在高交会上，潘毅院士是一名非常忙碌的嘉宾，仅仅在16日上午，他就在两个论坛上发表了两场演讲。潘毅是中国科学院深圳理工大学计算机科学与控制工程学院院长、美国医学与生物工程院院士、俄罗斯工程院外籍院士、乌克兰工程院外籍院士、欧洲科学与艺术院院士。来深圳工作之前，他长期在美国高校的计算机系任教，潘毅开创了一个新的领域，以云计算、大数据分析、人工智能等工具进行生物信息和医疗信息的研究。在接受深圳特区报记者专访时，他表示非常看好深圳的未来，并称赞“深圳的创新能力比肩硅谷。”

开启交叉型学科做别人不愿做的研究

深圳特区报：你一直是计算机方面的权威专家，是什么样的原因让你转向了生物信息和医疗信息的研究？

潘毅：这是一个很好的问题。当时我在美国乔治亚州立大学任计算机系主任，这个系并不大，当时我就在思考一个问题，怎么把计算机系做大，怎么把研究做出特色。对于我们来说，只有一个方法超车，就是做别人不太愿意做的，开启一个交叉型的学科研究，就是以计算机为工具来进行生物信息和医疗信息的研究。后来在我的带领下学校的这些研究达到了世界顶尖的水平。

深圳特区报：让计算机系的教授投入他们并不熟悉的领域，这并不容易？

潘毅：为了计算机系的荣誉和发展，一定要这么做，但难度相当大。让人来做比较陌生的事情，人一般是不愿意的。另外，跨专业也是件很辛苦的事。一开始怎么做呢？我们设立了一些新项目，给参与的教授资金，激励他们展开交叉研究，来研究生物算法，研究数据库。教授们慢慢进来，一个研究团队就组建起来了。

深圳特区报：目前对于AI在医学研究方面的应用也有争议，一些教授认为，AI的建议可能出错，持一种谨慎的态度。你怎么看？

潘毅：我讲到一个案例，美国一个4岁的孩子得了怪病17个医生都没有找出原因，但是ChatGTP找出来了，因为大语言模型提供了一些与这17个医生不同的解释。你不要完全依赖AI给出的建议，你要验证，但AI给你的提示，有可能是你之前完全没有想到的。另外，医生在做手术时也可以通过AI进行细节上的比对，找出一些病变的特征，从而辅助医生更精准地实施手术。

深圳特区报：如果我们需要更精准的AI建议，是否先要在算力上有一个精准的标准，依据这个标准来采集信息？

潘毅：在算法的设计上面，做生物信息研究有两种，一种是利用现有的算法去发现新的规律，算法是已设计好的。另一种是把生物信息里的问题抽象出来，去改进算法或产生新的算法。通过改进的算法或新的算法来产生结果，这就是我们的研究。其实，有时候精确的标准是很难找到的。研究时也只能是按照现在掌握的知识、标记和数学来进行，当然肯定也有杂音。

通过直观生动场景激发孩子们对科学的兴趣

深圳特区报：你现在来到深圳理工大学工作，前一阵你还受聘为深圳市龙华区创新实验学校科学副校长，对于激发孩子对科学的兴趣，你有什么建议？

潘毅：我觉得要激发学生们对科学的兴趣，首先要培养学生们的动手能力；另外需要很多直观和生动的教学场景。如果你只是对孩子灌输理论知识，他们可能会觉得枯燥，不愿意学。刚开始学生接触计算机，特别是对于小学生中学生来说，你可以让学生们做一个编程机器人。通过孩子们的控制，让机器人往前后左右走，他会觉得很好奇，还会觉得很有成就感，学生们的兴趣自然就来了。要增加学生们的兴趣，一定要有生动表现的场景，让学生去感觉很有意思。

深圳特区报：你现也投身于深圳的人才培养和科技创新工作，你怎么看待深圳的科技创新能力？

潘毅：深圳的科技创新能力很强，我觉得可以比肩硅谷。深圳有着非常好的激励科技创新的政策，有许多非常有研究能力的大学，在创新方面做了很多有益的探索。深圳还有一批科技创新能力非常强的企业，中国的许多个第一都是从深圳诞生的。我非常看好深圳的未来。

【人物简介】

潘毅，1960年5月出生于江苏吴江，生物信息学领域专家，中国科学院深圳理工大学计算机科学与控制工程学院院长，美国医学与生物工程院院士、俄罗斯工程院外籍院士、乌克兰工程院外籍院士、欧洲科学与艺术院院士。潘毅长期从事计算机与生物信息领域的交叉研究，入选全球前2%杰出科学家榜单和世界顶尖1000名计算机科学家榜单。

（受访者供图）

编辑 秦涵 审读 韩绍俊 二审 范锦桦 三审 田语壮