”，而是在进行一种复杂的“贝叶斯推断”，不断更新它对世界的模型。
这种对抽象和不确定性的研究，不仅仅是满足我们对智能本质的好奇，它还有着非常实际的应用价值。比如，在人工智能领域，我们希望创造出能够像人类一样学习和适应的机器。理解人类大脑是如何做到这一点，无疑是重要的“蓝图”。再比如，在教育领域，我们可以借鉴这些发现，设计出更有效的教学方法，帮助人们更快地掌握新知识和技能。甚至在医疗领域，对于一些认知障碍的理解和治疗，也可能从中获得启示。
所以，如果非要说有什么最让我着迷，那就是那种“顿悟”的时刻——当你通过无数次数据分析，或者一次精心设计的实验，突然发现，原来那些看似复杂、随意的行为，背后隐藏着如此清晰、逻辑严谨的规律，而我们正在一点点地将其“翻译”出来，呈现在眼前。这种解密感，以及它所带来的对我们自身能力认识的深化，是我在这个研究领域里最享受的部分。
网友意见
8千年太平洋海平面比现在高，但到底有多高？海岸线是在太行山脚呢，还是在天津城外？
古书记载的云梦泽到底存不存在，有多大，在哪里？
黄河冲出三门峡之前，华北地区到底是一片汪洋大海呢，还是河湖遍地的大平原？
柴达木盆地为啥这么多盐，它以前是海还是湖？
四川盆地曾是一个大湖，没毛病，但这个“曾”字可不是三峡贯通以前，而是曾到侏罗纪去了，不要搞错了哦。
地中海曾经干涸，如何干涸，干涸后是什么面貌？
尼罗河三角洲在古代是否存在，有多大，地中海的海岸线在哪里，亚历山大港在几千年是不是泡在海里，这是关系到古埃及是否存在的问题。
英吉利海峡如何从陆地变成河流，然后淹没成为海峡？
美国烂地国家公园的超级大洪水是怎么回事，如何发生发展的？
还有江汉平原何时为湖何时为平原，塔里木何时为海何时为沙漠，渤海何时为沙漠何时为海洋，等等，关于我们脚下的大地在什么年代是什么面貌的问题，都可以纳入一个学科里来：
古地理学，一个专门研究沧海桑田如何变迁的学科。
（也是经常招惹民科的学科，23333）
金属材料领域，最近看到一篇关于Schwarz晶体的研究还挺有意思的，目前还没有看到相关的科普，随便写点抛砖引玉吧。
Schwarz晶体是去年中科院金属所发现的一种新材料。这是一种纳米晶材料，通常纳米晶都比较怕热，但这种材料比较特殊，它的晶界长成了一种叫做Schwarz极小曲面的几何形状，曲面上的平均曲率为零，这种特殊的结构使其具有很反常的高热稳定性。
一、怕热的纳米晶
金属原子在微观上是规则有序排列的，具有这种规则排列的材料称为晶体。
在一块晶体材料中，原子的序排列虽然有序，但往往存在不同的朝向。如下图所示，通常是这一小块区域朝一个取向，那一小块区域又朝另一个取向。我们把每一块具有相同取向的区域称为一个晶粒，而当一个晶体中存在多个晶粒时，此时的材料就称为多晶材料。
金属学家通常对晶粒的尺寸都很关注，因为金属材料领域有一个定律称为Hall-Petch定律，即材料的强度，很多情况下与晶粒尺寸的倒数成正比。
换句话说，晶粒越小，材料约强。因此现在很多人都在研究所谓的纳米晶，也就是晶粒尺寸在纳米级别的晶体。
但从上图中也能看出来，晶粒边界（晶界）处的原子排列通常比较不规则，这往往使得晶界的能量比较高。
高能量意味着不稳定，导致纳米晶材料的热稳定性通常都很差，稍微加热一下，晶粒就长大了，强度自然就蹭蹭的掉，因此应用场景就受到了很多限制。
二、零曲率的Schwarz极小曲面
2020年中科院金属所的卢柯研究组在Science上发表了一篇论文[1]。跟纳米晶具有低热稳定性的常识相反，他们报导了一种具有极高热稳定性的纳米晶金属铜。这种材料甚至能够在接近熔点的温度下，依然保持稳定的纳米晶结构，同时提供优秀的热力性能。
他们发现，之所以具有这么高的热稳定性，是因为这种材料里晶界长得比较别致，它长成了一种称为Schwarz的极小曲面。这种曲面具有一种特殊的几何性质，那就是曲面上的任意一点，其平均曲率都为零。
下图种在两个塑料圈限制下形成的肥皂泡，其实就是一种极小曲面。从图中的角度看，泡泡的边缘是向外弯曲的双曲线，但如果从上往下看，泡泡的截面其实是一个向内弯曲的圆。因此两个方向相反的曲率叠加，使得泡泡上任意一点的的平均曲率都为0。
下图展示的是Schwarz D极小曲面，也就是在金属所的论文中观察到的晶界结构。别看这曲面歪歪扭扭的，如果仔细观察的话，曲面上的每个点其实都类似于上述肥皂泡，每个点的平均曲率都为0。
三、零曲率带来的热稳定性
看到这里估计有人不耐烦了：你别扯那么多没用的，平均曲率为0，跟纳米晶的热稳定性有啥关系啊？
实际上这还真有关系。我们在上面说了，纳米晶之所以不稳定，是因为晶界的能量太高。那么减小晶界的面积，自然就能降低能量，让晶界更稳定。
但总的晶界面积少了，原子总数不变，所以单位晶界面积需要容纳的原子数就多了。换句话说，晶粒尺寸长大了。
所以纳米晶是不稳定的，温度稍微一高，晶粒就长大了。
但极小曲面就比较特殊，上面也说了，极小曲面上每个点的平均曲率都为0。
在二维空间内，曲率为0的线是一条直线。而直线是链接两点的最短曲线。也就是说，这条曲线的长度处于一个变分局域极小值。
同理，扩展到三位空间，每个点的平均曲率都为0的曲面，其面积也处于一个局域极小值，而这就是我们说的极小曲面。
换句话说，你强行给他加一个微小的扰动，带来的结果一定是面积增大。
对晶界来说，面积增大就是能量增大，因此晶界会抗拒这种扰动，并倾向于回到扰动前的状态。
所以这种平均曲率为0的特殊结构，赋予了Schwarz晶体极高的热稳定性，使其在接近熔点的温度下，都能保持正常情况下极不稳定的纳米晶粒尺寸。
参考
- ^Li, X. Y., Z. H. Jin, X. Zhou, and K. Lu. "Constrained minimal-interface structures in polycrystalline copper with extremely fine grains." Science 370, no. 6518 (2020): 831-836. https://science.sciencemag.org/content/370/6518/831.abstract?casa_token=I6FWJncXZkIAAAAA:MnTz3dhol7IxRbKkUtsiHNIXf3-P_DjKnCZz2VuGCo3sVkh3UEKEQQCpLpHWmmn7_rZc2lTBE06TUA
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