迈克尔•莱维特：科学发现的第三条道路 | 人物

2013年10月9日，3名美籍科学家马丁·卡普拉斯(Martin Karplus)、迈克尔·莱维特(Michael Levitt，下称“莱维特”)和亚利耶·瓦谢尔(Arieh Warshel)因给复杂化学体系设计了多尺度模型分享了诺贝尔化学奖。

四年后，上述三人中的一位——莱维特来到中国，与包括北大、清华和复旦等在内的高校展开密切合作。莱维特在接受第一财经记者专访时，表达了自己对中国文化的浓厚兴趣，以及对中国科学事业发展的坚定信心。他认为，中国政府在推动科学发展的过程中做了巨大的努力，中国政策执行的高效让这个国度成为最容易实现梦想的地方。

迈克尔·莱维特(Michael Levitt）

将实验带入信息时代

当记者走进复旦光华楼的大礼堂时，莱维特教授刚刚开始他的演讲，现场座无虚席。他身着咖啡色西装，一条大红的领带格外醒目，每次来到中国参加会议，他都会戴上这条“中国红”领带。莱维特这两次来到中国，演讲的主题都是围绕基础科研的时代意义，语言诙谐幽默，观点发人深省。

今年5月，莱维特过了70岁生日，从1987年起，他就担任美国斯坦福大学结构生物学教授，同时还是英国皇家学会会士及美国国家科学院院士。其最大贡献是发展了多尺度计算模拟方法，并将其用于复杂化学体系的研究。

随着理论计算方法及高性能计算的快速发展，计算已成为继实验和理论之后开展科学研究的第三大重要支柱。计算科学带动的信息产业革命正在改变人类的生活方式及认识和改造世界的方式，并将成为国家核心竞争力的重要标志之一。2002年，美国能源部科学部主任Dr. Raymond L. Orbach在世界超级计算会议上就指出，21世纪科学发现的手段发生了改变, 计算模拟的重要性可以与实验和理论相媲美, 高性能计算为科学发现提供了实验和理论之外的第三条道路。

莱维特正是该领域的专家，特别是其在发展多尺度计算方法、开展复杂化学和生物体系模拟、探究生物大分子结构等方面颇有造诣。通常当分子原子相聚一起，会产生电光火石般的化学反应。由于原子太小，传统的牛顿力学已经不能预测它们的行为，这曾经困扰化学家许多年。尽管理论物理学家祭出“量子力学”这一理论，可以帮助化学家们计算原子的行为模式，但在任何一个化学反应中，成千上万的原子不停息地改变行为，分子链构型、大分子、小分子的形状瞬息万变，这不是人力可以简单计算的。

于是计算机工程师出场，将物理学家与化学家的计算模型改写为计算机程序，由计算机帮助大家计算。化学家、物理学家、生物学家、计算机工程师一起，才能进行模型验证，并通过实验来修正计算模型，以了解分子和原子的真实模样和行为。这个工作可以回答很多问题，比如绿叶如何进行光合作用?催化剂如何加速化学反应?为什么吃药可以治病等。它也能指导人们更加有效地开发太阳能电池，制造净化空气的化学用品，或者开发长寿的新药。

正是莱维特等诺贝尔化学奖获得者们所做的工作，让化学家们得以借助计算机的帮助揭示化学的神秘世界。他们仔细审视复杂化学过程中的每一个小步骤，这些细节通常是肉眼难以察觉的。现在，全世界的化学家们每天都在计算机上设计并进行实验。

量子化学和经典物理学联姻

在过去相当长一段时间，当科学家们需要在电脑上模拟分子，他们所拥有的软件要么是基于经典物理学的，要么则是基于量子物理学的，这两种方法各自有着优缺点。

经典物理学的强大之处在于其计算过程相对简单，并且可以模拟非常大型的分子结构，并向化学家们展示一个大型分子的精细结构。但是它也拥有明显的劣势，那就是它无法模拟化学反应过程。

因此为了表现这一部分，化学家们不得不求助于量子物理学。量子物理学的优势则在于量子模拟是不带有科学家先入为主意识的，可以更真实地描述化学反应过程。但它最大的局限性在于需要海量的计算，需要强大的计算机。

在上世纪70年代，计算机技术的发展远未达到今天的能力和速度，这就意味着当时它只能被应用于非常有限的小分子上。美国科学家卡普拉斯在哈佛大学的实验室中迈出了量子化学与经典物理学结合的第一步。卡普拉斯一直致力于量子物理方法的研究工作，他带领的研究组开发的计算机程序可以利用量子物理原理来模拟化学反应过程。他还提出了“Karplus方程”，该方程的原理后来被应用到了核磁共振技术中。

与莱维特和卡普拉斯分享诺贝尔奖的瓦谢尔原先在以色列的魏茨曼科学研究所进行博士阶段的研究工作，也是在那里，他与莱维特教授开始了长期的合作，他们利用魏茨曼研究所的一台超级计算机“Golem”，开发了一套革命性的计算机程序，其基于经典理论，可以实现对所有分子的模拟，甚至是那些巨大的生物分子。瓦谢尔曾在2015年香港中文大学开学典礼的演讲中回忆道：“他(莱维特)是一位优秀的计算机程序员，有了他的帮助，我才能进一步推进蛋白质建模方面的工作，这在以前是不可能的。”

1970年，瓦谢尔在完成博士学位之后，抵达了卡普拉斯在美国的实验室。他也带来了与莱维特共同开发的计算机程序。在那里，他们开发了一套新的计算机程序。1972年，他们公布了这项最新的方法，这是世界上首次实现这两种方法的结合。就这样，他们在两者之间打开了一扇门，将牛顿和他的苹果、薛定谔与他的猫相互结合在了一起。

经过在哈佛大学为期两年的深造，瓦谢尔与莱维特重新会合。他们希望开发出一款程序，可用来研究酶类，以及主导和简化鲜活有机体化学过程的蛋白质。

“正是酶类之间的相互合作让生命成为可能，它们几乎控制着生命体内的所有化学反应。如果想了解生命，就需要了解酶类。”莱维特对第一财经记者表示，为了模拟酶类反应，他们在魏茨曼科学研究所着手研究。但几年后莱维特完成博士后培训后回到了剑桥，两人又在剑桥会合。直到1976年，他们终于实现了自己的目标，发表了全球首个酶类反应计算机模型。

自此，在模拟化学反应时，规模已不再是问题。现在科学家们可以通过计算机进行试验，更深入地了解整个化学的过程。卡普拉斯、莱维特和瓦谢尔所发明的多尺度模型的意义在于其具有普遍性，可用来研究各种各样的化学过程，从生命分子到工业化学过程等。科学家们还可以以此优化太阳能电池、机动车的燃料，甚至药品等。

承认自己的“无知”

莱维特对第一财经记者谈到他的梦想时说：“在分子层面上模拟鲜活有机体，这是一个颇具吸引力的想法。虽然我们所开发的计算机模型已经足够强大，但究竟能在多大程度上丰富我们的知识还需时间来决定。”

莱维特保持着对科学的敬畏。他承认世界上很多问题是应该有技术解决方案的，但是绝大多数的解决方案对于人类而言是未知的。“很多时候，你说你不知道，那就对了，如果你知道，很有可能是错的。”莱维特对第一财经记者说。

莱维特已经开发出了一套针对人体产生蛋白质机制的研究计算方法。不仅如此，他还希望把对人体微小结构研究的方法运用到大脑机制的研究中，比如研究人是如何走路、思考的，甚至应用到城市规划的研究，比如城市是如何组织起来的。“这些问题都无法通过纯粹的数学量化得到解决方案，但是运用计算机建模的方法，就能帮助决策者做决定。比如上海应该在哪里新修一条道路，在哪里需要封闭一条道路。”莱维特对第一财经记者表示，“这些都是非常难的问题，使用计算机的好处是让人更加聪明，比如我带着手机会比我不带手机更聪明，我认为计算机会让人的智慧得到提升。”

针对计算机近几十年的发展，莱维特认为，计算科学是基于计算的力量，过去几十年的发展，计算速度已经提升了上亿倍，所以这是推进未来发展的重要力量。“技术的力量是奇妙的，我使用的第一个计算机比这个房间还大，但现在你用的手机可能比40年前所有计算机加起来的能力还强，但是它却能够装进你的口袋，而且还能与人互动，比如微信。”

而对于目前各大科技公司和风投投入巨资发展的量子计算机，莱维特却存有质疑。他对第一财经记者表示：“你应该要选择正确的建模方式，虽然对药物的设计、医学影像而言，量子计算是有用的，但不是对任何东西，比如蛋白折叠就不能使用量子计算。量子计算机的用途就更加难以确定了。”

他强调，科学是应该追求突破，但这不是讲故事，科学是要验证的。科学存在很多可能性，但是只有少数的才是真实的。“比如量子，它是不确定的，但人们喜欢不确定的东西，这样他们就可以说任何想说的，把什么都跟量子挂上钩，比如量子健康，我喝了一杯量子茶等等。”莱维特对第一财经记者表示，“科学是要相信他们能做什么，而不是他们说自己能做什么。比如我说我有一种量子计算方法，你不应该相信我，我们要一步一步来验证。”

莱维特也提醒包括量子领域的投资人，应该谨慎选择他们的投资标的。“当人们在科学上投钱的时候，要看清楚了。尤其是在中国，这里有很多钱，更需要聪明的投资，需要确定这是个对的方向。在生活中，你做蠢事，不是好事情，你要让自己学得更加聪明。”莱维特对第一财经记者表示。

“突如其来”的中国情缘

莱维特与中国的交集近几年突然升温。在他眼里，中国人最伟大的两件发明是茶和筷子。“筷子是一项非常聪明的发明，我认为比四大发明都有用。”莱维特表示，“当别的民族还在用手吃东西的时候，中国人就使用筷子，这非常卫生。”

今年以来，莱维特频频走访中国的各大高校，已经与包括北大、清华、浙大、复旦、上海科技大学以及西安的几所高校建立起紧密联系。他对第一财经记者表示：“我的兴趣点很广泛，尤其是对于中国。我认为中国是一个能让我做事的地方，政府的效率很高，中国科技的发展是经济社会发展的必然，我可以看到政府对于未来20年的决心。”

他称，自己非常希望亲身参与到中国这一轮由科学推动发展的浪潮中。“科学是跨越国家利益的，科学家是为了人类的整体利益。世界有很多问题，但是一切问题都是有解的，技术的解决方案，比如能源、食物等，所以我们必须要关注未来。”莱维特对第一财经记者表示，“如果中国科学家有所发现，那么整个世界都将受益。我认为中国政府有意推动事情向好的方向发展。”

最近复旦大学、浙江大学等中国多所一流大学为莱维特颁发了名誉教授证书。复旦大学还有意聘请莱维特作为全职教授，为其类脑智能科学与技术研究院工作。对此，莱维特表示：“很多科学家来中国，是看中这里的实验设施以及资源，但是我更加看重参与中国的发展。我觉得中国需要发展和教育自己的人才，虽然外来的知识同样重要。”在斯坦福大学，莱维特的实验室已经拥有五六个中国学生。“他们就好像是我的孩子，我已经有一些中国的孩子。”他说道，“我们应该鼓励年轻人去创造可能性，做他们喜欢做的事情，因为新的科学是难以预测的。”

莱维特称，中国政府推动人工智能和脑科学的研究与发展是最吸引他的地方，他也能够利用计算结构生物建模的专业赋能中国人工智能的发展。“在生物方面，是从最小的结构开始研究，如果你想一下手表，里面的一个零件，可能只有百分之一的大小，从小到大的研究，是非常有挑战的，也很有意思。”他向第一财经记者说道，“计算机建模可以应用于多个领域，比如政治、对话、城市等，通过建模，会加深对事物的理解，大脑就是一个方面，虽然有挑战，我也不知道未来会如何，但是这正是科学有魅力的地方。计算机、深度学习，这些已经和人脑科学相连，最好的事情是大家都想到一块儿去了。”

莱维特认为，从中国近几十年的发展来看，已经开始接受普世价值，中国的城市与世界其他城市本质上来讲都是一样的。“我认为人是非常特别的，所有人都是，每个城市也都是特别的，你可能对一些人更熟悉，对你生活的地方更为了解，但是我永远不会说我的城市比其他城市好。人与人之间的互动也是非常奇妙的，这很完美。”他说道。

今年的诺贝尔奖化学奖的获得者之一Richard Henderson是莱维特在剑桥大学的博士生同学。“我们当时的团队也就三、四个人，能出两个诺贝尔奖是非常幸运的。”莱维特告诉第一财经记者，“我认为要出诺贝尔奖，实验室不需要很多人，我的实验室从来都是只有几个人的小团队，小团队才充满可能性。”

Richard Henderson和莱维特一样，都是生物物理学家。对于诺贝尔化学讲频频授予生物和物理学家，莱维特认为，旧的化学的定义已经没有用了。化学是很广泛的，一切关于材料、纳米或者药物的都属于化学的范畴，“我可以说我的研究是化学、生物、医药，或者生物化学、生物医药。现代科学的发展，需要越来越多跨界的合作交流，这更加重要。”