“人工智能未来用于风险评估，会是一个有趣的方向。我有一个梦想，未来可以和手机对话：嗨，我应该恐惧吗？”11月15日下午，首期浦江科学大师讲坛在复旦大学相辉堂举行。2013年诺贝尔化学奖获得者迈克尔·莱维特在作《何谓科学》主报告时说，“并且你可以相信，这个答案是公正的，得到了所有可用数据的准确支持。”

迈克尔·莱维特是美国科学院院士、英国皇家科学院院士，美国斯坦福大学结构生物学系终身教授，复旦大学复杂体系多尺度研究院荣誉院长。

【“不再是最适者生存，而是最具多样性者生存”】

究竟什么是科学？在拉丁语中，“科学”意味着知识、专业或是经验。“新的知识，是做事的一种新配方。这是我所喜欢的关于科学的定义。”莱维特说，何谓知识，这是他经常思考的问题，“它就是文明的DNA。”

基础科学重要吗？“如果没有对科学领域的深入了解，很难评估基础科学的价值。比如，载人登月的任务目标非常明确，但基础科学研究很难有具体目标。”莱维特认为，很难说“谁”在科学领域做了什么，优先权一直是一个激烈争论的话题，需要非常小心地解决，野心勃勃的科学家常常埋没别人的工作。

“如今，不再是最适者生存，而是最具多样性者生存，多样性使我们变得更聪明。”莱维特说，随着时间的推进，真核生物变得越来越复杂，这导致真核生物拥有更多不同的行为能力，就像一位聪明的投资者进行多样化投资。由于未来是无法预测的，所以最具多样性的物种会有更多机会生存下来。

自然的演化带来的启示是，多学科研究亦非常重要。莱维特涉及的研究领域十分广泛，从数学和计算机科学，到物理和化学，再到生物和医学。“我相信，促进跨学科研究，打破学科壁垒，对于产生前沿科技成果是非常重要的。”

“人工智能并不是魔法，它里面有算法。人工智能现在可能处于最棒的时代，也可能是最糟糕的时代，因为它并非在所有场合都能发挥作用。”莱维特在接受记者采访时说，以人工智能翻译为例，它不一定能像人做得那么好，其难点是从语言中抓取文本，需要机器学习发言者的口音，这对于某些机器模型来说非常困难。而且如果声音太小，机器也很难识别。

【获得诺奖需要具备“五要素”】

“我曾经工作过的剑桥医学研究委员会分子生物学实验室，是一个不大的研究所，但却出了28位诺奖得主。”莱维特介绍。

如何才能获得诺奖？在他看来，需要具备“五要素”，即具有充足的研究经费，如每个团队每年160万美元；不存在明显的官僚主义；以小型团队（5人左右）为宜；来自同侪的强大压力，“只有你的下一篇论文优秀，你才算优秀”；没有等级观念，学生们和诺奖得主一样充满自信。

“很多诺奖成果都是科学家最富创造力的青年时期完成的，但科学界对年轻人却存在着偏见。”莱维特介绍，1980年时，美国把3%的科研经费给了60岁以上的课题组长。到了2014年，3%的科研经费给了70岁以上的课题组长。当50至70岁的课题组长获得科研资金的比例增加时，研究部门会让他们继续留任。而40岁以下的课题组长获得科研资金的比例减少时，研究部门将雇用更少的青年课题组长。

“我们鼓励实验室的年轻科学家相互合作，而非围绕特定个体，即某个资深科学家的想法来工作。”莱维特说，在他的团队工作的科研人员，也可以去其他团队工作。

28岁时，莱维特就和同事撰写了如何计算蛋白质折叠的论文，这在当时是非常前瞻的研究。而今75岁，如何继续在研究中保持前瞻性？莱维特说，直到现在，他依然对很多问题感到好奇，这让他不断地有动力去尝试新事物。“就像在大海中夜游一样，在科学中怡然自得。”