不同研究方法对科学研究的作用

• 无边界思维（No-Boundary Thinking，NBT）：这是一种独特的科学研究模式，它倡导在问题研究初期就进行明确的定义，同时以灵活、长远的眼光看待问题的发展变化。就像观察一场不断演变的棋局，随着新信息的出现，棋局的局势也在不断变化，NBT 能适应这种变化。它打破学科界限，融合多方面的数据、信息和知识，力求定义出具有创新性和重要意义的问题。但在实际操作中，由于它过于抽象，研究人员很难将其落地实施。不过，精心定义新的研究问题，是实现科学突破、解决棘手问题的关键。比如在研究某种罕见疾病时，NBT 可以整合医学、生物学、遗传学等多领域知识，全面深入地探究疾病的成因和治疗方法。
• 团队科学（Team science）：成功的科研项目，往往离不开团队成员在早期就参与问题定义。团队成员的构成需要多元化，涵盖不同的专业知识、经验和背景。例如在一个研究项目中，既有擅长理论分析的专家，也有精通实验操作的技术人员，还有具备创新思维的年轻学者。但团队成员之间的沟通问题不容忽视，不同学科的专业术语就像不同的方言，容易造成交流障碍。所以，建立共同的术语和沟通方式至关重要。同时，还要避免团队中出现 “断层线”，也就是不同背景成员之间的隔阂，这样才能让团队发挥出最大的效能。
• 跨学科科学（Interdisciplinary science）：这种研究方法将不同学科的专家聚集在一起，共同解决复杂的研究问题。它的核心在于，相信整合多学科的知识和方法，能产生比单一学科更全面、更具创新性的解决方案。不过，传统的跨学科方法在整合不同学科时，过程较为繁琐。相比之下，现代的研究方法更提倡在早期就将不同学科的思想和方法进行融合，鼓励研究人员更自由地探索所有可用的知识，这样既能减少协调不同学科框架带来的复杂性，又能让学习过程更加自然流畅。
• 汇聚研究（Convergence research）：在过去十年里，汇聚研究成为解决科学、工程和社会领域复杂问题的重要手段。它整合多个学科的专业知识，构建综合的研究框架，以应对特定的挑战。比如在研究新型材料时，将物理学、化学、材料学等学科的知识融合，能够从不同角度深入探究材料的性能和应用。它的目标不仅是解决问题，还希望通过学科融合推动科学创新，将研究成果转化为新产品或新的应用形式。
• 系统思维（Systems thinking）：在跨学科和汇聚研究中，团队成员需要紧密合作，系统思维方法就显得尤为重要。系统思维者善于在系统内部和系统之间建立有意义的联系，他们关注问题的整体情况，而不是局限于某一个文化或学科视角。就像观察一个生态系统，他们能看到各种生物之间、生物与环境之间的相互关系。他们会不断调整对问题的理解，以适应环境的变化，并且会对问题的假设进行检验，设计出新颖的问题和解决方案。

跨学科研究在实际中的应用

• 行人动力学行为模型研究：2003 年罗德岛发生的一起紧急事件，导致 100 人死亡、230 人受伤，以及 2001 年纽约世贸中心遇袭事件，引发了研究人员对行人疏散问题的关注。罗德岛大学的研究团队联合特拉华大学灾害研究中心的学者，开展了关于行人在紧急和非紧急情况下动力学行为模型的研究。这个问题十分复杂，因为人的行为受到多种因素影响，如建筑结构、周围环境、社会心理等。研究团队汇聚了交通工程、计算机科学、心理学等多领域的专家，共同制定研究问题 —— 开发一个模拟工具，帮助理解紧急情况下行人从建筑物疏散的行为，为安全疏散做好准备。在研究过程中，团队遇到了沟通难题，不同学科的术语和表达方式各不相同。于是，他们通过共同制定表达和记录问题的方式，逐渐解决了这些问题。虽然当时 AI 技术还未广泛应用，但如今 AI 可以为这类研究提供更丰富的信息，助力研究人员更好地理解行人行为。
• 多层供应链研究：罗德岛大学商学院的研究人员对信息和通信技术（ICT）行业的多层供应链进行了研究，探讨下层供应商的网络指标对采购企业财务绩效的影响。这个问题涉及供应链、信息技术、金融、统计学等多个学科领域。研究人员通过整合不同学科的分析方法，提出了研究问题：多层供应商的网络中心性指标是否会影响采购企业在多层供应链中的财务绩效？借助相关理论和实证研究方法，他们构建了概念框架和假设，逐步确定了解决问题的最佳方法。
• 应激相关障碍研究：德克萨斯大学的一个团队在研究应激相关障碍时，运用系统思维方法，将电路生物学和强大的多组学工具相结合，深入探究创伤后应激障碍（PTSD）和抑郁症患者大脑的分子病理机制。他们整合转录组学、甲基组学和蛋白质组学数据，全面描述患者大脑的状态，同时还纳入了心理信息和诊断结果。这种方法让研究人员更全面地了解了这些疾病的发生机制，为后续的治疗研究提供了重要依据。

现代技术助力科学研究

• 创建知识源的技术：大数据和数据联合技术在创建知识源方面发挥着重要作用。以癌症基因组图谱（TCGA）项目为例，它旨在开发可搜索的数据集，帮助研究人员探索癌症生物学的新见解。虽然该项目存在一些争议，但它确实为研究人员提供了丰富的知识资源。数据联合和数据虚拟化技术则可以将多个不同来源、不同格式的数据存储库整合起来，让研究人员能够更便捷地获取和利用这些数据，就像把分散在各地的宝藏集中到一个地方，方便人们寻找和挖掘。
• 探索知识源的技术：在探索知识源方面，人们常用的技术包括浏览器、搜索引擎、统计分析工具等。不过，这些技术在应用范围上存在一定的局限性。而 AI 技术的发展，为加速问题定义阶段提供了新的可能。AI 能够高效地整理和分析大量信息，帮助研究人员获取更多的知识来源和视角。虽然要让 AI 充分利用这些知识还面临一些挑战，比如需要建立通用的本体、开发智能工具来对齐本体和知识图谱等，但 AI 在减少问题定义阶段的信息筛选限制方面，具有巨大的潜力。

AI 在研究中的具体应用实例

• 气候变化查询系统：研究人员设计了一个基于大语言模型（LLM）的气候变化查询系统，名为 ClimateGPT。这个系统能够从经济学、自然和环境科学、社会科学等多个跨学科视角，生成对气候变化相关问题的回答。为了训练这个模型，团队创建了一系列涵盖不同学科的提示和完成内容，使模型学习到全面的跨学科知识，从而实现多学科知识的整合。
• 阿尔茨海默病知识整合：在阿尔茨海默病（AD）的研究中，AI 发挥着关键作用。研究人员整合了生物医学文献（如 PubMed）、生化途径描述（如 Reactome）、药物信息（如 Drugbank）和疾病关系图谱（如 Diseaseome）等多方面的知识，构建了阿尔茨海默病知识库（AlzKB）。AI 可以通过合成这些整合的知识，帮助不同领域的研究团队发现新的问题。例如，通过 AI 可以识别出与 AD 尚未关联但已获得 FDA 批准治疗的生化途径，为寻找新的 AD 药物靶点提供线索。不过，要让大语言模型（LLM）更好地查询像 AlzKB 这样的知识库，还需要特殊的计算方法，如检索增强生成（RAG）和思维图（GoT）。