【編者按】

在人工智能與人形機器人的一騎絕塵中，中國大學(xué)迎來2025。

2025年，注定要成為變革的年份。是以戰(zhàn)略敏捷贏得戰(zhàn)略主動，還是在延誤中錯失轉(zhuǎn)型機遇，中國大學(xué)踏上征途。

人工智能技術(shù)如何賦能學(xué)科建設(shè)？人工智能技術(shù)給創(chuàng)新人才培養(yǎng)帶來哪些啟示？澎湃新聞特推出“大學(xué)2025”專題，以深入探討人工智能時代的大學(xué)之變。

日前，中國科學(xué)院院士、中國科學(xué)院生物物理研究所研究員陳潤生在接受澎湃新聞記者采訪時表示，人工智能是為人類社會發(fā)展服務(wù)的，科學(xué)智能需要成為善意的智能。科學(xué)需要傳承，傳承需要教育，所以科學(xué)本身的發(fā)展有賴于科學(xué)教育。如果一個科學(xué)家能夠肩負(fù)起教育家的責(zé)任，當(dāng)然是很好的，但畢竟科學(xué)家和教育家是不同的，科學(xué)家應(yīng)當(dāng)在教育這個領(lǐng)域探索和努力，才能夠肩負(fù)起教育家的責(zé)任。

“早在1988年，我就用復(fù)雜神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，也就是現(xiàn)在所謂的人工智能做研究工作。雖然那個時候我們不叫人工智能，但是也早已經(jīng)把這個方法用來解析基因組?！敝袊茖W(xué)院院士、中國科學(xué)院生物物理研究所研究員陳潤生是中國最早從事理論生物學(xué)、生物信息學(xué)和非編碼RNA研究的科研人員之一。

生物信息學(xué)是以生物學(xué)、數(shù)學(xué)和信息科學(xué)為基礎(chǔ)的交叉科學(xué)，通過綜合運用數(shù)學(xué)和信息科學(xué)等多領(lǐng)域的方法和工具對生物信息進(jìn)行獲取、加工、存儲、分析和解釋，來闡明大量生物數(shù)據(jù)所包含的生物學(xué)意義，研究重點主要是基因組學(xué)和蛋白質(zhì)組學(xué)，直逼人類基因深處的秘密。

三十多年來，陳潤生在生物信息學(xué)領(lǐng)域進(jìn)行了系統(tǒng)的研究，曾參加中國第一個完整基因組泉生熱袍菌B4基因組序列的組裝和基因標(biāo)識，以及人類基因組1%和水稻基因組工作草圖的研究。他構(gòu)建了收錄非編碼RNA及其基因的數(shù)據(jù)庫NONCODE，以及收錄非編碼RNA與其它生物大分子相互作用的數(shù)據(jù)庫NPInter，這兩個數(shù)據(jù)庫已成為國際在非編碼RNA領(lǐng)域非常有影響力的數(shù)據(jù)庫。

此外，陳潤生也是中國內(nèi)地第一個開設(shè)生物信息學(xué)課程的人。1988年，該課程首次在中國科學(xué)技術(shù)大學(xué)研究生院（中國科學(xué)院大學(xué)前身）開設(shè)，當(dāng)時這門課程在國內(nèi)外都處于摸索階段，課程內(nèi)使用的所有算法、程序、理論都是陳潤生自己推導(dǎo)的。目前生物信息學(xué)是中國科學(xué)院大學(xué)（以下簡稱“國科大”）生命科學(xué)學(xué)院的學(xué)科核心課，同時也廣泛吸引了來自醫(yī)學(xué)、化學(xué)、材料、環(huán)境、計算機等學(xué)科專業(yè)的學(xué)生選修。如今，80多歲的陳潤生仍然在國科大的講臺上為同學(xué)們講課。

近日，陳潤生院士在接受澎湃新聞采訪時強調(diào)，科學(xué)發(fā)展永遠(yuǎn)是交叉融合的。新的學(xué)科不斷出現(xiàn)，這是一個科學(xué)發(fā)展的必然。因此，陳潤生鼓勵年輕人不斷探索未來，不斷去關(guān)注學(xué)科交叉融合，“年輕人要多去做一些別人沒有做過或別人沒有想過的事情，這樣社會才能更加活躍?！?/p>

中國科學(xué)院院士、中國科學(xué)院生物物理研究所研究員陳潤生。 國科大供圖

以下是陳潤生院士與澎湃新聞的對話：

澎湃新聞：您是內(nèi)地第一位教授生物信息學(xué)課程的教師，教材也是您自己原創(chuàng)的。當(dāng)時您是如何設(shè)計的課程體系？在這種“無先例可循”的學(xué)科建設(shè)上，有哪些經(jīng)驗分享？

陳潤生：第一次把生物信息學(xué)作為一門課程是在1988年。之所以開設(shè)這門課，跟我在國外和在國內(nèi)的經(jīng)歷有關(guān)。在國內(nèi)，我參加了唐敖慶先生的量子生物學(xué)講習(xí)班；在國外，我做的是生物大分子的電子結(jié)構(gòu)和空間結(jié)構(gòu)的理論研究。所以，我先把這兩部分內(nèi)容融合起來，作為理論生物學(xué)的一門課程，講給第一批學(xué)生聽，那個時候的學(xué)生大約有30個人。

兩年之后，人類基因組的概念在科技界被大家逐漸關(guān)注，那時我也在為自己未來的科研選擇方向和重點。當(dāng)時我認(rèn)為破譯人類遺傳密碼一定是未來重要的科學(xué)事件，所以我把講課內(nèi)容逐漸從理論生物學(xué)過渡到生物信息學(xué)。后來就在生物信息學(xué)這個軌道上，不斷地更改、更新自己的教學(xué)內(nèi)容。

生物信息學(xué)第一個階段是遺傳密碼的破譯，也叫測序基因組時代的生物信息學(xué)。后來，我們有了生物芯片和功能基因組，第二部分的內(nèi)容就升華到功能基因組階段，再后來，有了系統(tǒng)生物學(xué)，就把生物信息學(xué)增加了系統(tǒng)生物學(xué)內(nèi)容。整個課程的演化完全緊跟國際上該領(lǐng)域的發(fā)展，不斷地更新。我想這也是學(xué)生們樂意學(xué)這門課的原因，能夠使得他們緊跟這個時代發(fā)展，使得他們站在國際這個領(lǐng)域發(fā)展的前沿。

澎湃新聞：您研究的生物信息學(xué)包含著對基因組信息的獲取、處理、加工、分布、分析和解釋，通過挖掘生物大數(shù)據(jù)來分析深刻的生物學(xué)內(nèi)涵。如今生物信息學(xué)與AI大模型發(fā)展迅速，您認(rèn)為它們將如何改變生命科學(xué)研究范式？

陳潤生：我在1992年參加人類基因組計劃時是負(fù)責(zé)理論分析的，在理論分析過程中會用到各種各樣的工具，早在1988年我就用復(fù)雜神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，也就是現(xiàn)在所謂的人工智能做研究工作。

在參加人類基因組計劃之前，我們公開發(fā)表的論文有一些就是用復(fù)雜神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)或者機器學(xué)習(xí)的辦法研究這個大分子的特征，所以在1992年我參加人類基因組以后，自然地就把這個方法用到了生物信息學(xué)研究當(dāng)中。

雖然那個時候我們不叫人工智能，但是也早已經(jīng)把人工智能這個方法用來解析基因組。例如發(fā)現(xiàn)基因組當(dāng)中哪些地方是基因，也用到了人工智能的方法?，F(xiàn)在有了大模型，使得對基因和整個生物信息學(xué)的研究，有了一個更加全面的工具。因為大模型提供了大語言模型，把人類的所有知識都集成起來了，也使得整個生物信息學(xué)作為一門學(xué)科上了一個臺階，有了更好的技術(shù)基礎(chǔ)。

澎湃新聞：早期生物信息學(xué)研究面臨“數(shù)據(jù)少、算力弱”的困境，如今算力與數(shù)據(jù)已不再是主要矛盾，您認(rèn)為當(dāng)前生物信息領(lǐng)域發(fā)展面臨的挑戰(zhàn)是什么？

陳潤生：在信息領(lǐng)域，我認(rèn)為人工智能的發(fā)展帶來了前所未有的重大挑戰(zhàn)。人工智能本身是希望用數(shù)字技術(shù)來完成或是實現(xiàn)人腦的智能。這是人類從來沒有的新的事物，這個新的事物會從根本上改變所有工作、研究、生活的范式，這在人類的歷史上是重大事件。

而挑戰(zhàn)的核心科學(xué)哲學(xué)問題就是，數(shù)字智能能否超過人類智能或者腦的智能，這兩個智能體將如何協(xié)同？

“AI教父”辛頓在他的報告里講了一個非常形象的例子，等于我們培養(yǎng)了一只老虎崽，它長成老虎的趨勢是不可改變的。那長成老虎就可能吃你怎么辦？這就是培養(yǎng)了一個人工智能面臨的問題。這只老虎可能你用好了對人很有用，它是一種新的生產(chǎn)力，它有自己的訴求，有自己的智能，但是它也可能起壞的作用。所以辛頓認(rèn)為，人工智能將來要并行發(fā)展為兩類，一類是為人類社會發(fā)展服務(wù)，另外一類要培養(yǎng)未來的數(shù)字智能，讓它形成一個善意的智能，而不要成為破壞人類的智能。

澎湃新聞：您曾指出，對比發(fā)達(dá)國家，我國在基礎(chǔ)研究階段已有趕超趨勢，但臨床轉(zhuǎn)化的道路“道阻且長”。不斷涌現(xiàn)的基礎(chǔ)科研成果，并沒有在成果端得到效率體現(xiàn)。您認(rèn)為應(yīng)如何提升臨床轉(zhuǎn)化能力？

陳潤生：我們知道整個生物醫(yī)學(xué)的研究，實際上終極的目的是改善人類生活，提高人類健康的素質(zhì)。醫(yī)院是為人類健康服務(wù)的，因此它也是獲得各種各樣健康信息的第一場所。所以我們知道，人工智能在健康領(lǐng)域的發(fā)展其實跟醫(yī)院是有緊密的相互作用的。

我們知道一個人工智能是三個要素組成的，一個要素就是算力，這個是由芯片發(fā)展。第二個就是模型，就是怎么來建造一個物理的系統(tǒng)，能夠來變成一個信息加工的場所。第三個就是所謂數(shù)據(jù)，醫(yī)學(xué)的數(shù)據(jù)很多是來自臨床，所以臨床數(shù)據(jù)的收集整理是發(fā)展專業(yè)大模型不可或缺的關(guān)鍵部分。所以如何把數(shù)據(jù)收集起來，如何把這些數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)化，讓這些數(shù)據(jù)能夠不僅僅是一個醫(yī)院，而是把各個醫(yī)院的數(shù)據(jù)都整合起來。這是未來做好生物醫(yī)藥大模型的關(guān)鍵性步驟。

澎湃新聞：您認(rèn)為目前關(guān)于人工智能和生命科學(xué)的這個交叉領(lǐng)域，還有哪些地方是空白的？您覺得哪些領(lǐng)域值得科研人員繼續(xù)探索？

陳潤生：人工智能可以說是一個平臺，是個范式，每一個領(lǐng)域都應(yīng)當(dāng)為自己這個領(lǐng)域建一個專屬于它的模型。有很多的垂直模型還沒有建設(shè)，所以總體來講還有很多的發(fā)展空間。

我認(rèn)為人工智能本身也還在發(fā)展，很多人工智能的專家認(rèn)為人工智能目前只有5歲到10歲的年紀(jì)，很多的人工智能的理論還在不斷發(fā)展。有一些著名的科學(xué)家質(zhì)疑現(xiàn)在用的大模型的這套理論體系是能夠長久地保存嗎？有人講只有幾年時間，過了幾年它就被推翻了，會有新的智能模型出現(xiàn)，從各個垂直模型到總體的人工智能系統(tǒng)理論的發(fā)展，有太多值得斟酌和考慮的空間。

此外，科學(xué)發(fā)展永遠(yuǎn)是交叉融合的。新的學(xué)科不斷出現(xiàn)，這是一個歷史科學(xué)發(fā)展的必然。因此我鼓勵年輕人不斷探索未來，不斷去關(guān)注學(xué)科交叉融合。

我希望年輕人做一些別人沒有做過或別人沒有想過的事情。年輕人應(yīng)當(dāng)更勇于為社會做出自己的一份貢獻(xiàn)，去探索一些有利于社會的，但是別人沒有做過沒有想過的事，這樣社會才能更加活躍，更加積極。

而科學(xué)本身是要傳承的，傳承是需要教育的，所以科學(xué)本身的發(fā)展有賴于科學(xué)教育。如果一個科學(xué)家能夠肩負(fù)起這個教育家的責(zé)任，當(dāng)然是很好的，但畢竟科學(xué)家和教育家是不同的，科學(xué)家要成為教育家的話，應(yīng)當(dāng)在教育這個領(lǐng)域探索和努力，才能夠肩負(fù)起教育家的責(zé)任?？茖W(xué)家要變成教育家，這是科學(xué)發(fā)展的需求?？茖W(xué)能夠傳承，能夠使得我們不斷地培養(yǎng)年輕人，這是一個系統(tǒng)的延續(xù)性的工作。