赵建民老师在博客中提到这样一段话：http://blog.sciencenet.cn/blog-595119-1238947.html
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和计算尺一样，Matlab就是一个计算工具，对于大多数工科生他们只要求会算，并不需要每个人都去开发工具。开发一个只供自己用的工具，不仅很不划算，也不符合互联网时代开放、透明、共享、免费的特征。就像一个优秀的厨师不可能也擅于种菜、养猪。并不是每一个科技人员和工程师都要精通各种算法语言。EXCEL也有很强的数据处理甚至编程功能，但是很多学生可能不会用。当然对于大数据、人工智能这样的新领域，Matlab的算力大概就不够了。
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这之中，有两点很重要。
第一点，是工作要有分工。
因为每一个人得精力都是有限的。厨师的责任是做好菜，不是养猪。当然，怎么挑肉好吃的猪，也应该是厨师的本事之一。我们现在的问题在于，大家都不养猪，就等着作厨师。这样子。人家猪肉一断供，就玩完。
第二点，有时候分工很难分清楚。
科研中对工具的依赖，又与厨师对猪肉的依赖不同。一些应用性的工作，借助软件去完成，是常态。操作人不需要知道软件包的核心算法是什么。
但是一些基础性的工作，或者工作做到一定的细致程度，工作人员可能需要仔细辨别软件的内在过程。黑匣子有时候会有陷阱。以前科学网里有人讨论过同一套数据，matlab与excel的回归拟合结果不同。我们该信哪一个？
前不久我和师弟模拟了一套数据，测试一下matlab对微小变化特征的检测。发现有点不靠谱。问题出在哪里呢，很难讲。
补充一点。
昨天看徐中民老师的公众号，提到达尔文在环游世界过程中带回的化石，是由不同的专业人士进行识别、分类的。我看过《起源》——描述达尔文生平的传记小说，其中提到的化石标本数量巨大。这些东西都由达尔文自己来识别，恐怕就是中国那种皓首穷经的状态吧。所以要有分工。
不然累死也察觉不出来进化论来。
我突然想，华莱士的工作，很大程度上是自己一个人独立完成的。但是为什么今天人们一提到达尔文而非华莱士？前者之所以影响力更大，跟他所占据的证据更充分、描述更细致有没有关系？华莱士是个单干户，可惜了。
