1979-1989年間，李政道、吳瑞（Ray Wu）、William von Eggers Doering和陳省身（Shiing-shen Chern）通過物理、化學、生化、數(shù)學四個中美博士生考試與申請項目（China-US PhD Examination and Application Programs, CUS-PhD-EA）選派1700余人赴美攻讀博士，培養(yǎng)了大批頂尖人才。該系列訪談旨在通過展示這些校友在過去半個世紀中對中國乃至全球發(fā)展所做出的集體貢獻，彰顯這些項目不僅對中國，也對全球都具有劃時代的歷史意義。

墨子沙龍：您作為CUSPEA計劃首批留學生(1980年)這段經(jīng)歷對您的學術(shù)生涯有什么影響？

林海青： 我是林海青，主要研究凝聚態(tài)理論和計算物理相關(guān)。到美國留學對我后期的成長有關(guān)鍵性作用，如果沒有CUSPEA項目，我估計當時是不可能到美國留學的。

墨子沙龍： 李政道先生將推進中國教育發(fā)展視為自己的責任，推動了中國博士后制度的建立，創(chuàng)辦了著名的CUSPEA項目讓幾百名學生赴美留學學習最先進的科學知識。您身為浙大物理學院院長，李政道先生的教育理念對您培養(yǎng)物理學人才有什么啟發(fā)？

林海青： 我自從畢業(yè)以后，擔任過好幾個類似的職位。李先生培養(yǎng)人才的這個思想一直指引著我，貫穿在吸引人才和培養(yǎng)人才各個方面。現(xiàn)在人才應(yīng)該是全方位的，所以說要培養(yǎng)人才

絕對不是局限在某個地方吸引人才，而是希望從全球來吸引人才。李先生當初給我們機會到美國去讀書，實際上他是希望我們以后再把知識帶回來，同時也希望我們結(jié)識更多的朋友。

因為在我們將來工作當中，可以吸收更多不同背景的人才，所以我在香港的時候招聘人才，在北京的時候招聘人才，在浙大想招聘人才，我都是盡量向李先生學習，盡最大的力量最大的能力吸引各種背景的人，不一定是華人，巴西的、德國的、澳大利亞的、美國的，還有日本的等等。領(lǐng)域也不僅僅只有我自己熟悉的物理，我也幫助其他的院系，比如計算機系、工程系、能源系吸引人才，因為我覺得這是李先生告訴我們的，這是一種自然而然的作為一個國家或者一個民族的成員，應(yīng)該要做的事情。這個理念，自始至終貫穿在我職業(yè)生涯中。

墨子沙龍：您認為您在專業(yè)領(lǐng)域最大的成就是什么?可以用大眾方便理解的方式跟觀眾介紹一下嗎？

林海青： 其實我沒覺得我有多大成就。我只是對一些感興趣問題做了一些研究，把有些問題解決了，主要的還一直是集中在研究一些理論模型，看能不能解釋很多看起來很不相同的但或許有共同特點的共性，基本上就是凝聚態(tài)的理論研究，在計算物理上做一些方法上的改進。

墨子沙龍：可以用幾句話簡單介紹您發(fā)現(xiàn)的量子糾纏和量子相變之間的定量關(guān)系是什么嗎?這個發(fā)現(xiàn)對量子力學的研究有什么意義？

林海青： 有沒有意義我不清楚，量子相變在凝聚態(tài)物理層面研究比較多，大家都知道相變。

最早在大學學的相變，水就是三相，基本上是由溫度變化驅(qū)動的。量子相變更多的是研究系統(tǒng)里面有某個參數(shù)，這個參數(shù)的變化。量子相變經(jīng)常關(guān)注的，就是在臨溫的時候，看量子漲落引起的相變。實際上應(yīng)該這樣說，糾纏最初的引進實際上是在量子信息那邊，這是兩個不同的領(lǐng)域。量子相變是由于量子漲落引起的，那么糾纏也是量子系統(tǒng)的特點，經(jīng)典系統(tǒng)是沒有糾纏的。

墨子沙龍：量子計算近年發(fā)展迅猛，比如我國的祖沖之三號超導量子計算取得量子優(yōu)越性突破，但理論瓶頸仍存在。您認為理論物理學家該如何與實驗團隊協(xié)同推動該領(lǐng)域？

林海青： 我首先對量子計算不太懂，但是確實也感覺到現(xiàn)在進步很快?，F(xiàn)在好多所謂的量子計算機，它大概只能解決個別問題。理論上究竟有沒有什么問題，其實我個人是說不清楚的。

我反而感覺現(xiàn)在更多還是工程上的問題，比如說它的比特之間的相干時間多少，或者糾錯的能力怎么樣，這個聽上去好像不是理論上的問題。當然我們都知道，也許某一個理論有了突破，可能再過一段時間會促進技術(shù)上的突破。

墨子沙龍：人工智能正顛覆科研范式，您認為AI能否取代計算物理學家?物理學研究會因此迎來方法論革命嗎？

林海青： AI進步是很快的，但實際上用機器學習來做科研，不是現(xiàn)在才開始，其實開始了好多年，里面有些問題實際上還是物理學家后來解決的。因為機器學習人工智能有一段時間陷入低谷期，后來還是物理上的一些研究，比如說去年得了兩個諾貝爾獎，他們的工作提供了很大幫助。我個人覺得，機器學習在方法上肯定是有巨大的幫助，但是它是不是能在思維上突破，這個很難說。也就是說，你的機器發(fā)展足夠水平，或者說算法更好一點，或者說算力更強一點，是不是就能夠取代大腦，我個人傾向于是不能夠。人類思考問題的數(shù)據(jù)、積累、 經(jīng)驗、實驗，肯定是有幫助的，但是好幾次科學上的突破包括相對論，不是僅僅靠數(shù)據(jù)，真的是科學家的靈機一動。

墨子沙龍：您經(jīng)常走進中學校園給學生們進行科普，而現(xiàn)在大眾對量子力學的認知還存在諸多誤解，您日后是否會參與更多相關(guān)科普活動?您如何將晦澀的科學術(shù)語轉(zhuǎn)換為大眾理解的內(nèi)容？

林海青： 參加科普是很重要的，現(xiàn)在很多誤導性強的、似是而非的內(nèi)容在社會傳播。作為一個認真做科研做科學傳播的人，是有必要參與科普，當然需要時間花的比較多。

我做了幾次科普報告以后，發(fā)現(xiàn)要把一個問題講清楚還真不容易。反過來，這又促進我去看更多的東西，我也會想怎么去講，比如說我跟初一學生做科普的時候，我就在想怎么講他們能聽得懂，跟高中生講的時候也會想怎么講他們能聽懂，挺花時間的，但確實自己又學到一些東西?？茖W實際上是很美的東西且是簡單的東西，所以，你要用簡單的語言把東西說清楚是不容易的，但是如果你能用簡單語言，把看起來復雜的事情說清楚，實際上你的思維是升華的，你對問題的看法就更深刻，也許不僅是在這個問題上還可以幫助你思考別的問題，我一直以來是相信越簡單越好。

墨子沙龍：您曾提到學術(shù)上的探索是無止境的，感興趣才學，感興趣才做。但當下青年學者面臨激烈競爭，如何守護這份純粹興趣？對年輕學者您有什么建議給到他們？

林海青： 我也經(jīng)歷過找工作很困難的時期。對年輕人來講，生存還是很重要。我們是要營造環(huán)境，讓青年人能夠活下去。作為年輕人來講，在當下的環(huán)境當中，堅持自我非常重要。我的建議就是，生存是第一位的，然后做自己喜歡的事情。

我有很多朋友，他們說先賺一筆錢，然后再回頭做物理。有沒有這種人呢？我發(fā)現(xiàn)是有。當年和我一起念書的時候，有很多朋友去做對沖基金，他們說賺了一筆錢以后就回來做科研，但一百個人當中只有一兩個人是這樣做的，所以說不要丟失自己。后來碰到這些朋友，他們還是很后悔的。

我覺得，某些情況下你可能不得已屈服于現(xiàn)實，但是你心中不要忘記回頭追逐理想。

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