NSF: 决定美国科学未来十年的革命思想

美国国家科学基金会（NSF）发起了一项举世瞩目的创意大赛——“The NSF 2026 Idea Machine”。在这场比赛里，参与者需要提出一些创意或理念，提出或是解决人类所面临的难题。只要这些创意最终打动了评审团，构想提供者就有机会获得NSF提供的丰厚奖励。该构想甚至还会得到付诸实践的机会，成为决定美国科研走向的指路明灯。

对于研究人员以及任何心系科学发展的人而言，这不啻一次绝佳机遇——不管你是不是科研人员，只要你提出的“Idea”足够优秀，你就可以有机会真正地为科学使命做出贡献，成为科学发展的推动者。

该大赛开放以来，社会各界反响强烈，NSF共计收到了超过800个课题设想。而经过重重拼杀后，现在仅有33项参赛课题被保留了下来。它们均有机会参选大奖，成为笑到最后的“Big Ideas”。在这项比赛里，大胆创想、长远设计是筛选标准之一。而就目前脱颖而出的项目而言，参赛项目也的确突破了现有的的科研结构，超越了科研界的标准赞助流程。为科学发展注入了不一样的活力。

Konrad Gomez-Haibach只有15岁，是来自马萨诸塞州的一名高中生。但在这场大赛里，为了晋级的宝贵席位，他成为了大学教授和科研人员们的直接对手。这位少年提出了一个非常有意思的构想，他设想了一种“开放世界”的视频游戏，这个游戏将模拟解决一些科学问题。在游戏中，玩家可以通过人工智能与科学家实现交流。科学家可以为玩家教授科学知识，而玩家的大量参与，则能够反过来为科学家的许多问题提供解决方案。

“对于在35岁以下的美国游戏玩家而言，即使他们中只有1％的人参与到这个游戏中来，这也会为这个的科学实验游戏提供近100万的参与者。Gomez-Haibach说：“玩家具有无穷的创造力，这就更有可能帮助科学家找出解决现实问题的有效办法。”

这项有趣的构想经历重重筛选被保留了下来，与其他32项Idea一起参加进一步的角逐。这超出了年纪尚轻的 Gomez-Haibach的想象。他回忆道，自己对于是否向NSF提交这个构想其实十分忐忑，因为”在人们看来玩游戏多少有些不务正业“。但Gomez-Haibach表示自己的确是个游戏爱好者，比如他最近就常在玩《巫师3：狂野狩猎》。在这项游戏里，玩家需要在一个危险的幻想世界中生存下来并完成困难的任务。毫无疑问，他的参赛构想的灵感正是来源于此。

类似于这样新奇的构想，在本次NSF 2026 Idea Machine大赛里比比皆是，但Gomez-Haibach的构想的确是最富童心的一个。

The NSF 2026 Idea Machine开始于2018年10月，最终NSF共收到801个参赛作品。评审小组内部选出了33位半决赛选手，他们被邀请制作出了简短的视频演示他们的想法。目前，大赛的角逐已经进入白热化阶段，任何普通民众都可以登录NSF网站了解这些构想，甚至对其提出自己的意见。对于其中热门几项构想，现介绍如下：

涌现：自下而上的复杂性

在某些条件下，秩序似乎是自发地从紊乱中出现。最终诞生出的复杂系统，好像冥冥之中有人在引导一般。比如：鱼类的学习行为、窗户上冰晶的复杂结构、生命系统中酶神奇构成以及大脑中神经元的组合构建最终导致意识的产生。这类现象的发生被称为“涌现”。这种机制近乎无所不在而又如此神奇，它以极高的效率建立起了自然界的复杂性。

构想者认为，现有的科学手段擅长检验分析系统基本组分之间的相互作用（肽键结构，氢键作用等），但却无法在进一步空间尺度或时间尺度上追踪这些基本相互作用是如何对复杂系统产生影响的。因此，人们必须研究系统组件传输信息以产生复杂行为和跨层次秩序的方式，然后以此类推，进而初步开发出具有复杂性的系统。一旦人们从基本要素层面理解了复杂行为的诞生，就可以提取创建自发秩序和复杂行为的一般准则。对自然界里的超复杂系统的研究（如意识研究、癌症治疗、系统设计等）就迎刃而解了。

研发具有同情心的AI

人工智能系统的飞速发展及其在社会中的作用的两极分化导致了其在伦理方面的巨大争议。因此，构想者认为，人们需要构建一种具有同情心的AI技术，并充分考虑其会对人类产生的影响。

构想者认为，大力资助基于同情心的AI系统研究，将弥补AI技术在这方面的不足。而除此之外，对人类情感的研究也将进一步推动医学、心理学和认知科学等领域的创新。因此，这项投资将在多个学科中产生广泛的影响，从本质上讲，它能够使人们更好地表达、认识和理解人类的情感。构想者称：“我们需要为其注入人类的价值观，并抵制那些宣称AI是敌人的说法。”

生物能源的利用

人类社会目前的能源利用技术非常低效。碳基燃料通常在单一反应过程中燃烧，并且将其产生的热梯度用于加热、发电等用途；或者将其产生的压力梯度用于运输。对这些能源利用过程的依赖意味着，美国每年消耗的能量有三分之二被当作废热逸散掉了。虽然，目前人们也在采取一些措施提升能量利用率，但是效果都不尽理想。构想者认为，最好的办法应该是向自然界学习。

生物系统能够利用等温发生的多步化学反应，将能量存储在化学梯度而不是热梯度或压力梯度中。如此一来，在环境中损失的能量就大大减少，这是生物系统能源利用效率极高的根本原因。构想者提出，人们应当基于催化、电化学、能量材料，开发出仿生的能源利用技术。例如，在未来使用基于氮的能量载体，实现驱动与大规模化学梯度相结合的等温发电过程。