獨家專訪諾貝爾獎得主萊維特:疫情發展軌跡可預測,願意接受批評

2020-07-03 世界頂尖科學家論壇

在昨天的推送中,我們獨家報導了世界頂尖科學家協會(WLA)副主席、2013年諾貝爾化學獎得主、計算機大師麥可·萊維特(Michael Levitt)領銜的科研團隊的最新科研成果《通過最佳擬合直線預測某地區新冠肺炎(COVID-19)疫情發展軌跡》(點擊閱讀原文),發表於科學預印本平臺medRxiv上,引起廣泛關注。

這是萊維特第一次在預印本平臺首發自己的研究成果,他希望在疫情這樣的大背景下,能夠儘可能快速地推動研究成果的公開,並促進科學的交流和合作。他願意享受「被批評和質疑」,而科學就是應該互相交流的。

獨家專訪諾貝爾獎得主萊維特:疫情發展軌跡可預測,願意接受批評

萊維特參加第二屆世界頂尖科學家論壇 | WLF

新冠疫情期間,萊維特一直活躍在公眾的視野中,中國疫情爆發伊始,他與妻子第一時間共同撰寫了聯名信件,為中國人民加油打氣(點擊閱讀:73歲諾獎科學家、WLA副主席萊維特獨家來信:願為中國抗疫提供幫助),並開始利用的他對數據的敏感和幾乎是畢生「痴迷」積累的經驗投入到對新冠疫情的研究中。

73歲的萊維特是少有的活躍在社交媒體上的諾貝爾獎科學家,堪稱一個國際「科學網紅」。他通過Twitter不斷發聲,分享自己對各地疫情的研究報告,他甚至認為「Twitter比其他國家科學院或者科學家交流平臺更有價值,因為可以實時進行互動,並收到批評。」

獨家專訪諾貝爾獎得主萊維特:疫情發展軌跡可預測,願意接受批評

萊維特Twitter截圖

在日前參加林道諾貝爾獎得主大會一場名為「Corona – The Role of Science in Times of Crisis,(新冠病毒——危機時期科學的作用)」的會議中,他開誠布公的表示——

「批評是一件很美好的事情。因為作為一個科學家,你必須忍受得了批評。你不能總是永遠高高在上,企圖要求群眾信服你所有所說的東西。這是我們科學一直以來的弊病:一直擔心我們所說的東西會削減我們的權威性。不願意和非科學家互動。」

因為對自己數據的公開,以及言辭大膽的對各地疫情的預測,萊維特「如他所願」,接受到了來自各方的批評,尤其來自流行病學專家。北京時間今天晚上,萊維特就其最新發表的科研成果,接受了WLF獨家專訪。

WLF:您認為該研究最大的價值和意義以及未來給到傳染病防治的啟示在哪裡?

Levitt:這一成果將幫助我們理解對流行病的預期,可以幫助有效和智能地控制流行病,而不會引起大規模的恐慌、封鎖隔離以及由此造成的經濟和社會破壞。這非常重要。我們最初對疫情在中國湖北的爆發以及此後疫情的控制感到樂觀,這使我相信該病毒是可控的。我們現在發布的數學和數據分析表明確實如此。

WLF:計算機超算在這樣大數據樣本下發揮了哪些作用,哪些是之前已經有積累,在本次疫情中發揮作用的?

Levitt:沒有。所有計算都是在小型個人計算機上完成的。這項工作是關於仔細的數據分析和巧妙的轉換數據的方法。它以24個數字開頭,因此不是大數據或AI。不過,我認為AI可以用來查看我們每天生成的圖表並確定哪裡有新的發現。

WLF:在這項研究中,遇到的最大的困難在哪裡?

Levitt:是來自科學同行們的敵意,他們認為我們應該將工作留給流行病學專家來進行。事實證明,我們在分析分子動力學和尊重數據軌跡方面的專業知識對於找到正確答案非常重要。

WLF:對於該研究引起的爭議,尤其來自流行病學家的爭議, 您如何看待?

Levitt:專業流行病學家的模型不準確,也無法從數據中學習。他們的預言導致歐洲和美國的恐慌。

獨家專訪諾貝爾獎得主萊維特:疫情發展軌跡可預測,願意接受批評

萊維特正在推特上與網友互動,實時用自己的模型為網友解答他們想要了解的疫情問題

WLF:您對疫情未來走勢如何判斷?

Levitt:我們認為,即使有多個疫情爆發,疫情的軌跡也可以很好地預測。德國、義大利和紐約市的結果令人鼓舞。

WLF:在這場疫情中,也出現了很多的信息疫情,甚至人們不相信科學,您作為科學家認為如何重振科學的聲音?

Levitt:我在Twitter(@ MLevitt_NML2013)上變得非常活躍,我也發現公眾非常願意準備學習。在許多方面,這些隨機的追隨者比科學同事更容易交流。

萊維特研究團隊在自己的學術論文中公開了所有的研究數據,以及開發了APP供公眾檢驗和查詢自己的數據模型,萊維特透露,團隊還在繼續打磨研究成果,並且開發Python程式語言版本,通過一些技巧來加快運算速度。

萊維特願意接受來自全球的檢驗。

關於萊維特研究所有的表格和數據都可以通過以下APP查詢:

1、不同國家最近更新的數據和圖片分類顯示 :http://levitt1.herokuapp.com/
2、最佳直線預測表圖表:http://levitt.herokuapp.com/
3、論文全文:Levitt, M., Scaiewicz, A. & Zonta, F. (2020). Predicting the Trajectory of Any COVID19 Epidemic From the Best Straight Line. medRxiv. https://doi.org/10.1101/2020.06.26.20140814

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