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2024世界顶尖科学家协会奖获奖者华东师大开讲

2024年10月23日卓越育人

　　为了创造机会让世界顶尖科学家走进大学校园，促进高水平国际交流与合作，提升师生们的学术视野，在世界顶尖科学家协会上海中心和吴泾镇人民政府的大力支持下，10月22日，六后宝典资料大全邀请2024世界顶尖科学家协会奖两位获奖者在大零号湾文化艺术中心作精彩报告并进行现场交流，700余名师生校友到场参会。会后，中国工程院院士、华东师大校长钱旭红会见了两位科学家，与两位科学家进行了深入的交流。报告会由华东师大副校长施国跃主持。

2024世界顶尖科学家协会奖获奖者校园行华东师大站举行

中国工程院院士、华东师大校长钱旭红会见杰瑞米·内森斯（左）和乔恩·克莱因伯格（右）

　　2024顶科协奖“生命科学或医学奖”获得者，约翰斯·霍普金斯大学医学院分子生物学与遗传学、神经科学和眼科学讲席教授，霍华德·休斯医学研究所研究员杰瑞米·内森斯（Jeremy Nathans）首先作题为“Color Vision, X-chromosome Inactivation, and the Female Advantage”的报告，通过自然界中几张不同色彩的生物照片告诉我们，彩色视觉不仅具有美学价值，而且在自然界美丽的和谐中具有重要意义。例如对于植物来说，色彩鲜艳的果实更容易被其他动物发现和食用，从而利于种子的传播；许多雄性动物拥有色彩斑斓的羽毛；许多生物以其鲜艳独特的外表向捕食者发出“我有毒”的警告。

2024顶科协奖“生命科学或医学奖”获得者杰瑞米·内森斯

　　人类对颜色的探索由来已久。早在1666年，英国科学家艾萨克·牛顿（Isaac Newton）进行了著名的三棱镜色散实验，太阳光通过三棱镜折射后被分解成多种颜色，证明了太阳光是由多种颜色的光组成的。在之后的研究中，科学家发现了视黄醛11-12位的化学键有顺式和反式两种状态，而这两种状态的转换对视觉的产生具有决定性作用。人类光受体细胞的光受体蛋白通过感受结构域的三个氨基酸的不同感知不同波长的光，从而将光转化为颜色视觉。因此，人类光受体基因序列高度保守，仅通过微小的编码序列差异来感知不同的颜色。由于人类对红色和绿色的感知基因位于X染色体上，因此女性对于色觉感知具有天然的优势。更重要的是，红色和绿色两个基因位置相邻，容易发生重组，因此容易出现色盲和色弱，尤其多发于男性。

　　正常小鼠是色盲，杰瑞米·内森斯教授通过将色彩基因插入小鼠基因组，可以让小鼠看到多种颜色。因此，彩色视觉主要是由视觉光感受细胞，而不是大脑的视觉中枢决定的。这为纠正人类色盲提供了可能。

杰瑞米.内特森教授与现场观众交流讨论

　　杰瑞米.内特森教授还与现场观众进一步交流讨论了女性X染色体一条基因失活的机制。这是表观遗传和X染色体基因表达调控非常重要的一个科学问题。

　　2024顶科协奖“智能科学或数学奖”获得者康奈尔大学计算机科学和信息科学讲席教授乔恩·克莱因伯格（Jon Kleinberg）教授在题为“Revisiting the Behavioral Foundations of Algorithms”的报告中，对于“网络是什么”的问题，提出了两个有趣的隐喻，网络则一直在这两种隐喻中保持平衡。首先，网络是一个巨大的通用图书馆，它包含着大量的人类知识，通过超链接互相关联；同时，网络也是数十亿人群的巨大集合，人们将网络作为社交容器实时地传播着情绪和信息。有趣的是，这两个描述互联网的隐喻实际上比技术的出现要早得多（1945年）。同样，我们认为社交媒体是近年的新发明，但从1945年起，所有媒体在某种程度上都是社交媒体。但如果所有媒体都是社交媒体，如何区分现代社交媒体呢？克莱因伯格教授认为现代社交媒体的创新之处在于它是真正的算法媒体。

2024顶科协奖“智能科学或数学奖”获得者乔恩·克莱因伯格

　　与传统媒体不同，算法基于我们过去的行为来调整我们看到的内容。然而，这种算法优化的行为也带来了挑战。一方面，算法不仅仅是在优化我们的体验，它们也在试图塑造我们所处的环境，给你它认为你想要的东西，然而很多时候算法越优化，我们可能越不开心。另一方面，算法的强大能力可以作为我们的搭档，如大语言模型，但是随之而来的问题是算法搭档造成的潜在风险又该如何归责？比如当自动驾驶的汽车发生事故，应该由司机担责还是由算法担责？这些都是需要我们关注的问题。

　　此外，乔恩·克莱因伯格教授认为，在使用社交媒体时，用户心理实际是矛盾的，他们有两组相互竞争的偏好，一套冲动的偏好，决定现在想要什么；一套更具反思性的参考，能够规划未来。如何定义用户使用社交媒体后的满意程度？这是很困难的，针对这个问题的算法设计也有很大的挖掘空间。他认为，对于这个问题，首先要分清“想要”和“应该”。比如，一个人“想要”吃薯片，但是出于健康考虑他“应该”吃沙拉；一个人“想要”看复仇者联盟，但是他清楚自己“应该”看一些更有意义的纪录片。而“时间”则是分辨用户选择“想要”和“应该”的关键因素。总的来说，人们在更短的时间内消费“想要”的商品，在更长的时间内消费“应该”的商品。

　　那么在这种情况下，算法是如何满足用户偏好？事实上，社交媒体满足用户的方式是用户选其所“想”，社交媒体再通过数据和算法追踪揭露用户偏好。但用户偏好内部是存在矛盾的，通过数据揭露用户偏好的方式，什么时候产生好结果或不好的结果是指导算法和推理的关键。为此，乔恩·克莱因伯格教授设计了一个模型，对用户矛盾的偏好进行建模。通过建模进一步分析基于用户行为设计算法的社交媒体无法让用户满意的原因，并进一步通过解释用户数据、问卷调查用户兴趣、强制用户休息等方式去改进。乔恩·克莱因伯格教授表示，这是一个很新颖、值得讨论却也很基础的内容，鼓励大家多多思考领悟，从身边基础的事情探索有价值的问题。