以下文章来源于微软学术合作 ，作者微软学术合作

编者按：在微软亚洲研究院为实习生们打造的科研训练“沈老师带你肝论文”中，沈向洋博士曾分享了自己发现已发表的工作中出现错误，之后及时勘误的故事，以此告诉年轻的研究者，在科研中，犯错是正常的，纠错是必须的。科研就是一个不断发现错误与不断纠正错误的探索过程。“It’s honorable to admit your mistake”。对于科研，我们应有“深揭猛批”的态度，这样才能做出了不起的工作。

针对科研容错与纠错这个议题，我们与沈向洋博士进行了更多探讨，以下是他的分享内容。

Q1：您如何看待在科学研究中出现错误？

沈向洋：在科学研究中，犯错误是经常会出现的事情。因此，容错和纠错也是必不可少的一部分。科研的目的是发现知识。重复实验是验证知识的过程。然而实现“可重复性”的确不容易。不同的领域比如生命科学、量子物理、计算机科学重现实验的难度和代价也可能会有很大差距。

在我熟悉的计算机视觉领域，如果有优秀的论文发表出来，很快就会有人努力去尝试重现。如果不能被重现和验证，大家就会抱有一个“健康的怀疑态度”。2014 年我还在 Redmond 必应搜索产品部门工作的时候，深度神经网络的研究已经在兴起。我回北京微软亚洲研究院时和孙剑讨论了这个问题，他说他们团队深入研究了 Hinton 的 AlexNet 文章，但是因为有一些技巧和细节，包括网络初始化方式、数据增广、参数调节、GPU Kernel 的编写等，在实现中并不能精确复现。但过了几个月再碰到孙剑，他说应该可以重现了。一年后 ResNet 就做出来了。

最近这些年，很多计算机和人工智能论文在发表的时候，会把代码和数据开源出来。这样对大家重复实验非常有帮助。

Q2：如果发现自己已发表的工作中存在错误，您会如何处理？

沈向洋：It’s honorable to admit your mistake，承认与改正错误是我们应该做的。

我可以与大家分享一个 20 年前的故事。2000 年，我在 IJCV 上发表了一篇全景图 Panoramic Image Mosaics 的文章。2001 年，欧洲的一位教授寄了一封 Email 给我，说在教计算机视觉课讲这个算法时，觉得公式中存在错误。

我开始觉得不可能，因为论文已经发表了一段时间了，我的程序更是跑了好几年了，结果都没问题。我后来花了周末一个下午的时间，仔细读了教授写的邮件，重读了自己的论文，再看程序里如何实现公式的，再次认真重读了论文，终于发现果然有个左乘换右乘的错误。因为它是一个迭代算法，所以程序最后还是收敛了！

虽然程序跑下来最后结果是没问题的，但里面的数学公式确实错了。所以我跟我的合作者 Szeliski 写了一篇勘误（见本文结尾），2002 年发表在 IJCV 这本杂志上。

在计算机科学领域，像我这样刊登勘误是很常见的。论文里面有错误，领域内的共识是鼓励大家指出来，也鼓励作者再去改，甚至有人专门投稿去指出其他文章中的错误，有时可以写好几页纸。

如果论文结论本身存在重大错误，许多作者会选择认错并撤稿。比如上个月，荷兰物理学家、微软员工 Leo Kouwenhoven 就将三年前发表在《Nature》杂志上的论文以“技术错误”为由撤稿。在这篇论文中，他认为在自己的实验中观察到了量子物理界期盼多年的 “马约拉纳费米子”（Majorana fermion）。因为不能重复发现该粒子的实验结果，Kouwenhoven 和他的 21 位合著者发表了一篇新的论文并撤回原始论文。

Q3: 在科学研究中，容错与纠错的价值与意义是什么？

沈向洋：科学研究是一个追求真理、追求新知的探索过程，也是一个去伪存真的过程。那么，容错与纠错必然是其中的重要一环。

丘成桐教授证明卡拉比猜想的故事是一个好的例证。意大利几何学家卡拉比在 1954 年提出了卡拉比猜想，即在封闭的空间中，有无可能存在没有物质分布的引力场。但是，包括卡拉比自己在内，没有人能证实这个猜想，甚至几乎所有数学家都认为，卡拉比是错的。

丘教授花了相当多的时间思考如何证明卡拉比猜想是错的，而且他也认为自己已经做出了证伪的证明。1973 年，在一个会议上，丘成桐把自己的想法告诉了卡拉比，卡拉比专门组织了讨论会让丘成桐陈述。卡拉比很兴奋，在场者的人认为问题已经解决。

一个多月之后，卡拉比致信丘成桐，说他在重建丘的思想中碰到了困难。丘成桐又开始进行证明，几乎两个星期没有睡觉，但证明总会在最后一分钟崩溃。丘教授说，这时，他感觉卡拉比应该是正确的，于是他开始发明新工具来理解卡拉比猜想。1975 年，丘成桐终于证明了卡拉比猜想。而卡拉比猜想的证明，也标志着微分几何新时代的到来。

在科学研究追求真理的过程中，犯错误不奇怪。其实，通过犯错、纠错来不断努力去接近真理，也正是科研的魅力之一。

Q4：在“沈老师带你肝论文”的科研训练中，您与同学们分享了自己发现错误与改正错误的故事，您希望借此对年轻的学生和科研工作者有什么启示与建议？

沈向洋：在微软亚洲研究院的时候，我和郭百宁老师徐迎庆老师喜欢和同学们讲的一句话叫做“深揭猛批”。这是我非常推崇的一个概念：读别人的论文，要同时带着学习、怀疑和批判的态度去读；对自己的工作则要更加怀疑，更加批判。做科研的时候有这样的精神，才能做出了不起的学问。

“这个结论正确吗？我的假设成立吗？工作创新点在哪里？要不要再做个实验？还有哪里不清楚？换个方法重画框图？人家为什么应该来读我的论文？这篇论文投出去是不是浪费审稿人的时间？” 这些是我们应该不断问自己的问题。

世界上本来是没有什么学问的。学的时间长了，问的问题多了，就好像有学问了。

沈向洋博士在 2002 年发表的勘误

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