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如果我们稍稍深入地思考一下，就会发现谷歌的思路人们在其他场合也曾用过。举个例子来说，密码学中有一种简单的密码叫做置换密码（substitution cipher），它是通过对字母或其他文字单元进行置换来达到加密的目的。破译这种密码的主要途径就是统计分析。比如在英文中字母e是出现频率最高的，假如我们截获了一份经过字母置换加密的文件，我们就可以对文件中各符号的使用频率进行统计，其中使用频率最高的符号就很可能代表字母e。对其他字母也可如法炮制，这种方法类似于谷歌翻译。但密码学上的经验告诉我们，单纯使用统计方法是很难完全破译一份密码的，通常你会碰对一些字母或文字单元，就像谷歌翻译会碰对一些单词一样，但完整的破译往往需要辅以更仔细的分析和微调。更重要的是，这种方法只能破译像置换密码那样初级的密码，对于更复杂的密码则完全无能为力。
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科学家们对自然规律的研究在一定程度上好比是在破译大自然的密码，但这种密码显然不像置换密码那样简单，因而绝不可能通过单纯的统计分析来破译。积累足够多有关行星运动的数据，我们也许能发现开普勒定律，但无论积累多少数据，我们也不可能依靠单纯的统计分析得到像爱因斯坦的广义相对论那样的理论。事实上，单纯的统计分析至多能够知其然，却无法知其所以然，它甚至不能告诉我们行星的运动是不是因为一个看不见的精灵在推动。科学是一项需要高度创造力的工作，科学上的很多成果，仅凭实验数据、发达的计算机和统计分析是永远也得不到的，这就好比用破译置换密码的方法永远也破译不了更高级的密码。
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霍金的派对：从科学天地到数码时代 [:1707629800]
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霍金的派对：从科学天地到数码时代 4．数据洪流中的灯塔
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谷歌新思路的另一个问题，是不可避免地受到大量无效信息的干扰。这一点想必每位网民都有自己的切身体会，互联网既是信息库，也是垃圾场，数据洪流必然携带泥沙。怎么办呢？让我们回过头来看看本文开头提到过的阿西莫夫为自己对信息时代的担忧找到的答案。那答案就是他那篇文章的标题：忘掉它！忘掉什么呢？忘掉那些无效信息。这位智商高达160的著名作家认为，只要我们能足够有效地忘掉所有的无效信息，信息爆炸就远没有人们想象得那样可怕。
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如果数据洪流真的如安德森设想的那样成为未来科学研究的主战场，那么对未来的研究者来说至关重要的一点就是阿西莫夫所说的忘掉无效信息，或者说去除数据洪流中的泥沙。要想做到这一点，首先要能识别无效信息，而这种识别离不开模型或理论，甚至它本身就有可能是一种模型或理论。如果未来的科学研究真的摒弃了模型或理论，而只关心数据之间的关联，那它在泥沙俱下的数据洪流中不仅会遇到谷歌翻译与谷歌广告已经遇到过的问题，甚至还可能产生出一些荒谬的结果，比如像很多伪科学人士所热衷的那样把金字塔的高度（曾经为147米）与日地距离（1.49亿千米）联系起来，把金字塔的底边周长（36560英寸）与一年的天数（365.2）联系在一起。这种纯粹的数值巧合在科学研究单纯依赖于数据分析的情形下将能够轻易地登堂入室，混淆于科学成果之中。
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我们曾经提到，安德森在文章开头引用了博克斯的话：“所有模型都是错误的，但有些是有用的”，他引用这句话显然是要为自己的观点作注解。可惜他张冠李戴了，博克斯是一位统计学家，他所说的模型并非泛指科学理论或科学模型，而是特指统计模型。因此博克斯的话与其说是能为安德森的观点作注解，不如说恰恰是拆了他的台。
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不过另一方面，统计分析虽绝不可能如安德森预言的那样一统天下，取代科学方法，但它作为科学方法的一种，在过去、现在及将来都将发挥积极的作用，这一点是任何人也否认不了的。正如博克斯的后半句话所说的：有些模型是有用的。在数据总量空前膨胀的信息时代，统计分析的作用有可能得到局部的加强；在某些理论性不很强的领域中，它甚至有可能成为主要方法，从这些意义上讲，安德森的观点虽失之偏颇，却并非完全脱靶。不过我们可以肯定的是，面对滚滚而来的数字洪流，科学方法绝不是即将被冲离视野的竹筏，相反，它是帮助我们在洪流中辨明方向，看清未来的灯塔。
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(1) 本文发表于《科学画报》2009年第5期（上海科学技术出版社出版）。
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(2) 该书的英文名为《Asimov on Numbers》，确切译名应该是《阿西莫夫论数》，它汇集了阿西莫夫撰写的17篇科学专栏文章。
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(3) 这家公司是国际数据公司（International Data Corporation，IDC），该统计报告发布于2008年3月，标题为The Diverse and Exploding Digital Universe。
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(4) 该数据来自中国互联网络信息中心（CNNIC）2009年初发布的第23次互联网报告。
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(5) 这段话的英文是：I do not know what I may appear to the world，but to myself I seem to have been only like a boy playing on the sea-shore，and diverting myself in now and then finding a smoother pebble or a prettier shell than ordinary，whilst the great ocean of truth lay all undiscovered before me。需要提醒读者的是，不同时候使用谷歌翻译得到的结果会有一定的差异，这里引述的是写作本文时使用谷歌翻译得到的结果。
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霍金的派对：从科学天地到数码时代 “愤怒的小鸟”飞进课堂(1)
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自2009年底起，一款名为“愤怒的小鸟”（Angry Birds）的手机游戏以极快的速度风靡了起来，在不到两年的时间里就被下载了超过5亿次，还出现了大量的“山寨版”，每天耗费世界各地玩家们的时间累计超过了几百万小时。在如今的地铁和巴士上，倘若听到几声怪怪的鸟叫，你不必诧异，那只不过是有人在玩“愤怒的小鸟”。
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“愤怒的小鸟”是一款极易上手的游戏，它的玩法很简单，就是用弹弓（sling shot）发射小鸟，去攻击靶子——几只胖得像肉球似的小猪。那些小猪大都躲在“掩体”里，有的还带着“安全帽”，不过小鸟们也不含糊，很多都有绝活，有的会“分身术”，有的会扔炸弹（鸟蛋？）。据说“愤怒的小鸟”研发之初，恰好是“猪流感”（swine flu）肆虐之时，于是可怜的小猪被选为了靶子，遭到数亿玩家的“痛扁”。
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“愤怒的小鸟”给商人带来了滚滚利润，给玩家带来了休闲快乐，却也让一些学生家长感到忧虑，甚至变成“愤怒的家长”。不过，美国东南路易斯安那大学（Southeastern Louisiana University）物理系的副教授阿兰（Rhett Allain）却独辟蹊径，撰写了一系列文章，对“愤怒的小鸟”背后的物理学展开了研究，将这款游戏引向了益智。
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就像真正的科学研究一样，阿兰的研究是从收集数据入手的。他不仅从互联网上找来了一些游戏录像，也亲自记录了一些“小鸟”的飞行数据，以及目标遭撞后的情形。经过对数据的分析，他有了一些有趣的发现。比如他发现小鸟的飞行是恒定重力场中的自由抛体运动（当然，这正是玩家所预期的，因为这样才可以把小时候扔石头的经验用到这款游戏上）；如果假定那重力场就是地球表面的重力场，那么游戏中的各种长度也可以被确定下来，比如那弹弓的高度约为5米，红色小鸟的高度约为70厘米（是小鸟还是鸵鸟？难怪能把猪砸死），而该游戏“情人节版”（Valentine’s Day Edition）中那只在空中飘动的小猪其实是悬挂在一根长约30米的透明丝线下自由摆动着。除这些标准的物理学外，阿兰还发现了一些非现实的“物理学”，比如游戏中那种能在空中一分为三的蓝色小鸟在分裂后的总质量是原先的30倍！
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阿兰的研究十分简单，而且很接近中学物理实验课的做法。受他启发，美国亚特兰大（Atlanta）市某私立中学的一位名叫伯克（John Burk）的物理教师干脆将“愤怒的小鸟”引进了课堂，让学生们研究“愤怒的小鸟”世界里的物理学。对于学生来说，那样的研究除了有趣之外，还有一个很有魅力的特点，那就是有一种探索未知的感觉。普通的中学物理实验大都是重复无数前人早就做过的东西，结果也是已知的，而“愤怒的小鸟”世界里的物理学对绝大多数人来说却是未知的。那样的研究也因此有一种普通实验课上找不到的探索未知的感觉。用伯克的话说，那样的研究使他的学生“获得一次当科学家的机会，成为最早发现答案的人之一”。而更重要的是，无论“愤怒的小鸟”世界里的具体规律是怎样的，探索的方法都是科学方法，而且那些规律越是未知，就越能引导学生采用科学方法，因为在那样的规律面前，连凑答案的便利都不存在了。中国有句古话，叫做“授人以鱼不如授人以渔”，课堂也是如此，向学生传授科学知识固然要紧，让他们掌握科学方法却更重要。正是这一点，是阿兰与伯克让“愤怒的小鸟”飞进课堂、寓教于乐的最大价值。
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其实，除了阿兰与伯克的做法外，还有一条思路可以引导一部分玩家从“愤怒的小鸟”中得到物理教育方面的启示，那就是编写那样一款游戏本身也离不开物理。事实上，游戏中小鸟的飞行以及各种各样的撞击，都是由一个物理模拟程序决定的。在这个程序所模拟的规律之中，就有阿兰他们所发现的那些。而这个程序的开发者对使用者的忠告则是：“你应该有一些关于刚体、力、力矩和冲量的基础知识。”因此，读者诸君若也想有朝一日编写像“愤怒的小鸟”那样的游戏（这可不是白日梦，很多游戏开发者的职业生涯正是从玩家开始的），也得多学学小鸟背后的物理。
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(1) 本文发表于《科学画报》2012年第1期（上海科学技术出版社出版）。