摘要：前几天，在清华长三角研究院举办的生物活性肽研讨会，我见到了被称为“最懂人工智能的诺贝尔化学奖得主”迈克尔·莱维特(Michael Levitt)教授，作为计算生物学的先驱，他对蛋白质折叠及结构分析、核酸结构分析等的贡献很大，这些成果已经被广泛应用于新药开发、原
化妆品研发要善用上游及跨界领域基础研究的相关成果，关键是善用AI。
来源 | 聚美丽
作者 | @夏天童鞋
前几天，在清华长三角研究院举办的生物活性肽研讨会，我见到了被称为“最懂人工智能的诺贝尔化学奖得主”迈克尔·莱维特(Michael Levitt)教授，作为计算生物学的先驱，他对蛋白质折叠及结构分析、核酸结构分析等的贡献很大，这些成果已经被广泛应用于新药开发、原料创新等领域。
我非常荣幸有机会现场聆听他的演讲，还和禾美生物李钧翔博士，以及中国化妆品行业几位顶级技术大咖，用一个下午加晚上的时间面对面请教问题，真的是非常宝贵的经历。
教授是不是很可爱？
今天和你聊聊和他见面带给我的成长和思考。但这次我们不涉及高深的技术细节，我迫切想和你分享的是他几个非常发人深省的建议和洞察，真正可以体会到老爷子的人生智慧，相信对你也会很有帮助。(关于更多与技术有关的心得，下次有机会再和大家专文分享)
1、莱维特教授一再提醒和强调我们要多用AI，用各种姿势使用AI，要多问多尝试。
2、他认为我们要不断尝试与AI“玩耍”，就像孩子们玩耍一样。而且要像7岁的孩子一样，不断地问AI问题，问WHY，至少AI不会像妈妈一样烦你哈哈。
3、莱维特教授现场讲的更有意思，原意是：I think we need people to experiment, play, like children play with it(AI). I sometimes feel we need to be like seven-year-old children who always say, "Why? Why? Why? Why? Why?" I know you can get an answer without your mother going crazy and saying, "Why do you keep on asking questions?" And I find that it is like a tool for thinking.
4、在教授看来，AI更像是一种思考工具。所以你不能像用互联网一样用AI，因为对于已经有结论的已知的知识来说，AI确实比互联网能更快的回复你答案，但这不够。因为我们还要探索一些人类还不太理解的事物，未来我们仍然要做实验，但这些实验需要我们和AI、和机器人一起来完成。用教授的话来说：用AI的科学家，会比不用AI的科学家更聪明。
5、而用法就是像上面说的不断和AI争论和探讨，也许你用这种方式和爱人讨论问题，就是和AI不断的沟通。从而让AI不断给你新点子，拓宽你的视野。
1、教授举了个例子，我们经常要研究活性物质的皮肤渗透率。但其实人类的皮肤是为了“把东西挡在外部”的目的而设计的，所以皮肤渗透这件事很不简单。
2、但在自己动手研究这个课题之前，你可以通过AI先获得一些前沿信息，就是这个世界上有哪些大学正在研究和这个相关的课题，不过他们可能并不是为化妆品渗透而在研究，但没关系，他们的成果会给你很多启发，而创新就是这样来的。
3、比如美国就有很多NIH(美国国立卫生研究院)资助的研究人员，通常是为了研发癌症或疫情的药品，比如在这个过程中，有人正在研究跨细胞膜的物质转移，细胞膜和皮肤相比结构要简单多了，但也有它的挑战，跨膜运输的成果可能对你很有用。
4、比如研究电池的人，他们都在考虑各种离子在各种膜之间如何穿越。还有做海水淡化的，也都在研究穿膜和渗透，因为必须决定盐水是否要穿过某一层膜。
5、这些成果和皮肤渗透有关系吗？教授说我不知道，但你是否可以先问AI这些“很疯狂的问题”，去了解其中的可能性，然后去做跨界的合作创新，说不定就可以启发你在化妆品的研究呢。
1、所以，教授强调说，最关键的是不同领域、不同公司的人一起讨论想法。
2、莱维特教授认为传统工业的人们“害怕彼此交流”，害怕讨论自己的想法，生怕被人模仿抄袭，而这就阻碍了创新的脚步。
3、要和完全不同的人去交流，教授建议要找和自己完全不一样的人交朋友，而不是找和自己一样的人。(And you should actually choose friends who are not like it. )
4、在现场，教授还说了一句话，真的很扎心，我放在视频里了，欢迎点击查看：
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来源：聚美丽中国