引子
作爲一名技術工作者，在思考問題時常常會用邏輯化的思維方式來思考問題的前因後果或是實現方式。
假設讓我去思考一個問題——雞蛋的問題，隨意怎麼去想這個問題都可以。
若是作爲一名技術工作者，我可能想到如何提高雞蛋生產的自動化水平或是如何更優通過雞蛋的大小顏色或其他信息判斷雞蛋的質量；
若是作爲一名藝術創作者，我可能想到的是如何利用雞蛋這個物體去影射或表達一些想法，也可能在繪畫時更加細緻的思考它的材質與對光影的表現；
若是作爲一名農產品研發者，我可能想到的是如何提高雞蛋的產量；
等等等……
一個人站在不同的崗位，或身處不同的視角，看同一片世界，映入眼中的世界是不盡相同的。
正如蘇軾所說：
橫看成嶺側成峯，遠近高低各不同。
不同學科的人觀察同一樣事物，就如同站在不同的山峯上；而就算在同一座山峯上，不同高度去看也會呈現出不同的姿態，“一萬個人眼中有一萬個哈姆雷特”
多視角中的學科交叉
如何才能保持和提高創新能力？這是每個從事前沿科學研究的人面臨的共同挑戰。在某一個研究領域裏，大家都在使用相似的研究思路和方法解決同一個問題，往往很難突破。如果能夠借鑑其他研究領域的思路和方法，常會有新的機會，也就是說學科交叉是學術創新的重要途徑。
讓我來舉例一個極爲明顯的例子——遺傳算法。
生物的遺傳方式主要有複製、交叉、變異，如此這般，遺傳基因或染色體在遺傳過程中就能發生各種各樣的變化。
地球上的生物，都是經過長期進化而形成的。根據達爾文的自然選擇學說，地球上的生物具有很強的繁殖能力。在繁殖過程中，大多數生物通過遺傳，使物種保持相似的後代；部分生物由於變異，後代具有明顯差別，甚至形成新物種。正是由於生物的不斷繁殖後代，生物數目大量增加，而自然界中生物賴以生存的資源是有限的。因此，爲了生存，生物就需要競爭。生物在生存競爭中，根據對環境的適應能力，適者生存，不適者消亡。自然界中的生物，就是根據這種優勝劣汰的原則，不斷進行進化的。
而遺傳算法正是模擬了生物在自然環境下的遺傳和進化過程而形成的一種自適應全局優化概率搜索算法。
具體詳見我先前的博客優化算法——遺傳算法
這其中便存在多種學科的交叉，其一爲生物學，其一爲數學，J.D Bagley在思考人工系統的自適應問題時從自然界的視角進行觀察，得到了巨大的成功。
隨着科學史的車輪早已駛進現代的軌道，學科交叉已發展爲席捲科學世界的主要潮流，在看待一個問題時，僅僅從一種學科的單一視角去解決問題往往會陷入侷限性，就如同功能性極強但實用性卻極低的一樣設計，不論其功能性再如何強也無法真正體現出其價值。
多視角下的團隊合作
作爲一名仍在上學的本科生，我能談的也僅僅是我個人的一些經歷與經驗。
隨着帶領團隊的時間越來越長，我愈發覺得一個人的時間是有限的，所能花在學習上的時間有限就更別談去實現或是創造創作一樣優秀的作品了。（在這裏我所說的是一樣作品，而不是一個單純的技術創新）
萬事開頭難，這句話並不是一句空話，在討論不斷推進的過程中，最難的還是如何去立一個主題，如何想到一個有價值又儘可能避免中道而止的題目十分困難，這裏可能導致“中道而止”的原因非常多，其中最讓我害怕的還是在創造過程中無奈地進行了自我否定。
爲了找出一個好的主題，在我看來，一個非常便利的方法便是在開始時便有足夠多的選項去篩選，而一個人的想法可能有限，因此就需要團隊合作。團隊合作最大的優勢便在於每個人的視角都會呈現不同的姿態，這種對視角的影響來自於方方面面，不僅僅在於所學學科，更在於生活經驗、興趣、經歷等多方面，很多看似微小的點都有可能從中挖掘出高價值處，越是貼近我們生活的地方越是容易忽視。
不同學科對我們視角的影響更多的在於思考問題的方式上，這在我所處於的學院中體現的極爲明顯。我們學院有技術與藝術兩種學科，技術的思考更偏向於邏輯化程式化，而藝術的思考天馬行空。這種差異在我們相互交流前體現的極爲明顯，邏輯化程式化的思考往往會將我們侷限，對實際的判斷就像一個圈子將我們圈主無法超脫；而天馬行空的思考看似美好卻如同夢幻般，往往會缺乏對實際性的思考，更像是一部科幻小說，你無法完全否決但目前有沒有任何辦法去驗證。
因此最好的辦法就是將兩種不同的視角進行結合，在有限的事物內儘可能地向外部進行發掘、去思考、去創造，3D打印、智能手機、網購等等，很多的創新性事物都是在兩個極端的平衡間相處的。
這也就是我現在相比於一個人悶頭研究，更喜歡與他人互相交流想法的原因，這讓我們互相分享了視角，開拓了眼界，從程式化思維或是天馬行空思維中跳脫出，提升整體的創造能力。
在一個團隊中，什麼想法都可以有，儘管其對我們整個項目的推進可能沒有作用，但是對互相的進步是有着極高價值的。