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名师第一课 | 章典教授:数据、时间序列和因果关系分析
2017-09-24 16:05   审核人:

主持人:

下午好!各位新同学,欢迎大家加入广州大学,为了显著地提升我们广州大学同学的勇气、心气和志气,广州大学启动了名师第一课。今天我们非常荣幸在这里举行包括计算科学与教育学院、地理科学学院,一共651位同学的名师第一课。这是广州大学2017年第一场名师报告会,实际上也是广州大学历史上第一场名师第一课。今天我们非常荣幸地请到了章典教授,章典教授现在是香港大学地理系的系主任,国家“千人计划”的获得者,《Progress in Physical Geography》杂志亚洲的主编,再过一两个月,也就是2017年的11月份,他将作为广州大学“百人计划”的领军教授加入广州大学地理科学学院。章典教授1991年在英国曼彻斯特大学获得了博士学位,先后在曼彻斯特大学、西印度群岛大学和香港大学任教和研究。在进行学术研究过程中,发表了超过100多篇国际学术文章,其中SCI论文超过了100篇,包括世界顶级的科学刊物《Science》和美国科学院院刊等。在这段时期,他被香港政府授予杰出学者的称号,被香港大学授予杰出研究学者奖、最佳研究著作奖。香港亚洲电视按其学术贡献,拍摄了“影响世界的中国人”专题片(40分钟),全世界共有25位华人获此荣誉。


他的研究领域广泛,包括地球科学、地理学、环境学、考古和人文科学,他在青藏高原发现了19个古人类的手印和脚印,彻底否定了青藏高原最后冰期的大冰盖理论,此后,章典教授第一次证明了在大时间和大区域的尺度上,人类历史上的战争激烈地爆发和气候的密切关系。他通过因果分析证实气候变化通过影响人类的生长和人类经济导致的社会动乱,引领传染病的水平战争和人口变化的历史因果关系,这些成果都是发表在美国科学院的院刊上,在国际上成为这些领域的创立者和领导者。在地学和环境学领域,章典教授的碱雨理论、地表钙华沉淀理论和青藏高原大地貌的构造控制理论影响深远。


好,下面我们以热烈的掌声有请章典教授为我们上名师第一课。



章典:

谢谢谢院长,然后谢谢广州大学给我这样一个机会做这个第一场演讲。大家都很奇怪我为什么用这个题目,下面两个单位,一个是广州大学,一个是香港大学。我还有一个月二十天才能在广州大学报到,因为我在那边辞职要半年时间,就是这样的情况,所以大家不要奇怪我放两个地址在上面。


现在的话,我想给大家讲的题目就是“大数据、时间序列和因果关系分析”,这就牵扯到很多比较深入、哲学的问题,但是我可以尽量讲一点显而易见的。首先我想给大家讲一下我的感受,就是大家一想到我从香港大学过来,香港大学是世界上排名50位的学校,然后到了广州大学。为什么?我在那边也是系主任,我可以跟大家讲,我们赶上了一个大时代,广州大学的大时代。这是什么大时代?就是广东省政府和广州市政府要把广大建成一个具有国际影响力的高水平大学,这个大学我们现在是分三步走。第一步,到2020年跻身省内大学的第一梯队,在全国范围内大概排名在100之内;到2025年争取在全国大学排名50左右;到2050年就建成一个在若干领域具有国际先进水平,在国际上具有领先水平的高水平大学。

广州大学的大时代的来临,我称为大时代。这个不光是这样讲,就广东省政府和广州市政府以及投资了几十个亿来进行学校的建设,包括师资的引进,还有基础设施,还有人才培养,科研创新,社会服务这一系列的东西。就是说用到我们每个学生头上,我粗略计算了一下,可能每个人差不多要10万块钱。这个大时代的开始也给我们提出了一个更高的要求。什么更高的要求?我们在毕业的时候已经成为全国有名的大学了,在这个时候大家可以看到,别人对你的期望更大了,所以我讲的第二个东西,就是前言部分,也就是大时代的自我实现。我们上了大学,学的各个不同的专业,我们今天在座的同学之间,大多数是来自于计算机学院和地理学院的。在这些不同的专业中间,我们有不光是专业知识的学习,我们对我们自己要有更高的要求,就是你们现在进来的学校,到你们毕业时这个学校肯定是不一样的。所以毕业以后,别人对你们的期望也是不一样的,这个就包括我谈到的第三点,知识、学术和批判性思维。我们到学校来学知识,大家都讲了,知识我们可以通过网上学到,现在有各种互联网,现在的知识从网上得到的程度,比我们教师个人,比任何一个博学的人都要多。所以知识不仅仅是大学学习的一个内容,第二个要学的就是学术,学术一般来说就是高等教育,或者是一个专业特殊的知识范围。按照我的理解,我认为学术包括更重要的内容,就是学习的技术,这是我的理解。

为什么这样讲?作为学习过程中间,我们自己要分辨什么是假的,什么是真的。我们知道,我们的知识很多来源于我们的互联网,大家都可以看到,甚至教材都可以在互联网上面,一般什么都可以看到。但是哪些是假的,哪些是真的,你不知道。有很多东西是为了博取点击率而上去的,大家都可以看到,我们手机里面装的东西,很多重复性的东西,很多标题党的东西,很多不实际的东西。这些东西要辨别,包括我们学习的基础领域也是这样的,所以第三点,我们就要有批判性思维。进入大学,可以这样讲,和中学学习最不一样的地方,就是你可以挑战老师,老师讲的不一定是对的。


中学学的知识,就是我们学数理化,很多是固定的,很多都是经过经验决定的,就是定律的那些,这样的话就是说,我们看到的东西是不变的,而且是通过很多年积累的,证明是真理的东西。


大学不一样,大学至少在我们地理范围内,老师讲的东西不一定是对的,所以我们要有批判性思维,就是你真正学到里面去的时候,你就可以做到这一点了。所以每一个学科,当然计算机开始学的话,我相信计算机的学习当然开始都很固定,但是到后来也有这样的一些问题,也有老师讲的不一定是对的这个问题。这就是我要用10分钟的开场白讲的东西。

然后现在就回到我们的主题,也就是大数据的时间序列和因果关系,这个题目是没有专业的,大数据大家可以看到,就是大数据的有些规律。大数据的出现在我们这个时代是必然的结果,由于计算机计算速度的加快和数据储存量的增加,所以数据变成一种资源,而且在社会上形成了,就是学大数据是很时髦的一个趋向。甚至在贵州省,在贵阳市就把大数据作为他的产业方向。我们不否认大数据很有用,我们不否认大数据也可以提供很多结果,但是很多具有批判性思维的人,也提出了大数据的缺陷,所以,我们来批判性思维一下大数据的事情。


很多有批判性思维的人,就给出了大数据很多缺陷。也就是说大数据不是万能的,在很多问题上,大数据只能是一种辅助工具。通过大数据下结论是很有风险的,然后这样一些东西,我今天主要讲的就是大数据会导致因果关系的分析错误。


什么叫因果关系?大家每天都遇到这个问题是不是?因为我打你一下你感觉疼,因是什么,果是什么,因为我打了你一下,所以你感到疼,这是比较直接的因果关系,大家都非常容易懂得。但是有一些比较遥远的因果关系,你不一定能够立刻看到这样的结果。比如我们佛家谈的因果关系,那就很长,很虚无缥渺,当然我不能说它不存在,就是说你不能立刻就理解这个关系。

我们平常看到,因为你做了这样的事导致了结果,大家都可以引证这个关系,这是根据你自己的经历,或者根据你学到的东西做出的判断。这种判断在学术研究上就是不能够严格地成立。所以在这样一种情况下,我们就用这个例子,就是怎么来分析因果关系,又用大数据,又用时间序列来分析一个事情的因果关系。我们讲过,大数据在我们的研究中作为一个辅助工具,但是我们不能认为大数据一切都可能,比如说我们讲的这样一种,就是用大数据的统计方法我们就发现,医院是排在心脏病、脑血栓之后的人类第三大死亡原因,那就不用去医院了是不是?因为很多人得了病才去医院,所以在医院里面死亡率偏高,这就根本不存在因果关系,也就是说刚才经过大数据得到的统计结论,因果关系是不存在的。然后我们再看,通过大数据的计算,检验出很多不一样的,和我们常识中不一样的看法,这就是大数据计算的错误。你比如说打篮球的人都长得高,你把因果关系倒置了以后,什么是因,什么是果,倒置了以后,你可能会产生不同的结论,这种通过统计得出的结论,就把本末倒置了。


还有很多其他的工具,我们都可以看到,就是大数据本身的计算是不能提供因果的。但是不是你用大数据可以找到我们所要的东西?这就是我们想在今天这个讲座上,我想给大家做一个示范。这个示范虽然看起来很复杂,但是你只要掌握原则,你就很容易做出来。

我们就说,怎样用大数据作为工具去证明因果关系。大数据的过程,当然我们讲大数据非常大,我现在用的大数据是比较小的,有历史大数据,我就想用这样的一个例子,就是我们用历史大数据来证明一个气候变化与人类社会响应的问题。很多人认为这种气候变化、自然的变化不能影响人类社会,人的因素是第一的,人可以战胜一切。但是从我过去的研究看,并不是这样的东西,特别是在人类生产力很低下的时候,这种自然影响是决定性的。


首先我们就看大数据的收集,我给出一个非常老的资料,也正是1933年我们中国最著名的地质学家,新中国时候的地质部部长李四光先生发表了一篇论文,发现什么事情?发现在中国历史上我们有三个大的循环。这三个大的循环开始,就从帝国开始,大家都知道,秦朝开始。这个秦朝开始,然后到第二个循环,是由隋朝开始。隋朝开始以后有什么?开始的时候大工程、大建设,也就是当时的长城,这样一些东西。然后慢慢国力衰退,外族入侵,直到外族占领了大部分土地,我们学历史都知道,五胡乱华的时候,然后就分成了南边和北边。这个时候直到隋朝,隋朝开始第二个循环,就是建立一个大统一的中华帝国,然后这个时候又开始了大建设,也就是隋朝开始了长城和运河的建设。隋朝开始了一个对大家比较公平的过程,也就是科举制度,隋朝虽然只有三十几年,但他开创了一个非常重要的科举,通过考试来取得比较高的官职。然后隋唐,唐朝像汉朝一样,也是一个鼎盛时期,然后逐渐就被外族入侵,然后最后败了,被蒙古全部占领。然后到明朝又开始另外一个时期,然后又是清朝,是这样一个循环过程。


这样一个过程,他就发现这个过程不仅仅是三个大循环,而且还有很多这样一些小的波折,这些都是战争的数量,动乱时期的统计,这就是大数据。他看了几千本书然后写的这篇文章,才公元1933年。但是他不知道是什么结果,他说这个历史的结果非常奇怪,怎么这么有规律,怎么是这样一个过程,所以他就很奇怪。他解释,可能是什么?可能是自然原因。

下一步我们再看一下,我们现在也有一个大数据,这个是全球将近2000年,从公元200年到现在气温变化的记录。这个是通过几千张资料来讲全球气温怎么变化的,这个大数据的话你就可以看到,为什么我们现在讲全球暖化,就是在靠近我们这个时候,温度是2000年以来最高的了,通过统计证明。这当然不是直接测出来的,很多都是用的代用指标,因为在2000年前根本没有测量仪器。这个通过大数据,就是考古、古代文献还有测量,以及树木年轮等去测量来得出的结果,这也是依靠大数据。


然后我们假设这两个东西有关系,也就是说中国社会的变化和气候是有关系的,我们等会儿就看这个结果。首先我们是来看,就是一个个案对数据。假设我们通过以前的研究看到,这个是结果,就是他的古气候和帝国的灭亡,这样是世界上最早、最古老的文明,现在在伊拉克一带。这个大概5000年以来,就是最早帝国的出现。突然的灭亡,是由于什么灭亡的?我们通过历史的地质沉积可以看到,在这段时期当年干旱的刺激,导致了整个帝国的衰亡。干旱为什么造成帝国的衰亡?这个就是农业收成,因为这个时候已经有了大量的农业,农业收成减少,经济不好,农业经济差,然后就导致了帝国的灭亡。

我们再看一个例子,这个是玛雅文化。玛雅也是这样一个过程。当欧洲人在南美的时候玛雅文化已经衰落了,并不是欧洲人把玛雅干掉了。你可以看到玛雅文化衰落的这几个时期,沉积物呈现出这样一种数据异常。


所以我们就有这样一个猜想,这些朝代和大帝国的倒塌都是与气候有因果关系的,这些就是过去的研究资料。到我的研究,因为这个东西可能是巧合,我就开始了另外一种大数据的研究,也就是说时间序列研究我们把战争数量、人口数量、温度数量做一个对比,这是我们在2004年发表的文章,你可以看到,灰色区域是冷期,然后在冷期中间就有很多战争,战争高峰期就发生在冷期,我们统计了中国历代的战争数量,然后看到了这样一些结果。我们统计了中国所有的人口,也发现大量人口减少的时期都是发现在冷期里面。


可以看到这个,大家都看得比较清楚,然后我们可以看到,基本上大部分的朝代的建立,在过去1000年中间也是发现了问题,除了明朝的建立,因为这段时期就是已经开始比较暖了,上面这个是温度,就是北半球的温度,你可以看到这一点,我们现在就探讨这个东西,有大量的数据支持,我们是不是就可以说,气候是控制这样一个朝代变化,控制战争数量、战争和平的原因呢?不能,所以为什么我要跟你们讲因果分析。因果分析不仅仅是统计,这个是依靠大数据去得到的结论,但因果分析不是这么简单。什么是原,什么是果,你要通过一定的手段,一定的原则去,这就是学术研究。在你们高年级的时候,你们自己写论文的时候也要牵扯到这样一些问题,这就是结论。

我们再给一项全球和北半球的情况。全球和北半球的情况也是一样,时间上短一点,这是我做的一个工作,就是说在小冰期,也就是这一段时间,我们叫小冰期,公元这一段时期,就是近1000年以来最冷的时期,1675年以前。这段时期全世界所有范围内战争都频发,后来再冷的时候战争数量也增高,而人口增长速度在冷期则慢,还有他的死亡人数增多,就是由于战争死亡人数增多。所以有了这样一种关系,这种关系和我们的大数据之间也建立了这样的关系。大家可以看到,如果你们熟悉中国历史可以看到,这段时期是康乾盛世,不是康熙、乾隆还是雍正特别聪明,是他们赶上了一个好时代。这段灾难时期就是太平天国的时候。


这段时期是什么?清朝入侵。等会儿我们可以看一看,这个是全球的情况。然后有这样一些结论我就不仔细讲了,我们再仔细看一下,为什么我提出这样一个假说,这个就用人口的平均粮食拥有指标,就是每一个人的粮食供应量。如果我们计算出这个东西,然后再看一下在中国历史上,从1745年左右,乾隆皇帝的中期这个指标就一直开始下降,就是每个人的粮食拥有量下降,下降到什么时候是最低点?这个时候是什么时候?太平天国,农民战争爆发,农民忍受不了高税制,没有吃的。然后这个时候也是最低的,另外这个最低是什么?这个时候最低是清王朝的倒台,也就是辛亥革命。我不是说历史是完全由自然决定的,但是我们从这个分析,恰巧就是这样一个非常准确的预测关系,不得不思考自然对人类的影响。但是我们仍然不能够得出学术上的因果关系。就是说他们之间,气候变化和社会的变化之间,并不能产生一个因果关系,因果关系的分析必须满足五个原则,这是在科学分析上,有些人提出了十几个,所以现在的五个是比较普通的。由于现在这个因果关系还是一种哲学问题,还有争论,但这个在科学界是不能分开的。什么五个?我们就用欧洲公元1500年到1800年的这种气候变化还有一系列的东西变化来证实。这五个原则


第一,因果关系能够合理地被解释,合理地解释就要有合理的理由,就是一般的人都可以理解,然后通过这些一般的道理证实,这个就是合理的理由,合理被解释。

第二,就是变量之间,两个因和果之间,他们有非常明确的关系,这种明显的关系是用什么检验?我们就可以用大数据来检验。

第三,他们之间的关系,因和果之间的关系是持续性的,怎么样解决持续性,我们也有大数据,也可以解决。

第四个是关键的,因必须发生在果之前,所以刚才给你们那个资料,就是说打篮球的人都高,是高的人才打篮球还是打篮球的人都高?这是因果关系的倒置,所以因必须在果之前,这是很重要的一点。但是在计算过程中,在事例、个案中间你非常容易找到,但是在大量的大数据计算中间,你很难。

第五,我们就可以用因,你说这个是因,我们就预测果。我说这个是因,然后果会不会产生?如果发生的话,他们之间有怎样的关系?所以通过严格的这样的推断过程、严格的检验过程,我们就可以找到两个事物之间的因果关系。

解释第一个,为什么人类历史上的气候变化能够造成大规模的人类灾难,我们解释说,气候变化能够直接导致经济危机,从而导致社会动乱,令传染病、饥荒等应运而生,这就是我们建立了一个概念模型。在这个概念模型上我们可以看到气候变化, Bio-productivity就是生物生产量,还有另外一个,就是Agricultural Production,农业生产量。然后影响到这个非常关键的一个东西,就是Food supply per capita,也就是说每个人的粮食拥有量或者是供应量。


然后通过这个,如果减少的话,他的影响是说,人的migration,也就是移民。我这没有吃的,我出去逃荒、要饭,或者是跑到另外一个地方去生存。还有一个,就是导致社会的动乱。还有一个,导致饥荒。这三个主要的结果又会互相影响,就是社会动乱也可以导致移民,famine也可以导致,这个是生态危机。这样的结果,我们可以看到他们的关系是什么,社会动乱导致战争,战争也可以导致移民。这里比较难以理解的就是我们的营养水平,因为饥荒会让我们的营养水平降低,然后我们的免疫系统也减弱,所以这个时候由于人口的流动,导致了大量的传染病。我的这个文章得了医学奖,我和医学没有关系,但是我就证明了这个关系,就是大量的人口流动,还有由于饥荒造成的人的免疫系统的减弱,所以有大量的传染病产生。


战争、传染病还有饥荒,导致了人口的减少。人口减少反过来就影响产量,就影响每个人的粮食拥有量。因为死人多了,每个人的粮食拥有量就多了。因为大乱以后人口大量减少,你的土地还是这么大,你可以生产的东西相对每个人来说,就拥有比较多一些,这个就是我们所处的这样一个过程,所以这个就是说,他们之间的关系是合理的,影响气候变化是合理的。但是合不合理我们这里有第二个原则,变量之间有非常明显的关系,这个用统计方法就可以得到。Correlation,也就是相关关系。这个箭头的粗细就是相关关系的密切程度,最细的话比如说是0.3,但也是明显的关系,所以这些都是很明显、很粗的关系。所以我们在这第二个通过计算可以说他是明显的关系。也就是说这种计算也和我们当时计算的身高和打篮球之间的关系是一样的,但是我们分不清哪个是因,哪个是果。打篮球和身高这个我们知道,但是不知道的事情,我们分不清哪个是因,哪个是果。


在欧洲这一段时期内,就是我们说的冷期,也就是这个小冰期,这还有两个小冷期,比如看欧洲和北半球温度的变化,这就是低温。你再看,这个是粮食产量,这个是他树木年轮的厚度,也就是说越厚生产越好。


再看一下,在所谓的冷期里面我们看到了什么?高的、红的是粮食价格。当然粮食价格上升,而粮食产量的ratio就下降了,这包括在小的冷期里面也是一样。


我们再下去看,黑的是饥荒的数量,红的是工资。在欧洲大部分是雇农,所以他雇农的价钱是衡量当时经济情况的标准。你们可以看到在冷期,不同的工资wage就减少了。然后我们再看战争和人的高度值也是产生这样一个结果,就是在冷期里面战争大大升高。还有一个最有意思的事,红色是人的高度,人的高度是怎么量出来的?我们从死人的高度量出来,他什么时候死的。因为在欧洲的教堂里面埋了很多人,然后通过几千个、上万个死人的骸骨,就可以看到他当时的高度。只要按成年人的衡量,就知道他的高度,然后我们就可以对比了。对比的结果就是这样的,在冷期的时候高度就降低了。为什么高度降低?我们的营养水平差,我相信大多数人、大多数同学在这都比你们的父母高,因为你们的父母营养情况不如你们。当然,女的不能跟男的比,大部分人是这样的情况。在我这一代肯定是这种情况,后来因为改革开放已经三十多年了,可能大家的家庭情况都比较好了,在过去是这样的情况。营养水平上升的时候,你个子就长得高。


我想问一个问题,世界上什么地方的人最高?谁能够回答?大多数人认为是北欧,北欧那些地方,因为他吃大量的肉类,然后长得比较高,实际上多少年的统计不是这样的,最高的是荷兰人。为什么这个地方最高?我也想不通,不是因为他的食物结构和气候的差距,后来我才发现,就是荷兰这个地方他的经济方式和他在小冰期里面没有受到冲击有关。我们讲的这个小冰期,触及到西欧、北欧、东欧的每一个国家,但就是荷兰没有冲击到。为什么?荷兰当时很富裕,并不是因为他的农业产量没有受到影响,是他的金融。我们知道金融制度开始于荷兰,他得到了很多的贸易收入,所以在荷兰这个地方没有遭到饥荒,他的贸易很多,这个就是改变生产方式来对付气候变化,所以他的高度一直是在增长,他没有被干扰过,就是正常地发育。


然后我们看移民还有战争的死亡人数,都是在冷期比较高的时候。最后一个是人口,人口增长率急剧下降,人口数也是急剧下降的,这些就是我们得出来的结果满足了第二个原则。

    第三个原则,持续性关系。这段也是通过很多,我就不讲了,就是相关关系分析、回归分析,还有一些很简单的统计方法可以证明这样的关系,因为你把这个时间、距离一拉长,你就可以得到这个关系。


第四个这个就比较困难,第四个我们就用另外一个经济学的方法,也就是用格兰杰因果分析的方法,格兰杰因果实际上不是分析因果,实际上最重要的是,它是一种数学手段,最重要一点是他能够分析因果之间时间的关系。如果因是发生在时间之前,他们之间的因果关系能够成立。而如果不是的话,他的因果关系,尽管你通过了其他数学检验,但是这个在格兰杰因果关系分析中间就不能成立,这个人获得了一九八几年的诺贝尔奖,因为这一系列的经济学领域的发现,所以我们就用他来测试了一些结果,这个结果我们就发现,温度能够直接影响粮食产量,但是温度不能直接影响社会的动乱。


所以因果关系要分直接原因和间接原因,所以我们就区分了这个。就是说我们可以看到,这个我就不仔细讲意义了,但是我们这可以直接看到,有一些就是我们用人的粮食真实价格,来衡量当时的社会动乱,包括当时的战争、移民,这些全部通过,包括当时的温度。也就是证明他们两者之间是直接的关系,你如果用温度的话,对这一些战争还有传染病,这些不行,只有粮食价格是关键。所以粮食价格是两个方面的原因,因为人多,供应量少,才产生高粮价,然后才产生饥荒,所以说这种情况,我们就得到了比较严格的因果关系。最后一个,就是因果的预测。我们不可以预测将来,但我们可以预测过去。

现在我先给你们看一下欧洲粮食的真实价格和气温之间的关系。红的是价格,绿的是气温,他们两个之间是完全相反的关系。所以因为这两个关系,我们就拿价格来预测欧洲的动乱。我们看到什么?看到两个比较黑的区域,这个区域是所谓的大灾难时期,是我们用价格、温度来预测的。第一个图,这个是欧洲的温度,黑色的是温度,这段时期的温度。这个颜色的是欧洲的温度,就是橘红色的,这个是价格。通过这两个比较你可以看到他们的关系,以后你再看下面这个图。下面绿色的是人口波动,然后这个就是他真正的粮食产量,如果绿色的超过了橘黄色的,这个时候是什么?就是人口超过了实际生产的粮食,这个时候就是所谓欧洲的灾难时期开始了,这是我们预测的。当绿色超过生产,我们就说灾难开始了,就是第二个阶段,这是多元的阶段。


OK,我们再来看温度,我们讲温度是间接的原因,但温度是很重要的原因。也就是说这个温度、气温导致了粮食的产量的增减,然后欧洲有几个兴旺时期,也就是所谓的高发的季节,还有一个比较直的阶段,也就是所谓的晚中世纪的灾难时期。这个是什么时期?文艺复兴。这是一个发展、繁荣的时期。这是十七世纪的危机时期,这个大家都可能知道,这个时期我们现在就用温度来划分,只要低于-0.01,我们就划为灾难时期,和实际上历史学家划分的一不一样?误差通常不超过10年。就是说我可以完全用温度,不仅仅是用粮食价格,我完全用温度来预测,这个是什么意义?这个就是说他和他之间可以预测,因和果之间完全可以预测。


我们就可以让大家知道,第一个就是晚中世纪时期,这个时期有一个实例,就是黑死病,大家都知道,有些人说这个黑死病时期死了三分之一,就是人口死了很多很多,什么时期?就是这个时期。就是我们预测的这个时期,全部是在价格的产量里预测的,就在这个时期,你看看时间。然后这个时期还有什么?人吃人,大饥荒。1315年、1317年,所以在这个时期,欧洲有一个大的变动,在这以后欧洲才开始文艺复兴。还有第二个时期,所谓30年战争,公元1618年到1648年,30年战争,我们已经预测了,用温度和价格,都是这个时期。这个战争的话,欧洲死了几百万人。给你们一个图片,也就是一个士兵抢东西,这是非常不正常的一个情况。在欧洲,不像中国以前当兵,是穷的人当兵,欧洲当兵的人都是家庭好的人去当兵,也就是说富人当兵。你看现在在英国威廉王子都要去当兵,包括小的哈利、哈瑞王子也要去当兵。当兵是一个贵族的权利,但是如果都在军人中出现抢窃,在那个时期就是非常不正常的情况。


当时在十七世纪小冰期的时候我们可以看到,在英国内战,法国内战,然后30年战争结束是在1648年。1648年是什么时候?在中国也是同样,就是在人口高度密度的地区都产生了动乱,1634年到1644年农民起义,基本上把明朝推翻了,然后清朝进来拣了一个果子,因为清朝进来,明朝政府已经被推翻了。我们现在看到东北是很热的,可以生产大米,原来东北一季粮食就行了,就没了。所以在这个时候的话我们都知道,我们在广东可以三季,但是在冷期的时候只可以两季,在长江流域原来可以两季的地方只可以一季,你可以想象这个收入会减少多少。这个也有北半球的一些情况,所以我就略过了。

总的来说我们就可以看到这个情况,通过这五个原则的确定,五项东西的检验,我们现在可以这样讲,就是说他们之间有什么关系,温度是影响生产的决定性因素,但他间接地导致了我们的社会动乱。在这种情况,我们在现在这个时期可能不会这样,工业化时期,因为我们有一个最关键的,别人说是技术,不是,最关键的是我们有化石燃料。化石燃料是一种能量,是一种太阳能集聚的几亿年或者几十亿年的东西,我们现在把他一下子用掉了,所以我们现在也是在高速发展的情况。


我们现在用的就是化石燃料,所以在过去没有这样的化石燃料的引进,就是出现了这个情况,这就是所谓的经济危机以及气候变化的来源,这就是我们所说的,就是怎样用这些数据,用一些因果关系的原则,用大数据来决定因果关系,而要讲的重点就是说,我们先前所看到的那些大数据的计算,并不能够得到因果,就是在关系的证实上。当然你也可以说是因果关系,但你没有证实就不能这样讲,学术很严谨的。通过这五个原则的确定,我们就可以证实这样的原则,所以这个就是我今天所讲的主要内容。


我今天所讲的主要内容是发表在美国的院刊,而且是作为封面文章发表的,当时发表的时候我就用了一张照片,是我在York,大家都知道New York,York在英国北部,靠近苏格兰的地方,是在York照了张相。因为在这个碉堡下面,当时就是英国内战的时候,所以我就用这张照片作为杂志的封面发表。OK,谢谢。

主持人:

章典教授说我们进入了一个大时代,这个大时代是我们广州大学快速发展的大时代。我们在这个时代,会大量地引进,包括章典教授这类的一大批优秀的老师,这样的话使得我们同学们的培养,也会有快速、显著的增加、提高,所以章典教授说了,在我们进来时候的广州大学和四年以后你毕业的广州大学,他的社会影响、社会声誉是大大不同的。更不要说我们再过十年、二十年的广州大学,所以我们在这个大时代的背景下,我们同学们在大学这四年,一定要提高自己的心气、勇气和志气,也正如章典教授所说的,要实现大时代的自我实现。章教授今天的汇报,趣味地给我们展示了气候对人类的饥饿、疾病,人口数量的一些影响,同时他也对检验因果关系提了最重要的五个原则。


我前段时间有问,特别是汇报中,我觉得章教授并不在于把结论给讲出来,而在于把科学的方法、问题的提出。我们今天还有一点点时间,我们看看找两到三位同学,看看有什么问题,下面准备一下话筒。你可以成为广州大学历史上名师第一课的第一位提问者。那里有一位,很帅的小伙子,拍个照记下来历史的时刻。


 同学:首先谢谢教授给我们上了一节这么精彩的名师第一课,我在这里就挑一个主要的问题想问一下您。就是您一直在用一个批判性的思维来分析因果关系,您给我们用气候、温度的变化来影响人口战争以及社会动乱的问题,但是我一直听到最后,您好像又有一个小小的转折,你说现在的社会发展还有化石物质的应用,可能这些温度还有一些自然因素,就是对社会、人口的影响会减少,这又是为什么呢?

章典:好,谢谢你的提问,这个其实是很多人要问的问题,很好的问题。在前工业时代,我们所有的能量是来源于太阳直接的能量,也就是说我们的农业生产,温度是非常重要的。这样的话他提供了植物,就是生产能量。因为我们大家都知道,冷的时候生产少,热的时候生产多,如果是降水量同样的情况下,这就是在全工业化时期,就是农业社会时期,非常重要。而在工业化以后,由于能量运用不仅仅是自然的,而且我们把我们所储存的,就是过去几十年、几亿年或者几十亿年的能量都拿出来用了。所以我们得到了非常快的发展速度,而这种气候的影响相对而言就变得小一些了,这就是我解释的理由,因为我们用的能量不一样了,工业化是有很多,比如说我们今年没下雨,可以用抽水机抽,但是在过去你要挑水,靠人力,就比较困难。所以能量的应用,工业化的到来,就给人类克服了一些困难,但是也导致人类后来也有反馈,我们的气候暖化,这个气候暖化又是另外一个极端的问题,谢谢。


同学:教授您好,你刚才说你不觉得技术发展是最主要的原因,你觉得最主要的原因是因为化石能源的使用。然后我就觉得因为是有技术的进步所以我们才可以开发化石能源,然后因为技术的进步我们也可以开发更多新的能源,我是这样想的。

章典:所以我们要讨论因果关系是吧。这个我是这样讲的,技术不是关键,因为关键是由于能量,我们增加了能量。技术的话当然也提供了我们能量的转换,但是我要强调,为什么我要强调能源的问题?因为这是非常重要的问题,在我们当前,一个是大量燃烧化石能源造成了全球暖化,这是第一个。第二,污染。第三,没有对我们下一代留下一些遗产。我们把东西都用掉了,把十几年储存的东西,几亿年、几十亿年储存的能量都用掉了,我们给我们的下一代留下了什么东西?我主要就是强调这一点,谢谢。

同学:谢谢教授。


同学:章教授您好,我是来自新疆的,我对大数据这个事情,我自己的亲身经历比较多,因为新疆大家都知道,这几年新疆的局势,各种错综复杂的原因,就造成新疆的局势不是特别稳定,所以我觉得大数据在我们那边,我们无论是去医院还是去警察局,或者说各个公共场所、公共设施,你一刷身份证,基本上你的就读学校、工作单位、犯罪前科,就是你属不属于政府和国家重点的关注对象就可以知道。我觉得既然大数据是一个宏观的视角,那我们能不能用大数据去分析已经掌握的几百年来的气候情况,然后来预测我们国家,甚至说整个世界在未来30年甚至50年的走向,然后用你刚刚说的,在大数据的时代下用大数据的分析,再借助气候跟人类社会发展存在的一些建议的关系,能不能预测未来人类,或者说中国人类发展的方向呢?我想问一下。

章典:好,谢谢你的提问,这个其实是很多人要问的问题,很好的问题。在前工业时代,我们所有的能量是来源于太阳直接的能量,也就是说我们的农业生产,温度是非常重要的。这样的话他提供了植物,就是生产能量。因为我们大家都知道,冷的时候生产少,热的时候生产多,如果是降水量同样的情况下,这就是在全工业化时期,就是农业社会时期,非常重要。而在工业化以后,由于能量运用不仅仅是自然的,而且我们把我们所储存的,就是过去几十年、几亿年或者几十亿年的能量都拿出来用了。所以我们得到了非常快的发展速度,而这种气候的影响相对而言就变得小一些了,这就是我解释的理由,因为我们用的能量不一样了,工业化是有很多,比如说我们今年没下雨,可以用抽水机抽,但是在过去你要挑水,靠人力,就比较困难。所以能量的应用,工业化的到来,就给人类克服了一些困难,但是也导致人类后来也有反馈,我们的气候暖化,这个气候暖化又是另外一个极端的问题,谢谢。

  同学:谢谢章教授的解答。

章典:谢谢。

同学:谢谢教授。


主持人:后面那位。


同学:教授好,我就是想说一下,刚才的上课内容不是讲自然环境对于处于不同生产力环境下的影响,就是之前第一生产力的情况下,环境对经济、人体身体状况、身高之类的有很大影响,但后来进入高科技时代生产力的问题,就是脱水的问题之类的,我们的影响变小。刚才那个同学有提到一两点,就是我们大数据有很多的缺陷,其实我们现在人的研究水平对大数据的一些分析还有很大缺陷,就是很多不足,也可以说是从宇宙的角度上,我们是很渺小的,按照目前我们对大数据的掌握,我们刚才最开始讲的是,我们是进入了大数据时代和互联网时代,那在我们目前对大数据的掌握情况。

主持人:简明扼要。

章典:你问的是什么问题?

同学:对大数据的掌握来看,对我们这种互联网,我们是计算机学院的,就是对互联网的界定意义以及引导意义到底有多大或者是作用之类的?

章典:我个人可能回答不了这个问题,我就是说技术的进步,还有主要是计算速度的加快,云计算还有包括储存量来说,我们的储存东西大量增加,这样就给我们提供了一个机会挖掘更多的数据,这样的一个过程,至于他们以后怎么发展,我想其实很多人都不知道,包括马云。

同学:好,谢谢教授。


主持人:我是广州大学计算机学院的院长谢冬青,非常荣幸主持广州大学历史上由章典教授所做的本科第一场名师第一课,今天刚好又是教师节,所以我们工作人员准备了鲜花献给尊敬的章典教授。

最后,希望我们同学们在大学的四年,一定牢记章典教授说的,我们进入了一个大的时代,在这个大的时代,一定要实现自我的实现,好,谢谢各位同学,今天圆满地结束!

章典:谢谢,谢谢谢院长,谢谢同学。



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