诺奖获得者迈克尔·莱维特：没有失败，可能意味着你的研究没太大难度

中国青年报客户端讯（殷梦昊 汪蒙琪 中青报·中青网记者 王烨捷）日前，2013年诺贝尔化学奖获得者、复旦大学复杂体系多尺度研究院荣誉院长迈克尔·莱维特（Michael Levitt）教授在浦江科学大师讲坛首期讲坛上做了题为“AI for Science计算生物学前沿”主报告。

从科学的定义出发，迈克尔·莱维特讲述了计算生物学如何从一个现代生命科学中的“边缘”学科一跃成为引领性的龙头学科的过程，讨论了“无用”的基础科学和“有用”的应用科学之间的深层依赖关系，启发人们重新思考和认识这二者的有机结合方式，在从事科学研究时该如何选择深入钻研的方向。

“地球上最具智慧的是什么？是电脑吗？是某个人吗？是诺贝尔奖获得者吗？”演讲中，莱维特用幽默风趣的语言介绍了生物学的发展历程。他表示，生物进化中不是最适者生存，而是最具多样性者生存，多样性使人们变得聪明。

他认为，理论研究是用一种简单易懂的模型来解释观测现象，而实验则是尝试获得额外的观测来证明或否定模型，两者需要不同的高级技能，也需要彼此之间的沟通交流。

“基础科学研究就像买彩票，你无法预测结果，但你可以多买几张‘彩票’，这更有助于得到一流的发现。”在莱维特看来，基础科学研究就像蚂蚁寻找隐藏起来的食物一样，存在许多不确定性，因此遇到困难与失败在所难免，“如果没有失败，恰恰可能意味着你的研究并没有太大难度。”

从数学、计算机科学，到物理、化学，再到生物、医学，这位世界顶尖科学家的研究涉及多个学科领域。“我相信促进跨学科研究，打破学科的壁垒，产生前沿科技成果是非常重要的。”