Ian Horrocks在描述逻辑界可谓泰山北斗，常人不可望之项背。看他的履历，确也并非一条直线。1981年，Ian在曼彻斯特大学计算机本科毕业，去一家微处理器实验室，后来去一个数据流并行结构工作组工作。1983年他去了一家公司，负责字处理程序和桌面出版软件的开发。 （引自其博士论文）
直到1994年，Ian才回到曼大读硕士，95年毕业。又过了2年，作出了Fact，拿到了博士学位。此时Ian已经40岁上下，无论如何不能算少年得志了。况且，他3年只有2个workshop论文（根据其个人主页），若按美国标准申请教职，怕连面试机会都不会有。
然而Ian的博士论文却是一个震撼性的结果。以前，逻辑学家觉得一个逻辑语言，如果有超过多项式的复杂性，就是一个不应该被考虑的，不实际的语言。而Ian实践证明，有若干优化算法，可以极大的降低一些有丰富表达力的语言的复杂性（甚至达到三个数量级），这就使后来一系列语言如S, SH, SHIQ, SHOQ, SHIOQ（也就是OWL-DL）成为可能。这是一个很了不起的突破。当时还没有语义网，连XML也没有，可是Ian的工作为10年之后今天的应用打下了坚实的基础。
从此以后，Ian的创造力犹如滔滔江水，连绵不绝。除了在推理优化之外，他在DL表达力的丰富， RDF, OIL和OWL语言的指定，ABox推理，datatype扩展，语义网规则语言等方面都有不凡的贡献。和许多研究者不同，Ian的大量工作是自己（而不是学生）的原创。大多数年份，他能有10篇甚至更多的第一作者论文，而且绝对是高质量的论文。对于大多数研究人员，这就是奇迹了。（国内有些学者号称一年20,30篇SCI论文的，除了大多数是学生的工作不算，就是那些论文本身往往看了就让人生气，比如常识性错误）
我04年见过Ian Horrocks一面，有幸他坐到我的桌子对面也拿出笔记本改slides，聊了几句. 他给我的印象是个很内敛的人，和Mark Musen, Nataliya Noy, James Hendler, Bijian Parisa之类都大不相同－ 后面这几个都是很喜欢出风头，说话很居高临下的派头。 （L. Serafini和Alan Rector也满和蔼的 - 大概就是学者和学术官僚的区别吧）
Ian 四十岁前并无为世人知的成就，而五十岁时则必可以一代宗师的地位傲视群雄，可谓大气中成。我辈后生，除景仰外，又能得到什么启示呢？
我个人觉得，当代科学，早已不是天才的时代。Ian是不是天才？我不敢说。不过我辈昭昭俗人，恐怕没有几个是天才。博士毕业，大多也30左右了，比之牛顿，爱因斯坦，狄拉克，海森堡之类青年得志者，已经足够老了。不过既然现在科学研究是大科学，个人在其中无非是一个螺丝钉，或者一个在科学进化的育种场中提供随机变异用的种子，真正的个人聪明，比重是越来越小了。科学家成名的年龄越来越晚，实在是一个时代的趋势。这不是一个浮躁者的舞台。（当然，当不了科学家还可以当学术官僚，一样功成名就。）
许多时候，感觉读博士一种程序性的折磨。无穷无尽的寻找，失败，再寻找，再失败。在对一个领域没有了解的时候，寻找的方法不是意义不大，就是别人已经做过了，或者有意义别人也没做过但是自己或者老板的水平又不足以解决。所以许多人都希望开始就找到一个好的题目，不要“浪费时间”。不过快毕业的回过头来一看，恰恰不是最后写在博士论文里的那些东西，而往往是被否定掉的那些想法和方向，使自己对整个领域有了广泛的了解。选择做什么难，选择不作什么就更难了。这恐怕也是博士教育和硕士教育的一个区别吧。
之所以说到这个是从Ian的履历想到，其实人何尝能一开始就找到自己的人生定位呢？如果Ian接着做字处理软件，是不是也会一样出色哪？一个具体的研究课题是一种选择，一个学位是一种选择，在什么国家生活和居住，在什么行业从事工作，和什么样的人终身生活，等等，一个选择就意味着更多的不选择。怎样才能知其可，知其不可呢？如何看待生活中的无穷无尽的寻找，失败，再寻找，再失败呢？
其实一个好的学者，往往有一个好的心态。不急躁，不冒进，调查而后结论；名利视之当然，失败视之当然。我想博士的程序性折磨，对形成这种健康的心态是有益的。教育当然不仅是塑造一个学者，也是塑造一个人，一个健康的，全面的，成熟的人。
再回到选择的问题。博士选题，什么样的最好？我以为计算机科学有大体有两种：树叶型的树枝型的。树叶型的研究，基于既有的理论，或者加以修订，或者加以应用，春天长出，秋天落下，来年便不再有人记得。有的博士论文，就是三四个树叶的集合，何以能指望产生持久影响呢？树枝型的研究，并不着眼于立即生叶开花，而是找到领域的一个切入点，寻求一个不光是对特定对象有效的研究方法，扎扎实实的做几年比较和积累，或许几个春秋之后，才能长出叶芽。而一旦奠定这样的基础，每年都会有新的叶子产生，过几年之后，小枝变大枝，又衍生出新的小枝。Ian的选题，无疑就是一个恰当的树枝，而现在的树叶，也无非是厚积薄发，从当年的小枝演化而来的具体成果。
知道什么不去做是最难的。如果着眼于眼前的publication，做了几个树叶，也及时发了几篇论文，是否就是最优的选择呢？有没有一个规划让自己的工作在更广泛的范围内产生影响呢？Ian如果当年的切入点就是医学知识库的建模和具体实现（其博士论文的资金来源），是否还会产生今天这样大的影响力呢？
子曰，从心所欲不逾矩，大概就是指这种“不选择”的艺术吧。
共勉。
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