【编者按】黄奕，彭康书院物试41班学生。大一由机械转入物理实验班。曾获国家奖学金、珠峰一等奖学金。曾在密歇根州立大学和加州大学伯克利分校做交换生，均取得GPA 4.00/4.0。于Physical Review A.发表一作文章“Symmetry-breaking dynamics of the finite-size Lipkin-Meshkov-Glick model near ground state”。

Great love springs form great knowledge. ——黄奕

你想成为一个怎样的人？

你想成为一个怎样的人？在物理试验班这几年的本科生活里，黄奕找到了他的答案。“我想成为一个物理学家。我想建立一套对于复杂体系的理论。”今年三月份，黄奕在美国的伯克利劳伦斯国家实验室从事科研训练，看着导师在白板上潇洒地推导公式，办公室对面的落地窗外是美丽的湾区，这时他想：要是以后也能在一个环境优美的地方，和世界上最聪明的头脑交流讨论，从事自己喜欢的科研，有自己的团队，这样就太好了。

初次邂逅

黄奕大一的时候还在机械工程专业，当时他就有了一些特别的想法。“我大一去了曲江校区前沿院，跟当时的班主任谈了一次。因为从小对机器人感兴趣，选择机械专业也是想做出像科幻作品里的人工智能。”听完组里的介绍，黄奕突然觉得机械工程跟自己想象的不太一样。“我发现机械在人工智能里处理的都是关于如何控制机器行为的部分，比如怎么控制一个机械手臂的自由度。而对于最重要的‘智能’如何进行决策，并没有涉及。”这让黄奕有点失望，也让他开始思考究竟什么是“智能”，它跟其他“非智能”的系统有什么区别？“当时翻来覆去在想什么是‘意识’，还看了好多哲学书，感觉自己快走火入魔了。”黄奕笑着说，“后来我突然想到，不管‘意识’究竟是什么，他肯定是一个客观存在的物理系统，那么就应该能够用物理理论去描述。”思考了很久，黄奕认为在机械的学习不能解决自己的疑惑，他第一次开始有了转专业的想法。在物理试验班的面试上，老师们问到转专业动机的时候，黄奕就直截了当地说他想用物理理论来描述一个复杂的智能系统。“当时老师们都笑了，可能这跟主流的物理实在是相差太远了吧。不过幸好老师们没有否定我的想法。”从此黄奕开始了他对物理的学习和思考。

深入探索

大三上学期，黄奕申请到在美国密歇根州立大学的交流项目，并在超导回旋加速器国家重点实验室做了一点关于量子输运的科研。研究涉及一个一维的开放链，那是他接触的第一个多体系统，也是第一个关于如何用物理模型来刻画多体系统的科研。“当时我跟导师说，我还没有学量子力学，还有我只待一个学期。导师翻了翻他的论文，给了我这个题目，说这个应该适合你。”黄奕一边自学准备知识，一边阅读文献，与此同时还选修了两门物理系研究生的课程。入门花了大概两个月的时间，在和一名博士生的交流讨论下，黄奕终于得到了这个系统的色散关系，并做了数值模拟。这段对一维系统的研究经历为他接下来在加州大学伯克利分校研究一个二维系统打下了基础。大三下学期，黄奕在伯克利计算了一种石墨烯量子点的材料性质，把模型的预测与密度泛函的结果匹配起来，以第二作者身份完成了一篇论文，目前正准备投稿。“在密歇根我接触到了模型问题，描述了一个简单的一维体系；在伯克利我学到了如何用模型去解释一些现象，这里我处理的是更复杂一点的二维体系。我感觉我在一步步接近我脑海中的那个复杂的智能体系。”回国之后，黄奕又马不停蹄地去了清华大学做暑期科研。在交叉信息学院量子信息中心，黄奕研究的是时间晶体现象，并试图用模型构造出期待的现象。“我在清华呆了三个月，有两个月是一直在碰壁，一直失败，每天凌晨从实验室出来看到空无一人的林荫道，都有一种绝望的感觉，”他苦笑了一下，“不过幸好我没有放弃。”最后黄奕以第一作者的身份完成了一篇论文，投稿到Physical Review A。虽然这些科研经历里接触到的系统还远远没有达到智能这样复杂，距离真正能够描述一个复杂系统的理论也很遥远，但是黄奕说他会坚定地在这片未知的土地上探索，争取在这个领域留下自己的贡献。

【标兵访谈】

Q:你如何理解学习和学术这两个名词的共同点和区别？你喜欢搞学习多一点还是搞学术多一点？

A:学习是吸取前人经验和已有理论的过程，不管对哪一个学科都一样。但是学术就是奋斗在人类知识的最边缘，这时你会发现周围很陌生，很危险，一不小心就会犯错误，也没有人可以告诉你怎么做了。我认为学习和学术是分不开的，因为假如一个人不学习，他是走不到人类知识的最边缘的，这时也谈不上学术。

Q:对比大一和大四你觉得你自身最大的变化或者说成长在哪里？

A:我觉得我变得更擅长观察这个世界了。物理的学习更像是对世界的图像的认识，帮助你建立一个井然有序的世界观。遇到一个没有遇到的问题或者无法描述的现象，你也相信他们最终都是可以被科学地解释的，并且以自己去解释作为一种乐趣，变成了一种curiosity driven 的本能。