复旦科技创新论坛昨日开幕 诺奖得主科技热中谈隐忧

原标题：复旦科技创新论坛上诺奖得主科技热中谈隐忧

　　生命科学、数据科学、理论物理……当今科技界最热的前沿领域中，顶尖科学家们正在思考什么？担忧什么？昨天开幕的复旦科技创新论坛上，不少观点引人关注。

　　基础研究太少，年轻科学家太少

　　“我走过许多地方，发现基础研究太少了，应用型研究要多得多，”诺贝尔化学奖得主、美国科学院院士罗杰·科恩伯格明确表达自己的忧虑。

　　在题为《疾病会终结吗》的主题报告中，他指出，现在的药物成果，特别是近几年井喷式的新药、新医疗技术发展，源于100多年来基础研究的积累。而现在，许多应用型研究的步伐似乎迈得太急了。他说，“一定要重视基础研究。当你不是刻意追求某些重要的结果时，这个结果就会自然出现。”

　　科恩伯格教授关于基础研究的另一个担忧，在于青年问题。在他看来，在基础研究领域，青年时期是创新创造的黄金时期，但受种种因素影响，基础研究中的这些“年轻因子”正在被削弱。他特别提到，当前美国研究领域存在这样的情况，哈佛大学等不少高校的医学院，包括他任职的斯坦福大学在内，取消了一些基础研究课程。另一个事实是，从2001年到2004年之间，差不多有千亿美元资金，进入到了美国的基础研究领域，但大多数钱并没有进入年轻科学家的口袋。统计显示，在美国有5万名基础研究科学家，而46岁以下的年轻独立研究员数量却在减少。“这确实会带来一些隐患，因为年轻科学家可以做出更大贡献，年轻人发现新东西的可能性也更大”，科恩伯格教授说，“我们需要给年轻人更多资助，否则，当年龄渐长，他们可能已经没有年轻时那么有创造力了”。

　　这位诺奖获得者以自己为例，“尽管我得奖的工作是在我40岁到50岁的时候做的，但我自己觉得最好的研究是在我20岁到30岁的时候。无论今后我如何努力，也达不到当时的原创性了”。

　　前沿学科太热，该适度冷却了

　　说到数据科学，许多人感到陌生，但说到人工智能、深度学习、大数据等这些从研究领域迅速火到产业界、以致引起社会关注的科技新概念，许多人耳熟能详。在美国科学院院士、数据科学家迈克尔·乔丹教授眼中，这其中存在一些过热、一些误读。

　　如今，无论在研究领域还是大众认知中，似乎都有比较乐观的情绪，即“通过对人脑的研究和仿生，深度学习和人工智能都将获得较快进展”。乔丹教授坦言，用人脑研究与人工智能、机器学习打比方，并不合适。

　　从科学性上来说，机器学习、深度学习，都非对人脑的仿生。“我能理解这个比方在科普上的目的，但也应注意不要引起公众误读。”

　　另一方面，前沿学科的过热，也引起乔丹教授的忧虑。“我们都知道，大数据是很重要的科学问题，其发展对于人类社会发展有着积极意义，但应该看到，大数据并非万能，在现有研究情况下，仍处于初步探索阶段。”他说，在大尺度大规模数据下开展研究，许多时候仍受到“噪音数据”和不理想的计算或统计模型的困扰。在此基础上，无论研究领域，还是应用领域，都不应给予过高期待。“我这么说，并不意味着大数据的冬天即将到来，事实上，它仍是很好的想法，但不可否认，到了需要适度冷却的时候了。”

　　在当天“复旦科技创新论坛”暨第一届“复旦·中植科学奖”颁奖典礼上，美国免疫学家詹姆斯·艾利森以及日本免疫学家本庶佑因其在人类肿瘤免疫治疗方面做出的杰出贡献而获颁“复旦·中植科学奖”。