美国著名统计学家约翰·图克(John Tukey)(1915-2000)，全名John Wilder Tukey、John W. Tukey，普林斯顿大学和贝尔实验室统计学家，快速傅立叶变换的发展者之一，信息设计领域的先驱人物。软件(Software)、比特（bit）两个重要词汇的创造者。
在工程界，软件工程是一个相对年轻的学科。“软件(Software)”一词直至1958年才由当时供职于贝尔实验室的著名统计学家John Tukey提出(他还创造了表示位的“bit”一词)。而“软件工程(Software Engineering)”一词则是在l968年北大西洋公约组织的软件工程会议上才第一次出现。IEEE计算机协会有关软件工程的标准制定始于1976年。
箱形图于1977年由John Tukey发明。20世纪70年代，Edward Tufte 开设了一门称为“统计图形学”（statistical graphics）的课程，之后又与另一位信息设计领域的先驱人物John Tukey共同发展了这一课程。1965年，IBM的T. J. Watson研究中心的James Cooley以及普林斯顿大学和AT＆T贝尔实验室的John Tukey向公众透露了快速Fourier变换(方法)(FFT)。
1973年获得美国国家科学奖，主要贡献：在数学和统计学理论方面进行了深入的研究，并为统计学在物理学、社会科学和工程学方面的应用做出了突出贡献。
探索性数据分析：是指为了形成值得假设的检验而对数据进行分析的一种方法，是对传统统计学假设检验手段的补充。该方法由美国著名统计学家约翰·图基(John Tukey)命名。
John W. Tukey 生前是一名优秀的统计学家，当他去世时《纽约时报》刊登的讣告标题为“John Tukey，85 岁，统计学家；首创单词‘软件’”
John Tukey基本信息编辑本段回目录
John Wilder Tukey
Born June 16, 1915(1915-06-16)
New Bedford, Massachusetts, USA
Died July 26, 2000 (aged 85)
New Brunswick, New Jersey
Residence United States
Nationality American
Fields Mathematician
Institutions Bell Labs
Princeton University
Alma mater Brown University
Princeton University
Doctoral advisor Solomon Lefschetz
Doctoral students Frederick Mosteller
Kai Lai Chung
Known for FFT algorithm
Box plot
Coining the term 'bit'
Notable awards Samuel S. Wilks Award (1965)
National Medal of Science (1973)
Shewhart Medal (1976)
IEEE Medal of Honor (1982)
Deming Medal (1982)
James Madison Medal (1984)
Foreign Member of the Royal Society (1991)
简介编辑本段回目录
John Wilder Tukey (June 16, 1915 – July 26, 2000) was an American statistician.
Tukey was born in New Bedford, Massachusetts in 1915, and obtained a B.A. in 1936 and M.Sc. in 1937, in chemistry, from Brown University, before moving to Princeton University where he received a Ph.D. in mathematics.
During World War II, Tukey worked at the Fire Control Research Office and collaborated with Samuel Wilks and William Cochran. After the war, he returned to Princeton, dividing his time between the university and AT&T Bell Laboratories.
Among many contributions to civil society, Tukey served on a committee of the American Statistical Association that produced a report challenging the conclusions of the Kinsey Report, Statistical Problems of the Kinsey Report on Sexual Behavior in the Human Male.
He was awarded the IEEE Medal of Honor in 1982 "For his contributions to the spectral analysis of random processes and the fast Fourier transform (FFT) algorithm."
Tukey retired in 1985. He died in New Brunswick, New Jersey on July 26, 2000.
Scientific contributions
His statistical interests were many and varied. He is particularly remembered for his development with James Cooley of the Cooley–Tukey FFT algorithm. In 1970, he contributed significantly to what is today known as the jackknife estimation—also termed Quenouille-Tukey jackknife. He introduced the box plot in his 1977 book, Exploratory Data Analysis.
John Wilder TukeyTukey's range test, the Tukey lambda distribution, Tukey's test of additivity and Tukey's lemma all bear his name. He is also the creator of several little-known methods such as the trimean and median-median line, an easier alternative to linear regression.
In 1974, he developed, with Jerome H. Friedman, the concept of the projection pursuit.
Statistical terms
Tukey coined many statistical terms that have become part of common usage, but the two most famous coinages attributed to him were related to computer science.
While working with John von Neumann on early computer designs, Tukey introduced the word "bit" as a contraction of "binary digit".[2] The term "bit" was first used in an article by Claude Shannon in 1948.
The term "software", which Paul Niquette claims he coined in 1953, was first used in print by Tukey in a 1958 article in American Mathematical Monthly, and thus some attribute the term to him; incorrectly, according to Niquette's claim.
Tukey's statistical techniques played an influential role in the development of Dorian Shainin’s simple confirmation "Six Pack Test". Six Pack Tests were known for being much simpler than t-tests, being non-parametric and having a basic rule set.
Statistical practice
He also contributed to statistical practice and articulated the important distinction between exploratory data analysis and confirmatory data analysis, believing that much statistical methodology placed too great an emphasis on the latter.
Though he believed in the utility of separating the two types of analysis, he pointed out that sometimes, especially in natural science, this was problematic and termed such situations uncomfortable science.
John Wilder TukeyQuotes
A D Gordon offered the following summary of Tukey's principles for statistical practice:
... the usefulness and limitation of mathematical statistics; the importance of having methods of statistical analysis that are robust to violations of the assumptions underlying their use; the need to amass experience of the behaviour of specific methods of analysis in order to provide guidance on their use; the importance of allowing the possibility of data's influencing the choice of method by which they are analysed; the need for statisticians to reject the role of 'guardian of proven truth', and to resist attempts to provide once-for-all solutions and tidy over-unifications of the subject; the iterative nature of data analysis; implications of the increasing power, availability and cheapness of computing facilities; the training of statisticians.
...Far better an approximate answer to the right question, than the exact answer to the wrong question, which can always be made precise....
比特(Bit)编辑本段回目录
比特(Bit)，亦称二进制位。新港台：位元
比特指二进制中的一位，是二进制最小信息单位。Bit，乃BInary digiT（二进制数位）的缩写，是数学家John Wilder Tukey提议的术语（可能是1946年提出，但有资料称1943年就提出了）。这个术语第一次被正式使用，是在香农著名的论文《通信的数学理论》(A Mathematical Theory of Communication)之第1页中。
假设一事件以A或B的方式发生，且A、B发生的概率相等，都为0.5，则一个二进位可用来代表A或B之一。 例如：
二进位可以用来表示一个简单的正/负的判断，
有两种状态的开关(如电灯开关) ，
晶体管的通断，
某根导线上电压的有无，或者
一个抽像的逻辑上的然/否，等等。
由于转换成二进制后长度会发生变化，不同数制下一位的信息量并不总是一个二进位，其对应关系为对数关系，例如八进制的一位数字，八进位，相当于3个二进位。除二进位外，在电脑上常用的还有八进制，十进制，和十六进制等的八进位，十进位，和十六进位等。
现代信息技术计量信息量时可达若干亿比特。类似的单位还有字节。
出版著作编辑本段回目录
Andrews, David F; Peter J Bickel; Frank R Hampel; Peter J Huber; W H Rogers & John W Tukey (1972). Robust estimates of location: survey and advances. Princeton University Press. ISBN 0-691-08113-1. OCLC 369963.
Basford, Kaye E & John W Tukey (1998). Graphical analysis of multiresponse data. Chapman & Hall/CRC. ISBN 0-8493-0384-2. OCLC 154674707.
Blackman, R B & John W Tukey (1959). The measurement of power spectra from the point of view of communications engineering. Dover Publications. ISBN 0-486-60507-8.
Cochran, William G; Frederick Mosteller & John W Tukey (1954). Statistical problems of the Kinsey report on sexual behavior in the human male. Journal of the American Statistical Association.
Hoaglin, David C; Frederick Mosteller & John W Tukey (eds) (1983). Understanding Robust and Exploratory Data Analysis. Wiley. ISBN 0-471-09777-2. OCLC 8495063.
Hoaglin, David C; Frederick Mosteller & John W Tukey (eds) (1985). Exploring Data Tables, Trends and Shapes. Wiley. ISBN 0-471-09776-4. OCLC 11550398.
Hoaglin, David C; Frederick Mosteller & John W Tukey (eds) (1991). Fundamentals of exploratory analysis of variance. Wiley. ISBN 0-471-52735-1. OCLC 23180322.
Morganthaler, Stephan & John W Tukey (eds) (1991). Configural polysampling: a route to practical robustness. Wiley. ISBN 0-471-52372-0. OCLC 22381036.
Mosteller, Frederick & John W Tukey (1977). Data analysis and regression : a second course in statistics. Addison-Wesley. ISBN 0-201-04854-X. OCLC 3235470.
Tukey, John W (1940). Convergence and Uniformity in Topology. Princeton University Press. ISBN 0-691-09568-X. OCLC 227948615.
Tukey, John W (1977). Exploratory Data Analysis. Addison-Wesley. ISBN 0-201-07616-0. OCLC 3058187.
Tukey, John W; Ian C Ross; Verna Bertrand; et al. (1973–). Index to statistics and probability. R & D Press. ISBN 0-88274-001-6. OCLC 745715.
The collected works of John W Tukey, edited by William S Cleveland
Brillinger, David R (ed) (1984). Volume I: Time series, 1949–1964. Wadsworth. ISBN 0-534-03303-2. OCLC 10998116.
Brillinger, David R (ed) (1985). Volume II: Time series, 1965–1984. Wadsworth. ISBN 0-534-03304-0. OCLC 159731367.
Jones, Lyle V (ed) (1985). Volume III: Philosophy and principles of data analysis, 1949–1964. Wadsworth & Brooks/Cole. ISBN 0-534-03305-9. OCLC 159731367.
Jones, Lyle V (ed) (1986). Volume IV: Philosophy and principles of data analysis, 1965–1986. Wadsworth & Brooks/Cole. ISBN 0-534-05101-4. OCLC 165832503.
Cleveland, William S (ed) (1988). Volume V: Graphics, 1965–1985. Wadsworth & Brooks/Cole. ISBN 0-534-05102-2. OCLC 230023465.
Mallows, Colin L (ed) (1990). Volume VI: More mathematical, 1938–1984. Wadsworth & Brooks/Cole. ISBN 0-534-05103-0. OCLC 232966724.
Cox, David R (ed) (1992). Volume VII: Factorial and ANOVA, 1949–1962. Wadsworth & Brooks/Cole. ISBN 0-534-05104-9. OCLC 165366083.
Braun, Henry I (ed) (1994). Volume VIII: Multiple comparisons, 1949–1983. Chapman & Hall/CRC. ISBN 0-412-05121-4. OCLC 165099761.
About John Tukey
O'Connor, John J.; Robertson, Edmund F., "John Tukey", MacTutor History of Mathematics archive, University of St Andrews, http://www-history.mcs.st-andrews.ac.uk/Biographies/Tukey.html .
Interview of John Tukey about his experience at Princeton
顺从和合作而不是老跟系统过不去——Richard Hamming的演讲录编辑本段回目录
好了，我现在谈下一个话题：“努力去做一个大科学家值得吗？” 要回答这个问题，你必须问问周围的牛人。如果你能让他们放下谦虚，他们往往会说：“是的，做真正一流的事情，并且掌握它，就如同将美酒、美女、和美曲放到一起一样美妙。如果你再看看老板们，他们往往都重又回来，或者提出项目要求，试图重去体验新发现的时刻。他们总是这样。所以很显然，做过的人还想再做。但是这种体验是有限的。我从不敢出去问那些没干过大事的人他们怎么想这个问题。这难免有失偏颇，但我还是觉得值得一试。
我想，十分肯定地值得一试那些一流的工作，因为事实是，价值体现在奋斗过程中而非结果上。为自己的事情奋斗本身就值得。成功和名誉只是附带的孳息而已。 我已经告诉你如何做。那么既然如此容易，为什么那么多聪明人还是失败了呢？
比如，在我看来如今贝尔实验室数学部门有不少人比我有才华和能力，但他们却没能做的和我 一样多。确有一部分比我做的要多，香农(Shannon)就比我多，还有别的一些人。但我的 确比很多资质高的同事要多产。为什么这样？他们怎么啦？为什么这么多的有很好前景的人都失败了？
其中一个原因是动力和投入。做大事的人中，能力差一点但全力投入的人，比起能力很强但有点花里胡哨—-那些白天上班干活晚上回家干别的第二天再来干活的人，要多有成就些。他们缺乏一流工作所需的必要的投入。他们是干出了不少得不错的事，但别忘了，我们说的可是一流的工作。这是完全不同的。不错的人，聪明的人，总是出些不错的活。但我们说的是非同平常的活，是可以获得诺贝尔奖和真正荣誉的活。
第二个原因我觉得是个性的缺陷。我要举一个我在Irvine（美国加州大学 Irvine分晓。 译者注）熟识的一位同事的例子。他是计算机中心的头并且那阵子是校长的特别助理。显然他有一个光明的前途。有一次他带我到他的办公室向我介绍他处理信件的方法，以及如何处理回信。他告诉我他的秘书如何的没有效率。他把信件一垛一垛分放好，并且知道哪是哪。而且他会自己用打字机一一回信。他向我吹嘘有多么多么了不起，他是如何不用秘书的帮忙就把这些事都干了。我于是背着他问他的秘书。那秘书说: “我当然没法帮他，他根本不让我拿到他的信件。他不让我进入他的系统，我也不知道东西放在地板的哪块。我当然没法帮他。”然后我回去对他说：“你看，如果你用现在的方法，单枪匹马地干，你就只能原地踏步，不会有长进了。如果你能学会利用整个系统来工作，你就能走得更远，能走多远就多远。” 结果是他再没有什么长进了。他缺失的个性使得他总想控制一切，而不是意识到你需要整个系统的支持。
另一个个性缺陷是自负的坚持己见。我要说说我自己的事。我刚从Los Alamos来时在纽约麦迪逊大街590号，那时用着台计算机。我仍按西部的打扮，大斜杠口袋，一个bolo( ? 译者注)以及所有那些玩艺。我隐隐约约地注意到我好像没有得到和别的人一样的服务。所以我开始琢磨。我来了等着轮到我，但我觉得我没得到公正的待遇。我对自己说： “咋回事？并没有IBM哪个副总裁说过‘得跟Hamming过不去’。只是那些底下的秘书们这样做。当一个裂缝出现的时候，他们抢着过来看看谁跌进去了，然后再去找别的人（ 瞧热闹。译者注）。可是，这是为什么？我可没得罪他们。” 答案只有一个：我没有按照他们认为的此时此地应有的打扮穿衣着服。原来如此—-我没穿合适！我得做个决定— -我是坚持我的自负，想穿什么就穿什么，从此耗干我职业生涯的努力；还是顺应环境？ 我最后决定还是作出努力顺应环境。真是一蹴而就，我于是马上得到更好的服务了。
而现在，作为一个花里胡哨的老角色(old colorful character)，我得到比其他人还好的服务。你应当根据你演讲听众的期望来穿衣打扮。如果我要在麻省理工学院计算机中心做个演讲，我就穿个有bolo和旧款灯芯绒外套或别的什么。我十分清楚别让我的衣着、外表和举止影响我在意的事。不在少数的科学家觉得他们必须坚持他们的自我，按他们的方式做他们的事。他们不得不着这个、那个，还有其他的事，并且为此付出相当的代价。John Tukey几乎总是穿着随意。他走进一个重要的办公室，人们往往要花一些时间才能证实这是一个一流的人后才能听他说。有相当一阵子John不得不对付这类的麻烦。真是浪费功夫！我不是说你应该顺从，我说“顺从的样子给你一条畅通之道”。如果你选择 某些方面坚持自负，“我要按我的法子做这个”，你在你整个的职业是生涯中付出一定的代价。这样，在你的一生中，累积起来就会形成巨大量的不必要的麻烦。 我觉得John Tukey付出了相当大的不必要的代价。不管怎的，他是个天才。但我认为他本可以更好，好很多，更简单，如果他愿意顺应一点点，而不是自负的坚持。他就是想任何时候想怎么穿就怎么穿。则不仅仅对穿着适用，也适用于其他千万件事情。人们会继续与系统为敌，你可以有时不这么干 (Not that you shouldn’t occasionally)! 许多二流的伙计常被系统逮着戏弄一番，然后带入纷争。他把他的精力花费在愚蠢的“项目”上。那么，你会告诉我总有人得去改变系统。我同意，的确有人得去干。你愿意去干哪样呢：一个是去改变系统，另一个是去做一流的事？到底哪一个角色是你想要的？必须十分清楚，当你与系统抗争的时候，你在干什么？多久这“笑话”能完？得费你多少功夫与之斗争？
我的忠告是让别的什么人去干，你还是去成为一流科学家算了。你们中几乎没有人有能力既能改良系统又能成为一流的科学家。
另一方面，我们不能老是屈服。时常有相当数量的反抗是合理的。我注意到几乎所有科学家凭着单纯的感觉喜欢嘲弄一下系统。其结果基本上就是，你在其他领域没有创新你也无法在本领域获得原创力。原创力是与众不同！你如果不具备其他的创新的特质，你不可能成为一个有创造力的科学家。但是许多科学家为了满足他/她的自我，让他在其他方面的怪癖为他支付了不必要的高昂的代价。
我不是反对所有的对自我的维护，我反对其中某些。还有一个毛病是发怒。一个科学家经常变得狂躁，这根本无法办事。愉悦，好；生气，不好。发怒完全不对路子。你应该顺从和合作，而不是老跟系统过不去。
做大事，成大业编辑本段回目录
现在来谈谈驱动力的问题。你观察到大多数伟大的科学家都有惊人的动力。我和John Tukey (1973年获得美国国家科学奖。在数学和统计学理论方面进行了深入的研究，并为统计学在物理学、社会科学和工程学方面的应用做出了突出贡献。译者注) 一起工作了10年，他一直动力十足。大约我加入三、四年后的一天，我突然发现John Tukey比我还稍年轻一些。John是个天才，我显然不是。我于是冲进Bode的办公室，对他说：“像我这“把”年纪的人如何能和John Tukey了解得一样多？” 他向后靠在椅子上，把手放到脑后，咧嘴笑道：“如果你知道这些年像他一样努力的话你就能了解多少，你会大吃一惊的。” 我无地自容般地(simply)逃出了他的办公室。
John Wilder TukeyBode实际上是这意思：知识和创造的成果就像利滚利(compound interest)。 假设两个人拥有几乎一样的能力，其中一个人比另一个人多干十分之一的活，她将多产两倍。你知道得越多，就学得越多；你学得越多，就做得越多；你做得越多， 机会就越多。这特别像“复利”。我不会给你一个“利率”，但是那是非常高的利率。假设两个人的能力一模一样，其中一个人设法日复一日每天都思考一个小时， 那么他的一生的“产能”将是大大的提高。我把Bode的话记在心里。这些年我花了相当的功夫试着再努力一些，结果我发现，实际上我能做更多的工作。我本不愿在我太太面前说，但我得承认，我有时忽视了她。我得钻研。如果你一心想做成某件事，有时你不得不对另一些事视而不见。对此毫无疑问。
有关动力，爱迪生说：“天才是99%的汗水加1%的灵感”（听了老爱用中文说这话说了好几十年，今儿才搞清楚说的是“排汗”(perspiration)之类。译者注。）这也许有点夸张，意思却是说，扎实的工作，长此以往，会给你带来意想不到的收获。（再次谢谢网友May帮忙校正此处。译者注）干成大事非的下功夫不可，而费脑力功夫使得“活”难上加难。这就是症结，却使错了劲，你便一事无成（May, thank you very much for your input. 译者注）。我常思量我那么多在贝尔实验室的朋友们，工作努力的程度与我相比有过之无不及，为什么他们难成正果(didn’t have so much to show for it)？有劲瞎使是个很严重的问题。玩命工作是不够的—-好钢要用到刀刃上(it must be applied sendibly)。
我 还得说说另一个性格方面的特点，那就是“似是而非”。我可是花了好一阵子才搞明白其重要性的。大多数人愿意相信世上万物非此即彼，是非分明。大科学家们却 能很大程度地容忍“似是而非”。他们充分相信（自己的）预测，靠思想前行；他们有保持足够的警觉，随时挑出其中的错误和瑕疵，以便超越旧有理论，去创造新 的替代的学说。如果你过于相信，你将无暇留神其中的破绽；如果你过分怀疑，你甚至将无从起步。这需要一个良好的平衡。多数大科学家非常清楚为什么他们的理 论是真知灼见，同时也知道哪里还有些小毛病，不敢忘怀。达尔文在他的自传里记载了他发现的每一处与他的信条相抵触的迹象，非如此，那些“证据”就会从他脑 海里消失。每当你发现明显的毛病，你最好保持敏感并跟踪那些东西，紧紧盯住看看你能否解释或者调整你的理论去适应（这些“毛病”）。大成就大多如此。所谓 大成就并不是指那些靠多加一位小数点搞成的东西，而是指那些投入感情的的事情。大多数大科学家们完全将他们自己融入课题之中，而不能完全投入的人鲜有做出 杰出的、一流的成果的。
再者，感情投入还不够，这显然是一个必要条件。我能告诉你其中的理由。每一个研究了创造力的人都会认为“创造力从你的潜意识而来”。不知怎的，突然之间，灵光乍现（there it is!），说来就来。当然，我们对潜意识知之甚少。但是你非常清楚的是，你的梦也来自你的潜意识。并且你也意识到，在相当程度上你的梦是你白天的再现。如果你深深地痴迷并投入到一个问题中去，日复一日，你的潜意识除了除了干这活也不会干别的。然后，你在某个早晨，或某个下午（哈…,译者注）一觉醒来：有啦！(and there’s the answer.) 对于那些个不能投入到当前的事情上的人来说，他们的潜意识此时不知在哪儿磨蹭呢，凭何指望有什么好结果？所以，做事情的法子就是：如果你找到一件真正重要的事情，你就不要让任何别的事情成为你注意力的中心—-你思你所思(you keep your thoughts on the problem)。保持你饥饿的潜意识使它想你所想，然后你就可以安心地睡觉，静等天明，答案便不取自来。
现在聊聊Alan Chynoweth(演讲当天的主持人，好像是光纤通信大牛，译者注)提到我老是和搞物理的那帮人一起吃饭。我在此之前是和搞数学的人一块吃饭的，但我发现我已经了解了不少数学的东西，所以，事实上我所学甚少。物理学的饭桌那边，如他所说，的确是有点让人兴奋。但我认为他对我的贡献有点夸大其词了。听Shockley (1956年诺贝尔物理学奖获得者)、Brattain (1956年诺贝尔物理学奖获得者)、Bardeen (1965、1972年两度物理学奖获得者)、J.B.Johnson (物理学家，噪声方面专家，发现热燥声，Johnson noice)、Ken Mckay (没找到背景的反正均为大牛科学家。译者注)还有其他人聊，我兴趣盎然，收获颇丰。但是可惜的是，诺贝尔奖、提升接踵而至，剩下我们这些“沉渣”而已。没人想要这些残渣剩饭，因此，和他们吃饭何益？
挨着物理学的饭桌的是化学那帮人的饭桌。我曾和其中一个家伙一起干过，Dave McCall (多牛？译者注)， 那时他正和我们的秘书眉来眼去的呢。我走过去对他说：“我能加入你们吗？” 他们还能说不吗。所以我就和他们那帮人吃了一阵子饭。我开始发问了：“什么是你们哪个领域的重要的事呢？” 一个多星期以后，另一个问题：“你们正在搞什么重要的课题呢？” 有过了一段时间后：“如果你们干的事情不那么重要，如果你们不认为那将导致重大的结果，那你们还在贝尔实验室搞它干嘛呢？” 我于是从此不再受欢迎。我得再找别的人去吃饭了了！那还是在春天。
到了秋天，Dave McCall在饭厅堵住我对我说：“Hamming，你的话一直让我记着。我想了一个夏天，比如，什么是我的领域里重要的问题。我并没有改变我的研究，但是，这思考是值得的。” 我然后说：“谢谢你，Dave。”转身走了。我注意到几个月以后他成了他们部门的头，我注意到有一天他成了国家工程院的院士(member)。我注意到他成功了。我可没听说过他们那个饭桌上的还有其他人在科学和圈子里被提起过。他们没能问自己：什么是我这个领域里的重要问题？
如果你不去搞那些重大的问题，你就没法干那些重要的活。十分显而易见，大科学家细细地从头到尾考虑过在他们那个领域里的诸多重要难题，并且随时留神考虑如何攻克那些难题。我得提醒你，说“重要/大问题”得留神。在一定的意义上，当我在贝尔尔实验室的时候，那三个在物理方面的突出难题，从未被好好研究过。所说重要，是指可以获得诺贝尔奖以及你能谈及的任何金钱的程度。我们未曾搞过(1)时间旅行；（2）遥距传递(teleportation)；（3）反引力(antigravity)。我们不去攻克他们就不显重要。不是结果导致一个问题的重要性，是你找到合理的攻克手段(使它重要)(It’s not the consequence that makes a problem important, it is that you have reasonable attack)。当我说多数科学家没有做那些重要的工作，我是指这个意思。
我前面说到过“星星之火，可以燎原(planting acorns so that oaks will grow)”之类。又不可能总能清楚结果在哪，但你却能在那些可能“有戏”的地方充满活力。甚至即使你相信大的科学就是一些运气什么的，你仍要站到电闪雷鸣的山顶, 而不必藏在你感觉安全的峡谷。话虽如此，众多科学工作者毕生仍只例行公事般地从事“安全”的工作，所以他/她“产出”有限。就这么简单：如果你要干大事，你必须毫不迟疑地(clearly)去干重大难题，而且你得有个想法。
顺着John Tukey和其他人主张的思路，我最终采用了我称作“重大思考时间”“制度”。当我周五去吃午饭，我此后只会讨论重大思考。所谓重大思考，我是指那些诸如“计算机对整个AT&T会 成为什么角色”，“计算机怎样改变科学界”的问题。举个例子，我那时注意到十分之九的实验是在实验室做的，但只有十分之一是在计算机上做的。我有次专门更 一个副总裁谈了我的看法：事情得反过来。比如十分之九的的试验应该在计算机上做，剩下十分之一留给实验室。他们早知道我是数学狂缺乏现实观。我知道他们错 了，并且随着越来越证明我对，他们自然就越来越错了。他们在不需要的时候建起了各种实验室。我发现计算机正改变着自然科学，因为我花了很多时间问自己： “计算机会给科学什么影响，我能怎样改变（影响）？” 我再问：“这如何影响贝尔实验室呢？” 我有一次发表高见，用同样的方式，指出一半以上的贝尔试验的人在我离开之前将会离不开计算机或相关。现在你们已经看到结局了。我发奋思考：我的领域向何处 去，机会在哪里，什么是重要的事情值得做。让我继续下去，就会有机会做点大事。
多数大科学家牢记很多重大问题。他们约有一二十个大问题想方设法去攻克。每当他们发现一个新想法出现的时候，你就会听到他们说：“唔，这个与该问题有关。” 他们于是抛开其他一切，全攻此问题。现在我要说一个可怕的故事，我听来的，不担保其真实性。我当时坐在机场候机厅正和一个在Los Alamos的朋友谈论关于在欧洲发生的裂变实验在当时多幸运，因为这使得我们在美国这儿能搞原子弹。他说：“不。在伯克利(Berkeley)我们已经收集的不少的数据。我们之所以没能推导出来，是因为我们正在建造更多的机器设备，如果我们推导出来那些数据的话，我们就能发现裂变。” 他们让到手的鸭子飞了。机会稍纵即逝！
伟 大的科学家们，一旦机会来临，他们便紧追其后并且决不言弃。他们放下其他一切。他们摆脱掉其他事情，紧追一个想法不放手，因为他们已经有了通盘的考虑。他 们的思想是时刻准备着的，看见机会就紧跟其后。当然，很多时候也不能奏效，但是你并不需要如此“安打”多次就能做一些大的科学。就这么简单。一个主要的诀窍就是活得长一点。
美国国家科学奖编辑本段回目录
----美国国家科学奖由国会于1959年发起，由总统向在物理、生物、数学及工程学领域有突出贡献的科学家颁奖。该奖由美国国家科学基金会管理。
James Flanagan (1996)
主要贡献：将工程技术和语音科学结合在一起，从而解决了语音通信中的基本问题。
C.Kumar Patel (1996)
主要贡献：发明二氧化碳激光器，在工业界和医学界有很多的应用。
Alfred Y.Cho 卓以和(1993)
主要贡献：与他人合作研究分子束外延，并取得成果，这项技术可以用来培育原子大小的膜层并使之分层，创造出一种新的无法再复制的物质状态。
William O. Baker (1998)
主要贡献：在分子结构和物理特性及聚合体的复杂关系方面做了前沿研究，对科学和工程学的结合原则的卓越贡献，及为政府和教育界的卓越服务。
Solomon J. Buchsbaum (1986)
主要贡献：为国家科学和技术政策的制定作出了突出贡献。
Philip Anderson(1982)
主要贡献：在凝聚态物质的理论研究方面作出了基本而又全面的贡献。
Rudolph Kompfner(1974)
主要贡献：发明了行波管，并在卫星通信和光通信方面有突出的贡献。
John R. Tukey(1973)
主要贡献：在数学和统计学理论方面进行了深入的研究，并为统计学在物理学、社会科学和工程学方面的应用做出了突出贡献。
John R. Pierce(1964)
主要贡献：在通信理论、电子光学和行波管研究方面有突出贡献，分析了利用人造地球卫星进行无线通信的全球广泛性。
