從 InnoCentive 到 Kaggle#

克尼的研究清楚指出：「某領域為主的解決方法通常較弱。石破天驚的革新通常來自外行人，他們跟問題表面保持一大段距離，於是能用不同角度與框架解鎖問題。」

延續這個概念，機器學習競賽平台 Kaggle 讓非專業者也能參與高技術領域的難題。現居中國長沙的戴書斌 (Shubin Dai) 是 Kaggle 四萬多名高手中最強的一位，白天本業是帶領銀行資料團隊。他曾利用衛星影像，分辨亞馬遜雨林的人為與自然損害，贏得三萬美元獎金。

被問到領域專業是否是關鍵時，戴書斌直言：「光是利用熟悉的解決方法，很難贏得比賽。我們需要更有創意的做法。」

電腦科學教授佩德羅．多明哥 (Pedro Domingos) 觀察到，Kaggle 健康衛生競賽的贏家往往沒有醫療或生物背景，甚至不是真正的機器學習專家。「知識是一把雙刃劍，你可以用知識完成某些任務，知識卻也可能蒙蔽你的雙眼。」

唐．史旺森：無人發現的公共知識#

一九五二年取得物理博士、一九六三年成為芝加哥大學圖書館學研究院院長的唐．史旺森 (Don Swanson)，是美國第一位擔任專業圖書館學院院長的物理科學家。他很早就意識到，當知識紀錄呈爆炸性成長、人類吸收力卻有限時，發表的研究只會寫給愈來愈小的專家圈看，創意被限縮。

史旺森想：如果每個次專科都只能窮盡一生抵達自己的前沿，未來要如何推動知識？一九六 ○ 年美國國家醫學圖書館用約一百組特殊名詞配對編索引，到了二 ○ 一 ○ 年已逼近十萬組。次專科像銀河系般飄離彼此，再也看不見對方。

於是他從不同學科的文獻資料庫間尋找從未被連結的關係，稱之為「無人發現的公共知識」。他發現鎂缺乏症與偏頭痛研究之間存在「十一個沒人注意到的關聯」，並建議進行測試。

二 ○ 一二年，美國頭痛協會與美國精神病學學會檢閱所有偏頭痛預防研究，總結鎂應被視為一般治療法，其治療證據與布洛芬等普通療法一樣強而有力——正如史旺森多年前所指。

他進一步打造電腦系統 Arrowsmith，協助使用者搜尋看似遙遠卻相關的科學文獻。不交叉重疊的專家領域之間，其實藏著滿滿跨學科寶藏，等著有心人把線索串連起來。