本文转自：文汇报迈克尔·莱维特马剑鹏漆远 11月15日|浦江科学大师讲坛：聚焦科学前沿，推进融合创新本文转自：文汇报

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迈克尔·莱维特

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马剑鹏

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漆远11月15日， “浦江科学大师讲坛”在复旦大学相辉堂开幕。作为一个以汇聚与传播科学思想为主要特色的讲坛，浦江科学大师讲坛旨在打造全球顶尖科学家竞相展示科学思想的大平台、引领人类攀登科学高峰的大本营，让全球顶尖科学家的思想汇聚在上海、从上海向全球传播，向全球呈现科学之美、科学之光、科学之慧。
首期讲坛主讲人是2013年诺贝尔化学奖得主迈克尔·莱维特教授，复旦大学复杂体系多尺度研究院院长马剑鹏教授和复旦大学人工智能创新与产业研究院院长漆远教授分别作分报告。浦江科学大师讲坛由市政协发起并主管，市政协科技和教育委员会、复旦大学、市科技工作党委、市科委、市科协共同主办，复旦大学承办，世界顶尖科学家协会协办。
迈克尔·莱维特：
科学发现需要更多年轻人在不同领域共同发力
所谓的基础科学，就是还没有被应用的科学。往往一些科学发现，最初我们觉得它毫无用处，但是随着时间发展和技术发展，它显示出了重要的价值。
实际上，任何科学知识都是有用的。在科研中，犯错误是很正常的事情，你错得越多，就证明你做了更多困难的工作。
确保大力去支持和提拔年轻人，让他们能够站在前台去做更多创新性的工作。
何谓科学？什么是未来科学？拉丁语中，科学是“scientia” ，意味着知识、专业或是经验。就目前的研究而言，人工智能很重要，但是植物科学或食品科学也非常重要，我们并不知道科学会在哪里取得突破。未来科学，就是艺术与科学的结合。所以，需要很多的年轻人向着不同的目标，在不同领域同时发力。
人工智能的发展离不开生物学
地球上最具智慧的是什么？是计算机吗？是人？其实都不是，最聪明的其实是生物。因为生物（biology）创造了我们人类，生物界可以折叠蛋白质，生物界可以做任何事。地球上最复杂的学科可能就是生物学。
事实上，人工智能的发展也离不开生物学。 1943年，一位神经生物学家的模型推动了人工智能的发展。比如，机器学习中用的神经网络，其实是模仿生物的学习过程。
生物学是最早使用计算机进行研究的领域之一，计算机也一直与生物学有着紧密的联系。
当1959年，人类使用计算机解开第一个蛋白质三维结构，即血红蛋白时，彼时世界上的第一台电脑，才刚刚诞生10年而已。
计算生物学又名定量生物学，就是用计算方法来解决生物学问题，虽是生物学的一个分支，但具有极强的学科交叉性。
现在，人类已经能够预测超过100万个物种的2.14亿个蛋白质结构，几乎涵盖了地球上所有已知蛋白质，被称为改变游戏规则的科学突破——阿尔法折叠，可以说是计算生物界的大明星。人们认为它解决了蛋白质折叠问题，在结构预测上向前迈了一大步。
阿尔法折叠以一种强大的方式结合所有数据和方法，让人类到达以前从未涉足的未知领域。现在我们要认识到，如果没有70多年来几十万个实验科学和15个诺贝尔奖所获得的数据，加之人们所使用过的方法论，那么将是一无所有。阿尔法折叠仍旧完全依赖于所有这些已经被获取的数据。所以，这是一种很棒的数据统计分析技术，但它不是一种数据创建技术。