李静海 国家自然科学基金委主任、国际科学委员会副主任。 本文已在原帖的许可下转载于 泰晤士报高等教育.
人类对病毒和人体的了解已经达到了分子甚至原子尺度，但过去几个月揭示了我们对流行病的脆弱性。 这反过来又说明，尽管人类在过去几个世纪中在理解自然和人类本身方面取得了进展，但随着我们进入 21 世纪的第三个十年，一些长期困扰人类的科学问题和全球挑战仍未得到解决。
我们需要解决的关键问题之一是，研究和教育需要进行哪些转型变革才能推动这些领域的突破。 人们从不同的角度形成不同的观点。 例如，有些人会认为应该优先考虑人工智能和大数据。 不过，在我看来，对人类知识的逻辑和景观进行系统评估、找出缺失的环节并更好地探索科学和技术应该如何相互作用，会产生更大的回报。
如果我们孤立地研究任何学科或领域，可能不容易找到共同或共同的问题。 但是，通过全系统的方法，比较和分析不同的学科和技术领域，我们可以很容易地识别出现有知识体系的两个特征。 首先是我们的知识系统的逻辑和景观反映了自然世界的逻辑和景观，因为它们都包含多个层次，每个层次都是多尺度的。 复杂性总是发生在中间中尺度，介于元素和系统尺度之间。 这两个见解是未来更高效的创新体系的关键，它将打破传统的学科约束，有效地促进跨学科性和知识与应用的融合。
这种研究和教育的范式转变将帮助我们更好地理解为什么初级规模的变化会对系统产生根本性影响，揭示不同层次复杂性的共同原则。 这种转变需要改变研究重点、方法和领域。 关于第一个，科学审查应该从基本行为和系统功能扩展到也包括它们的相互作用。 也就是说，它应该从平衡的静态扩展到动态结构，从局部现象扩展到系统行为。
与此同时，研究方法应超越传统理论走向复杂科学，从标准的单尺度分析转向多尺度结构。 它应该逐渐从碎片化、多层次的学科方法转变为基于普遍原则的跨学科综合知识的追求。 传统的定性分析应该让位于定量预测，模拟计算让位于虚拟现实，数据处理让位于人工智能。 我不否认人工智能和大数据的重要性，但我认为它们本身还不够。 事实上，我认为人工智能本身的发展也迫切需要寻求复杂性的共同原则。
所有这些也对教育系统产生重大影响。 教育的根本任务不仅是保存和传授知识，而且要引导后代学习知识系统的逻辑和景观，从而扩大知识前沿，提高人类解决问题的能力。
当前的学科结构似乎一成不变，但其孤立的性质——加上沿途的人为和随机因素——是造成我们当前知识体系不完整、断裂和重复的原因。 它极大地削弱了教育的有效性，并在教育和科学研究之间造成了差距。 因此，教育系统应根据知识系统的逻辑和格局进行映射。 这将使共同原则、学科知识和应用领域保持平衡，拓宽知识视野，以最有效的方式传播最需要和最全面的知识。
我所描述的范式转变不会自然发生：科学和教育界存在太多的智力惯性。 只有在全球高层努力推动达成共识，即这是必须发生的事情时，它才会实现。 我相信，更紧密地结合研究和教育已经是全球科学界的共同目标。 但我们必须言行一致。 资助机构、国际科学组织和双边或多边合作协议应联合起来促进这方面的协调。
当前的 COVID-19 大流行暴露了我们对病毒的传播和感染机制以及免疫系统对其作出反应的复杂、多层次的方式缺乏了解。 通过新的理解和调查范式利用全球智慧和资源，将使我们处于更好的位置，以应对下个世纪人类面临的这一挑战和其他挑战。
访问 ISC COVID-19 全球科学门户网站 更多关于全球大流行的文章和思考。
