理論與實務 68/365

當我還在學校的時候，要面對的是深奧的論文，還有複雜難解的演算法。因此看待一個程式問題的眼光也傾向專精但又片面。學術上如何檢驗一個演算法的好壞，是分析它的時間複雜度；複雜度越低，就代表花的時間越少，也就是越好的方法。經過這樣的訓練，我對於時間複雜度變得比常人敏感，可以很快看出一個方法的效率。這當然是很有價值的技能，但要面對實務上的問題，卻顯不足。

現實中的問題往往包含更多議題。一個系統的安全性，可擴充性；來自商業上的不確定性，難以簡化成單一的目標；還有我們有沒有足夠的能力和時間去實現。學術上不需要面對這麼不明確的問題，學術的方法是：如果我們能暫時忽略其他變數，只專注在一個變數，那我們就有機會抽取出重要的知識去改善這個變數。這正是科學用來累積知識的方法，但長期處在這樣的思維底下，就會用錯誤的眼光看待世界。因為現實通常難以簡化，沒有辦法被抽象地解決。在學術的標準裡，不夠理想化的問題都極為困難，硬要用理想化的方法去解決。終會遇到麻煩。

拿著鐵鎚的人眼中，世上每個東西都像是釘子。我不是要嘲諷學術或者歌頌務實，兩者是不同層面的事。如果這個世界遇到的問題正好跟釘子有關，自然只有在乎釘子的人可以解決。過度務實常常等於短視，沒有研究精神的人(不禁想到台灣的產業)，在未來會面臨更大的失敗。像學者一樣地研究沒有什麼不好，但不要被其侷限了眼光。