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未来·无限

简介

GIST

主持人:香港电台公共事务组

身处世界关键的转折,需要眼界和知识。
每个星期六,我们会邀请一位科学家,介绍在其研究范畴内一个正在影响世界未来发展、我们不可不知的趋势,以专业和视野来培养具前瞻的预测与洞察力。
星期六早上,让我们看远一点,看到未来的无限可能。

监制: 林嘉瑜
制作: 张璟莹

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12/07/2025

从沙士到过敏性疾病的基因研究

嘉宾:香港中文大学生物医学学院副院长(研究)徐国荣教授

「我是徐国荣,我是香港中文大学生物医学学院教授及副院长,主管学院的研究事务。我的研究领域聚焦于基因组学与生物信息学在人类疾病中的应用,关注包括传染病、癌症及过敏相关疾病。」

徐国荣教授形容,自己的研究生涯大致可分为三个十年的阶段。

 「在第一个十年间,我主要从事人类基因组研究,成功发现并命名了人类两万多个基因中的十个基因。后来这些基因的研究人员也运用到我所提供的资料和基因序列,就像我命名了天上的星星,不过星辰无限,人类基因的数量只有两万多个。我的第二贡献是在沙士疫情期间,当时引起很大的恐慌,亦是全球首次出现这么大规模的疫症爆发。我与卢煜明教授当年合作进行病毒基因组研究,找出基因突变如何追踪病的源头和传播,最后以PCR技术进行病毒检测,这些发现影响了往后全球抗疫的工作。最近十年间,我的研究着重于过敏性疾病,包括研究尘蟎过敏与益生菌,我在过敏诊断与治疗领域尽了最大的努力,这些方面的研究仍在推进当中,仍未完结。」

在2003年沙士疫情爆发期间,徐国荣教授的团队率先破解了沙士冠状病毒的全基因组序列。

「沙士疫情的回忆是最难忘的,既危险亦刺激,当时我有十六位职员和学生一起进行病毒基因组研究,我跟他们说,如担心生命安全可以离开,最终有十四人留下,分为两组日夜不休地工作,最后用了十六天完成基因组破解。那时我整整一个月,每天仅睡两、三小时。 」

 徐国荣教授回想,三十多年前投身科研的时候,环境和现今截然不同,寄语年轻科学家拥抱全球化,建立距地域的研究网络。

 「我初投身研究时,电子邮件、互联网尚未普及,科学研究进度相对较缓慢,现在瞬息万变,现时进事科研要不断学习,不断创新,不断接受挑战,不能几十年只固守单一领域。近年亦非常强调研究的转化,过往很多研究是兴趣主导的,我不是说要放弃兴趣,兴趣是重要的,但不要忘记研究如何能造福人类,这才可让研究有更大的收获和影响力,这同一时间会带来巨大的满足感,当看到自己的研究能帮助成千上万的人时,即使有天离开科研圈子,影响力将延续。第三点是我们要拥抱全球化,我常常想,有时从事一项研究,全球有其他几十组人也在进行同类的工作,如何能做得出色,其中一个方法就是合作,大家互补优势。 最后,建立同心合力的团队是研究的关键,正如沙士期间我和其他十五人的团队,以生命完成工作,团队平时要有良好的沟通和共同的理念,患难与共,团队是成功的首要。」

12/07/2025 - 足本 Full (HKT 09:20 - 09:30)

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以数学描绘世界

主持人:香港电台公共事务组

嘉宾: 香港大学谢仕荣卫碧坚基金教授(数学)及数学系讲座教授莫毅明

「我是莫毅明,是香港大学数学系讲座教授,亦是明德教授,是谢仕荣卫碧坚基金教授。我的研究领域是基础数学或纯数学,专注研究复分析、复几何、代数几何及其应用。总括来说,我会将自己称为一个纯数学的专家,我觉得纯数学会越来越有用,将来纯数学的专家应该在各个方面都要认识,他们需要寻求这些已经发展出来的领域的界面,而在界面上发展一套新的理论去解决一些新问题,和寻找应用。」
  
数学一般分为纯数学、应用数学和数学科学。 教授认为,纯数学和应用数学之间的分界模糊,进行纯数基础研究的时候,未必一定知道应用场景是什么,不过纯数学正正提供了理论,令后人或者其他领域的专家,可以总结出应用的方式。
 
「 举例今天的电子通讯,所谓的密码学,其实很多时候都是利用数论的方法。 数论是历史悠久的一门学问,如果说得比较远的话,其实由希腊已经开始有了,数论提出解决整数方程的方法,例如一个方程能否有解,如果有解的话,有几多解,是回应这一类的问题。 今时今日我们经常用到密码学的方法,其实是从一些数论方法提取出来。 在将来的世界,量子计算机会发展出来,量子计算机会令一些传统密码学的方法不可以应用,因为现在量子计算的方法可以破解经典密码学所用的方法,将来很可能会应用更加丰富的数学内容。另外,纯数学有很多理论问题,例如会研究对称。 对称有很多种形式,对称在物理学上会应用到,在方程式的解当中也可以应用,代数里面亦应用到。 如果我们没有理论,当你解决了三次、四次方程之后,会有好多人尝试去解五次方程。 因为当时三、四次方程式的解,是一个很大的发现,但后来数学理论就得出这样的结论,就是如果要解五次方程的话,这种方法行不通。 如果没有理论支撑的话,你只会花好多时间去做没可能做到的事。 」

展望未来,数学对后世的影响,包括会引导人工智能如何发展。

「人工智能最基础的是数学理论,例如需要用神经网络。 目前来说,人工智能很多成功的例子,是一种经验主义或实证哲学的方法,就是我们知道它可以行得通,但我们往往不知道,为何行得通。 所谓知道行得通,就是某些程式行得通,但是不明白其根本原因时,就往往会出现问题,譬如它的可信度有多高,诸如此类的问题。 数学一定是可以帮助我们去解释人工智能基础能够成立的原因,或者引导它将来某些发展。人工智能其实很多方面都需要用到纯数学里面的方法,当然它有很多是近似值的方法,或者优化理论的方法,但这些都是取材于纯数学里面的方法,例如微积分、微分方程、泛涵分析等各种方法都会应用到。另外,在生物学中有生物数学,生物数学和物理中用的数学有一定的分别。生物所学的发展将会是一个重要的范畴。我相信这个也会用到很多纯数学的方法,例如概率论、图论、优化论等。数学整体来说,对将来的影响,我想除了这些具体的应用之外,还有的就是理念。 随着社会的发展,一般人或者在大学教育中,基础数学的认识应该提升。 在很多地方,微积分是一个必须修读的课程,不论是文科或者理科生,这都是基础的知识来的。我们要描绘这个世界,需要有很多数学的方法,包括微积分和线性代数,这些其实在我们的日常当中都在应用,或许很多人并不知道正在应用的方法。」

香港电台第一台

02/11/2024 - 足本 Full (HKT 09:20 - 09:30)