我们还是不是科学家？

大学毕业的时候，用了一个软盘拷完了所有的文件。研究生毕业的时候，把所有的数据刻在了一张光盘上。博士毕业的时候，所有的数据装了一个80G的硬盘。前段时间看着办公室电脑的硬盘空间越来越小，就升级了一下电脑，顺便买了一个2T的硬盘做备份。把各个电脑上自己的数据放到一块之后发现，2T硬盘也没有啥剩余空间。

大致查看了一下，就这么几年下载了1W多本电子书，接近3W篇文献，1000多个软件。当然很多书只是下载的时候，翻了一下，或者只是挑了觉得有用的那一章甚至是几页读了一下。文献也有很多是下载了只看了一下摘要甚至是标题，至于里面的主体是啥，完全不知道。很多软件还有好多个版本，但是遗憾的是，都只是会用一些基本的功能。

数据的容易获取会让人对探究问题的热情变得越来越淡。拥有的越多，就越没有科学家的精神了。以前在资料匮乏的时候，找到一篇觉得有用的文献都可以读半天，来来回回读个好几遍，想把作者隐藏在文字底下的秘密给挖掘出来。看完了文献，会有那种迫不及待把方案实现出来的冲动。而如今。在想到一个问题的时候，第一个冒出来的想法就是在网上找有没有人做过。如果已经有人做了类似的事情，那第二个想法就是接着查，看看能不能找到直接可以用的解决方案。实在找不到的话，才不得已自己去实现。而且在实现的时候，没有那种探秘的欣喜，反而会时不时嘀咕，都有人做过了，我还做，意义大不大啊。

越来越快的CPU跟计算能力似乎也在慢慢的改变人的思维方式，让人变得越来越浮躁。在没有计算机的时代，那些被称之为“科学家”的学者们都很有艺术家的修养。既然人脑的计算能力是有限的，那就在抽象思维上进行创新。于是就形成了各种思想的争鸣。而现在，貌似大家拼的更多的是计算资源、团队跟项目，思维的PK呢，那简直就是caveman做的事情。

当然计算机不是万能的，经常会有受限于CPU计算能力的时候，然而这个时候除了简化模型、推导简化公式之外，还多了一个选择，就是购买更快的CPU，更多的内存。往往在这种抉择中，绝大部分人选择了第二条路。因为可行性几乎是确定的，而推导公式，又累，又不知道能不能实现。有时候听老板强调说，我们是科学家，不是工程师。嘴里会觉得有点涩涩发苦，当计算机变得越来越强大的时候，我们真的还能称自己是科学家吗？甚至工程师都算不上，计算机已经顶替我们做了工程师了，而我们只能是服务员，当计算机的服务员。