5月20日-23日，“一带一路”国际科学组织联盟发起、广东省人民政府主办的2023大湾区科学论坛在广州举行。在21日的主论坛上，2013年诺贝尔生物学或医学奖获得者迈克尔·莱维特表示：“我非常幸运，一直从事基础科学研究，我做了对人类健康有益的事。”
2013年诺贝尔生物学或医学奖获得者 迈克尔·莱维特
迈克尔·莱维特提及在斯坦福读医学时，被邀请加入一家初创公司，这家公司尝试制作更好的抗体，他提出改变抗体的结构，为公司带来了很多现金流。“我参与到能够治愈癌症药物的研究里面，大家可能有些不明白这些药物的命名方式，也不理解是什么，但不管怎么样是治愈疾病的。”他说道。
关于基础科学研究的重要性，迈克尔·莱维特讲述道，1950年前美国人很少获得诺贝尔奖，当时美国做的事情是——引进了很多获得诺贝尔奖的欧洲科学家，要求他们从事基础科学研究，比如研究电力等领域，之后美国获得的诺奖比其他（国家）都多。
最后，迈克尔·莱维特分享了获得诺奖的五要素：第一是要有充足的研究经费（每个团队每年160万美元）；第二是不存在明显的官僚主义，物资免费供应，设备及计算机技术先进；第三是研究要以小型团队为益（共5人左右）；第四是需要来自同侪的强大压力；第五是没有等级观念，学生们和诺贝尔奖得主一样充满自信。
以下为部分发言实录：
诺贝尔生物学或医学奖获得者—迈克尔·莱维特教授：我觉得这个地球上有三种智能，生物智能、人类智能、人工智能。
生物智能是创造了所有一切，它没有创造物理学，但是所有有生命的东西都由生物智能来创造，很多人认为这就是创造，是原子的运动怎么奇迹般地带来了一切？
首先讲讲生物学中的进化与物理。进化揭示了成功的未来，进化是从很简单的物体，比如说从一棵树到顶端的人类，是从简单走向复杂。为什么会越来越复杂呢？地球有两种生命体，这两种形态是不一样的，一是细菌一类，二是细菌以外的所有东西，即细菌和非细菌。
大家都知道细菌，细菌是不分性别的，它们是自己克隆，它们并不交配，但是所有的有机物，细菌是适者生存的战略，但其他都是母亲和父亲各自贡献一半的基因，进行随机组合，它就不是适者生存，而是最多样者生存，所有的生命体都有多样性，物理学揭示了生命的奥秘，就像DNA，左边到了右边，DNA是储存了信息，DNA只是信息，就像你的电脑代码一样，一个蛋白结构是3D的，它是可以和食物分子、药物分子来发生作用。所以DNA是个学习的工具，使最合适的部分得以保存。
DNA它是两股双螺旋，它是用来信息储存目的的，目前DNA是我们最好的储存回路，它非常小，但可以储存大量的信息。它们是以蛋白的序列组织起来的，一共有20种化学基团来连接。
这个链子是很长的，它一旦放到水里就会自动地折叠起来，折成一个3D结构，我们身体内都有很多的。所以生命的奥秘是把DNA里储存的信息，通过蛋白折叠变成3D的结构，通过特定形状被复制成了不同的物体，在50年前提出这个理论时，大家会觉得这太荒谬了，这个形状是氨基酸，就好像3D拼图一样，人类投入了很多精力来研究这个结构。
前几年我们有一个巨型的AI装置来专门研究这个东西，生命的革命是由三个人带来的，富兰克林、克里可和沃森是共同研究，这三人组是在剑桥，于1962年一起获得了诺奖，因为他们看到了蛋白的结构，是在亚纳米层级看到了它们的结构。
克里克是普睿斯（音）的博士学生，他最有名的成就是DNA的结构，这是位老科学家赋予了一位年轻科学家完全的自主权，所以最有名的论文之一，在上个世纪最有名的论文之一就是沃森和克里克关于DNA的论文，这非常能鼓舞年轻人开展研究。
我自己的博士论文在剑桥，是由克里克教授提交给了《自然》杂志，这个优良传统得到了延续，鼓舞年轻人鼓励开展研究。我自己和Micheal、施奈李福森、马丁、Carplus，我们计算了分子的质量等等，我、Micheal一起计算了蛋白质折叠的方式。
我非常幸运，我一直从事基础科学研究。我做了对人类健康有益的事。我到斯坦福读医学时，有人邀请我加入一家初创公司，这个公司尝试着制作更好的抗体，因为新冠疫情我们都知道抗体是什么了。
1989年我和昆恩等人写了一篇文章，是关于抗体和受体，这个受体是在癌细胞的表面，如果在癌细胞里面有了抗体，那就可以治愈癌症。我们在新冠病毒里面有了抗体，也就可以击败病毒。那怎么做？把癌细胞注入白老鼠里面提取抗体，来自鼠的抗体当时不受欢迎，因为从老鼠体内的抗体他们不接受，他们希望有人类抗体。经过计算，重组蛋白后，就变成了人类抗体。我提出的是，我们做一些改变，改变一下这个抗体的结构。这为公司带来了很多现金流。
有一点高兴的是，我也参与到了能够治愈癌症药物的研究里面，大家可能有些不明白这些药物的命名方式，也不理解是什么，但不管怎么样是治愈疾病的。
基础科学重要吗？很难说。诺贝尔基金会已经有很多年的颁奖传统，每年一开始是有100位候选人，到最后只有一到两个获奖，这中间经过漫长的评选过程。
1950年前美国人是很少获得诺贝尔奖，当时美国做的事情是引进了很多获得诺奖的欧洲科学家，要求他们从事基础研究，比如让他们研究电力等等很多领域。但后面美国获得的诺奖都比其他（国家）都多。既然说美国过去40年获得了那么多诺贝尔奖，那肯定有做对了的地方。
接下来我想给大家看剑桥的医学研究诺奖获得者，可以看到是非常的多，像这些科学家都在这里面工作。获得诺奖的要素：第一，充足的研究经费。第二，没有明显的官僚主义，这是非常重要的。第三，资深科学家的作用是要引导年轻科学家，帮助他们获得相关的经费，让他们自主开展研究。
最后讲讲人工智能。去年11月1日起开始参与到跟ChatGPT的有关研究，如果您还没有听说过的话，这完全是个改变世界的发明。生物学在里面发明了很多的重要作用，神经细胞长什么样呢？它有个细胞体，它接收信号后再把它们组合起来，再传递到下一步去。这个信号来自左边，组合完后向右传输，这是个很简单的机制。数字从左边过来，把它们加起来加总，这是一个很简单的单位，把它们都组合起来，基本就可以运用于所有东西里面。
这是个神经网络，它是没有经过训练，是个简化版，总共只有36个神经元，它经过输入之后会经过三层的神经元，从每一层到下一层，一共是三层结构。它经过训练后会非常复杂，所传递的信号路径也会变得复杂，这就是人工智能的秘密，是从这一个简单的网络、未经训练的网络变成，经过线性代数的组合，很简单，即拿一个数字加总、加权。
机器学习是非常关注在学习这部分，这里有个生成对抗网络，就像一个老师和学生，在一开始的时候两个人都是一张白纸。学生想要做个好文档，一开始不知道要怎么做，那学生和老师在一起学习，这样就会教学相长，这是ChatGPT的原理。它相当于输入370个G的字节或者一千亿的单词文本，由800人进行各种计算进行训练，在一千台GPU计算机上训练了50天，大概有1万个参数，所以这是非常强大的。
首先它可以完美地进行英汉互译，一开始我完全不知道中文，但我只要把这些文本输入进去，它可以带着问题去学习新领域，可以调用所有的电脑程序来进行解读，它还可以提供医学建议，还可以修订和总结文本，所以ChatGPT我参与了，我非常兴奋，因为我们参与了一场知识的革命。
谢谢大家！
