诺奖得主莱维特专访 | 科学研究需要AI,更需要人脑
2019-10-29
上观新闻
字号: 默认
分享至:

  人工智能和大数据分析的结果很难告诉科研人员“为什么”,所以人脑的智慧更重要。

  明天,第二届世界顶尖科学家论坛将在上海临港举行,包括44位诺贝尔奖获得者在内的65位顶尖科学家将坐而论道,探讨科技前沿问题。今天下午,上海临港皇冠假日酒店的科学热度已经很高,2013年诺贝尔化学奖获得者、美国计算生物学家迈克尔·莱维特走进媒体见面会会场,接受了解放日报·上观新闻记者的采访。在他看来,随着人工智能和大数据的兴起,信息技术为各个学科赋能的能力越来越强。但是,人工智能和大数据分析的结果很难告诉科研人员“为什么”,所以人脑的智慧更重要。

  2013年,迈克尔·莱维特与另两名美国科学家——马丁·卡普拉斯、阿里耶·瓦谢勒因在 “构建多尺度复杂化学系统模型”领域作出的贡献分享诺贝尔化学奖。诺奖评审委员会表示:“他们把化学实验搬进了计算机虚拟世界。”显然,莱维特等人的开创性贡献出现在学科交叉领域。而且,其获奖原因是一种研究方法,而非某个具体研究成果,这在诺奖历史上是罕见的。

  今年72岁的莱维特告诉记者,他的学科交叉工作始于上世纪70年代。那时计算机的运算能力与现在相去甚远,但已能成为科研人员的得力助手。作为计算生物学家,莱维特是最早研究DNA和蛋白质分子动力学模拟的学者之一,并为此开发了软件。他和卡普拉斯、瓦谢勒等人开发了用于探究、预测化学反应进程的计算机程序,让这种工具在化学、生物学、等学科研究中发挥了越来越重要的作用。如模拟催化剂净化烟气、观察绿叶中的光合作用,都可用计算机建模方法。当然,这种方法并非万能,因为要构建能得出准确结果的化学反应模型,实验对象性状、实验环境的温度、压力等条件都需精准数字化,否则就会失之毫厘,谬以千里。


  “如今,计算机比50年前强大得多。人工智能、大数据等技术让数学建模变得更容易,也更精准。”莱维特说,这必将让包括化学在内的众多学科研究加速发展。他同时指出,尽管有了强大的AI助手,科研人员对所研究学科的理解丝毫不能削弱,因为计算机软件给出的结论通常不涉及“为什么”,背后的科学原理仍需要人脑来分析解读。

  莱维特还表示,非常高兴参加第二届世界顶尖科学家论坛,希望通过各国顶尖科学家与青年科学家的交流探讨,产生令人惊喜的结果。作为因学科交叉成果获得诺奖的科学家,他与论坛的多学科、多元化特色十分契合。参加此次论坛的顶尖科学家来自众多学科和领域,包括数学和经济学。他们将在跨界交流中碰撞出怎样的智慧火花?让我们拭目以待!

热门推荐