日常生活中，我们会有各种各样的疑问/问题被我们有意无意的提出来。在这里面哪些问题我们说是可以被“回答”的，哪些又不是呢？
我认为一个严谨的科学问题，应该是可以被一把尺子所衡量的。具体来说，在这个问题下，有客观的界定标准来衡量一个事物的好坏。比如：苹果手机是否比安卓手机更好？这个问题就是一个not well defined 的问题，因为在这个问题下没有一个统一的标准来衡量“苹果手机” 是否比“安卓手机” 更好？ 问题出现在这个“好”。 如何定义更好呢？
1.有些人说安卓手机可能平均售价更便宜，且功能几乎都相同，所以好。
2.有些人说苹果手机在手机安全上更”安全“， 更注重客户隐私，所以好。
3.。。。。。。
这些都是好的体现，但是这是一种非纯客观，没有人能“赢”的讨论。因为每个人对好的定义都不一样，且无法达成一致。
再比如说：基于下一个token预测(nex-token-prediction)的llm无法达到人类的所谓的“人工智能” 换言之 产生“真正的意识”。这个问题本质上也没有well-defined。首先何为“真正的意识”？ 是给一个人两份资料（一份人工/一份ai）让他无法辨认就算？ 让大语言模型能够在无监管的情况下操控机器人照顾宠物/小孩子且10天不产生意外？ 还是说让ai发现类似新的“牛顿第二定律”？ 如何定义呢？
那如何确保我们的问题是有良好定义的呢？我认为我们在问题中的句子的某些单词块如果是无法有一套客观的评价标准的。那它就不是一个well defined 的问题。换言之，不是一个良好定义的问题。
如何将一个没有良好定义的问题转为一个有良好定义的问题呢？ 我认为要做的就是给他配一个尺子/指标。比如如何在单位之间让一个phd产生更多顶会论文？这个问题将会被解析为：当前这个phd平均6个月能否多少文章？更多是尽量>1.3？如果1.3成立，那问题就会变为：我如过每半年一作论文能有1.5篇，非一作能有1篇。那我能否在未来一年半内，一作论文能有1.5*1.3， 非一作论文有1.3篇。且我的其他指标（gpa，睡眠（这些都需要额外的指标），休息）大概能接受退步多少？ 然后我会想，我具体可以做什么呢？花更多的时间思考idea？ 和导师/其他同门或关系好的phd更频繁的接触？等等来让这个可验证的指标的分数上去。
作为一个研究员，核心能力就是将一切抽象语言极难描述的问题转为可验证/定义的问题。而当问题一旦被定义，解决它就是时间问题了。但是也不是说一切问题都能被定义。比如我刚刚说的何为“意识”？ 何为“好”？ “漂亮”？作为一个人类，每个人都有每个人的看法。所以本质上无法被定义。我们应该避免在严肃的科学讨论中基于一个无法被衡量的问题进行讨论。
问题的定义并不是一个简单的问题，我们的尺子本质上体现出了我们对问题理解的映射，而对问题的理解本身是无法百分百贴合的。且尺子本身可能具有局限性，如何定义尺子这依赖于研究员的一颗责任心，以及聪明才智，因所以如何把一个模糊的问题，转为可衡量标准的问题，需要的是一个研究员持久的努力。而如何在一个清晰定义下解决问题，是我们研究的基础，可讨论的前提。
我让ai给我总结了一句话：
研究者的重要能力，是把模糊困惑逐步变成概念清楚、证据能够推进的问题，同时检查所选指标是否忠实于原问题。