# 碎片 ## Ph.D. 开始。 五点多醒了，失眠，强装睡觉，八点张一鸣闯进门，厉声叫道：“张明瑞，起床！” 一 今天是整个屋子的人一起去看TEDxSeattle的日子。上次和大家一起出来的时候还是十月初，被苏宁领着一起做园林种树的公益活动。 立冬刚过，西雅图的早晨阴冷湿润，走在路上有轻轻拍到脸上和膝盖上的寒风。 我已经快摸清这座城市的脾气了。我用“她”来称呼西雅图，因为这座城市集聚所有阴柔的特点：作为美国唯一一个温带海洋性气候的地区，十月开始便阴雨连绵。我早听学姐学长嘱咐，这里的雨几乎天天下，要做好心理准备——我特别地讨厌长期的雨。短暂而剧烈的暴雨让人爽快酣畅，淅淅沥沥的雨只让人感到无精打采，似乎全世界都发霉。但这里的雨似乎更轻柔：手机屏幕上预报是雨，用的是“shower”，不是“rain”，shower是淋浴的意思，街上的雨，有点像花洒，轻轻飘到脸上没什么感觉，走进屋子衣服没怎么湿透，倒是给整个城市洗了一次澡。 去市中心要坐372路，因为我的晚起，大家错过了卡好时间的那班车。十分钟后，第二辆车门打开，司机把右侧车轮放瘪，方便人们上车。跟司机问好，然后找个位子坐下—美国的公交似乎总有位子。车里放着暖气。西雅图并不很冷，除了雨时的室外，哪里都是暖的。人也是暖的，迎面走来的人会跟你微笑，流浪汉和善的跟你说，“one dollar， my friend”，就算直接走过去，他们也会接着说，“It’s OK, have a good day my friend”。深夜的马路没什么令人发颤的飙车的轰响，校园里每个办公室的桌子前都会摆一个牌子，上面用各种语言写着，“仇恨在此没有立足之地”。 几乎每次和当地人的聊天时，都会被问到，“How do you like Seattle？” 我说，超赞的，这里景色棒极了。华大校园的樱花已经谢了，取而代之的是满眼的金黄。我们住的路的两边是茂密的树林，以及断断续续的砖屋或木屋。房子后面还有一块巨大的社区菜地，穿过这片布满葡萄藤和南瓜叶的地方，是一片巨大的草地足球场。我曾和张一鸣在那里练过一次球，带着刚买球鞋的新鲜劲儿，把足球踢得特别高，然后看它从清澈的天空中落下来。 这个城市温暖而友好，能遇见她是我的幸运。 ![image](http://drustz.com/assets/img/after_house_tree.jpeg)房子的后面就是树林 二 我们稍微迟到了几分钟入场。刚刚坐下来，演讲人正在富有激情地讲“all the data you see is bullshit”，看看大屏幕，竟然是前几周在课堂上聊天的我们系的教授。Information Science，这是我的专业，我们的学院叫做iSchool，所有学院的东西都要加一个i，iWeek， iPhD，iConference —— 听起来像是在为苹果打工。什么是Information Science？清华有一个很大的学院叫做信息学院，包括计算机系，电子系，“信息科学”是一个大的方向；这里却有一个单独的系叫做信息科学系。当初教授面试我的时候，问“你为什么没申请计算机系呢？”我说，因为信息学系比计算机系更多样化，在这里我可以吸收不同背景的人的看法。其实纯粹是我当初想找的老师在信息科学系，而且计算机系只提供夜校硕士，读博士又找不到想跟的老师。信息学系还是计算机系？管它呢，要我就行。 结果这两个系的培养方案完全不同。计算机系的同学这学期只需要选一门专业课，其余时间可以用来做研究；信息学院跟我们刚入学的十一个博士说，你们第一个学期，两门必修，一个叫做“研究方法”，一个叫做“信息学概论”。我还多选了一门，叫“大数据和算法的伦理与社会问题”。 听起来挺正常的，然而后两门课简直是对我极大的折磨。“信息学概论”每周会挑选一篇信息学领域经典论文让我们阅读，上课大家一起讨论，然而教授是“哲学教授”，每周读的论文跟我脑海中的“信息科学”无甚关系，除了一次读到香农那篇“通讯的数学原理”之外，其他诸如“印第安人的文化”、“知识的分类”、“信息和知识在哲学上的解释”或者“女权主义的‘场合知识’(situated knowledge)”, 完完全全都是我读不动的：什么玩意儿？ 另一门课，“大数据和算法的伦理与社会问题”，选课的时候我觉得，应该是教授一些前沿的算法，以及这些算法在实际应用中所产生的影响 —— 结果是一门社会学的课，每周要读四五十页的社会学论文或者书（比如福柯），上课要围成圈一起讨论权力的流动，统计在权力实施中扮演的角色之类的问题。第一节课之后我就完全懵了：老师在课上说的每一句话，大家讨论时的每一句话，我都听！不！懂！什么epistemology， ontology，post-structuralism……总之我后来基本上放弃讨论了，只能是在别人说完后回以善意的微笑以及缓缓的点头，代表“我懂了，你说的很对”。如果非要我发言，没问题，“yes, I also think so”。 我的同学们，来自各个领域：图书馆学（什么玩意儿？），数学和物理系，计算机系，也有信息科学系的正统学生；女生有六个，男生四个；研究方向分别是：可视化，女权主义（？？？），有色人种和少数派（？？？），图书馆学和儿童教育（？？？），辅助交互技术，输入交互技术。当我惊讶于并不是所有同学都会写代码，或者研究算法的时候，我意识到，这个iSchool是真的“多样化”…… 多样化有好处，也有麻烦的地方。麻烦的地方就是，我在上一些似乎和我领域完全不搭边的课，即使能力不够，也要硬上。好处是，读完那些晦涩的社会哲学论文之后，我发现自己读计算机领域的论文的能力简直得到了飞升。iSchool 包含的领域实在是太多，但凡与信息相关的都会有；但又不是大杂烩，相比计算机系，这里的技术更关注“人”的一部分，人与信息的互动，人的行为和感知；以及科技和信息技术带来的社会影响。总之，不是一个技术至上的地方。相比于对特定领域技能和知识的训练，这里更倾向于训练研究和思维的方法。突然感觉这个理念很牛逼。 三 上午演讲嘉宾里有位高中生，他的演讲主题是“如何保护我们的环境”，因为他为了推进新的环保标准，把州政府告上法庭。下午演讲嘉宾里有一对父女，他们创立了“箱子计划”，为西雅图的流浪汉提供固定住所。这些住所是他们设计的一些小木屋，经过志愿者和当地居民的合作，把木屋放在一些居民的后院里。也有难民团体合唱团的演出，时尚设计师的环保服装走秀…… ![image](http://drustz.com/assets/img/violin_ted.jpg)也有人在台上表演自己发明的六弦小提琴 有一点是我觉得这里和家乡不一样的地方：人们对“自由”和“思想”的实践更加具体化。他们看得见摸得着，有时候是校园里举着牌子说“拒绝堕胎”的组织；有时候是老师留的作业，“读完这些阅读材料，你有什么想法？你同意哪些观点，反对哪些？”；有时候是随处可见飘着彩虹旗，或者“black live matter”的房子。在国内，身边基本没有变性人，最著名也是我仅知的，是金星；在这边，我的一位教授就是变性者。打开谷歌地图，可以看到各种流浪动物的收养机构，非政府的残疾人和难民关怀组织；在国内，我猜如果有人想模仿“箱子计划”，那绝对是违章建筑，更别提某些桥墩下面的水泥锥了。 如果每个人在你身边都会谈论“女权”，“政府集权”，“黑人和少数派的歧视”，就算再怎么不接触政治，你会不自主地卷入其中，“被迫”进行思考。原来不是只有代码和时髦技术才是生活，人种的多样化让这里更关注国内很少谈及的问题，并且深入人心。 四 周五晚上和一位年长的美国人吃饭，他在华大读的医学博士后，后来做过医药，通讯工程师，独立发明工作者，现在是一个非盈利慈善机构的负责人。他跟我说，年轻的劣势在于，要顾及太多，不确定性太多。你要关心你的学业，关心你未来做什么样的工作，赚多少钱，家庭怎么样，人际关系如何维持；你知道么，变老的一点好处就是，你变得越来越自由。经历这么多回头看的时候，有些不再那么重要，还有的已成定局，你的拘束越来越少。我说这应该是人成长过程中，心态变化的自然过程。 他没有反对，但是问我，如果一个人能返老还童，再活一次，你觉得他的人生轨迹是重演，还是完全颠覆？ 他说，在我看来，一个人的内在是不会变化的，比如他的世界观和价值观。再来一次，更可能是让这些东西得到强化，而非成为一个完全不同的人。 我觉得有一点很对，骨子里的东西是不会改的。再怎么轮回，一个人想要的生活类型是不会改的。 他还说，变老奇妙的一点在于，你观察到了这个世界的变化。这段时期是你见证的，多么幸运！ 更幸运的是，你还有机会在这段变化中添上一笔。 ![image](http://drustz.com/assets/img/myroomates.jpg)室友全家福！（多了个老外） --- # Agent Instructions: Querying This Documentation If you need additional information that is not directly available in this page, you can query the documentation dynamically by asking a question. Perform an HTTP GET request on the current page URL with the `ask` query parameter: ``` GET https://zhang-ming-rui.gitbook.io/when-rocket-launches/yi-ff08-da-xue-hou-qi-zhi-jin-ff09/sui-pian.md?ask= ``` The question should be specific, self-contained, and written in natural language. The response will contain a direct answer to the question and relevant excerpts and sources from the documentation. Use this mechanism when the answer is not explicitly present in the current page, you need clarification or additional context, or you want to retrieve related documentation sections.