西北大學生命科學學院金絲猴研究團隊在與本校計算機科學領域、西安電子科技大學計算機科學領域專家的跨學科合作下，“訓練”出了高精度的識別模型——“猴臉識別”系統，顛覆了依靠動物個體特征或者人為標記特征的傳統方法，實現了動物行為的智能識別和自動量化。

這一突破性成果的誕生，是學科交叉碰撞出的智慧結晶，也讓人們對不同學科如何打破邊界、協同創新充滿好奇。

8月1日，記者專訪了西北大學生命科學學院教授郭松濤和信息科學與技術學院教授許鵬飛，探尋學科交叉實現1+1＞2的奧秘。

記者：從“識猴”到動物行為智能分析，學科交叉為科研帶來了哪些突破性價值？你們在合作過程中，最突出的難點是什么？

郭松濤：在當今學術研究領域，學科交叉融合的趨勢愈發明顯。在近百年的300多項獲諾貝爾自然科學獎的成果中，近一半是跨學科交叉研究的。不同學科在發展過程中會產生諸多核心理論，不同學科間的理論融合對深化理論研究和創新發揮著重要作用。

然而，學科交叉融合在實際推進過程中面臨著諸多難點。不同學科之間存在著顯著的專業壁壘，包括研究方法、理論體系及思維方式的差異。深度交叉，意味著需要學習另一學科關注的根本科學問題，用對方能理解的語言闡述自身學科關注的問題，且雙方關注的問題需具有一致性，否則易出現一方成為附屬角色的情況。再加上不同學科對同一問題的看法和研究角度不同，也會導致尋找共同關注問題的切入點變得困難。這些都使得學科交叉研究更為復雜。

記者：學科差異是否影響合作效率？合作雙方是如何逐步磨合、達成共識的？

許鵬飛：在“猴臉識別”系統的研發過程中，我深切感受到學科交叉的不易。一開始，大家關注的問題壓根不在一個頻道上。我們計算機領域關注的是算法的優化、技術方案的可行性，琢磨著如何讓識別更精準、更高效。生命科學團隊更在意動物的習性、目標個體之前的生存狀態、生長狀態的變化等問題。

雙方發現科學問題的思路也大相徑庭。計算機領域更多從技術實現的角度去尋找突破點，思考解決識別過程中出現問題的技術方案。生命科學團隊關注的問題對于我們來說很陌生，一開始雙方都很難順暢地掌握其中的關鍵。

更讓人頭疼的是成果的價值認知問題。我們辛辛苦苦搞出來的東西，大家好像都搞不清它的價值在哪兒。我們覺得在技術上有了突破，但生命科學團隊可能會覺得這對他們研究動物習性幫助不大；反過來，他們覺得有價值的發現，我們也可能意識不到其在計算機領域的意義。這種認知上的錯位，給合作帶來了不少阻礙。

不過，即便有這么多難點，雙方還是以積極的心態投入，專注于解決本學科在合作中遇到的問題，情況就慢慢好轉了。就是在這樣的磨合中，大家逐漸找到了契合點，最終才讓這個系統得以成功研發，在不同領域都取得了十分有價值的突破。

記者：在跨越學科壁壘的過程中，找到合作的“最大公約數”至關重要。如何在實踐中找到各學科的共性問題？

郭松濤：在我看來，學科交叉要想出成果，最關鍵的一點就是得找到合作中各個學科的共性問題，然后借助雙方的優勢共同去解決。我們在和不同學科團隊合作時深刻體會到這一點。

在“猴臉識別”系統的研發過程中，我們反復溝通和磨合，發現分類問題是動物研究和計算機兩個學科的共性問題。我們要做物種的分類，他們要做算法的分類，這本質上都是基礎的數學和邏輯問題。

找到了共性問題就好辦了。我們不用再各自為戰，而是圍繞著這個大家都關心的根本問題發力。大家發揮各自特長，沒有哪一方是附屬角色，都是為了解決問題。為了讓合作順暢，我們還主動去學習另外一個學科所關注的根本科學問題，并且讓對方能深入了解我們的科學問題。比如，研究中，我會到計算機團隊去學習，去聽取意見，去觀察他們的研究方法，基于我們有限的計算機和數學知識去了解他們的運作方式，然后看看我們學科還能提供什么樣的數據和思路。

許鵬飛：在學科交叉中，我們計算機學科也找到了與生命科學研究領域的共性問題，“目標相似難識別”和“目標狀態易變難識別”就是很突出的兩個。例如，識別猴子和大象很容易，但要精準區分A猴子和B猴子就難了，因為它們看起來太像了。這對我們的算法和方法有很大的挑戰。還有，一只小猴子今年我們能識別，可隨著成長，它的變化特別大，之前的模型和方法就不管用了。這就要求我們設計出能提取關鍵信息的模型，哪怕過去很久也能認出來。這些問題不只在動物研究中存在，在其他很多領域的交叉合作中也會遇到，是需要攻克的共性難題。

研究過程中，大家為一個共同的目標努力，并在合作中讓各自學科受益，達到雙贏。所以說，找到共性問題，協同發揮優勢，學科交叉才能真正出成果。

責任編輯：胡晉瑜