主持人：香港電台公共事務組
11/04/2026 - AI人工智能與神經罕見病謎團
嘉賓：港大醫學院生物醫學學院副教授兼副主任（科研與創新）張知恒
「我是香港大學生物醫學學院副教授兼副主任（科研與創新）張知恒博士，其實我的興趣是找出基因如何影響神經系統，發育過程的演變以及如何透過基因去調控不同神經的形成。」
三十年前，科研界在神經系統發展方面的研究尚未流行，張教授已對這方面產生濃厚興趣。
「我是在香港中文大學生物化學系畢業的，當時其中有一科就是關於神經系統的發育的課程，當時其實在香港來說尚未很流行，但我其實對神經系統的發展和形成是非常之有興趣，所以在那時開始接觸研究這個課程，去讀，亦都提升很多興趣，亦都參與一些實驗，到現在差不多三十年，一直對神經系統的發育和基因調控都非常有興趣。」
AI人工智能和大數據發展日新月異，張教授認為，未來甚至可以利用這些工具，拆解神經罕見病中，尚未解開的謎團。
「其實現在科技不斷進步，所有研究的工具亦都不斷發展得很好，比我讀書那年，其實研究的工具很有限，亦都沒有AI，也沒有互聯網。現在其實新一代，未來十年後我覺得可以利用這些AI的工具，或者大數據去回答以前很多病還未清楚的機制。其實還有很多罕見病或神經疾病，我們還未很清楚機制。因為當時沒有AI或其他研究的工具，現在這些工具已經發展得很成熟，亦都很多大數據出現，我想可以未來十年利用這些AI或研究工具，進行一些還未理解得很清楚的罕見疾病，特別是對神經疾病的機制，可以從而找出新的藥物的研究。」
張教授又勉勵年輕科學家，即使面對失敗，亦不要放棄追尋自己的夢。
「我覺得現在年輕的科學家，或者接下來讀對科學有興趣的人士，其實如果你找到你自己喜歡的科目的研究項目，就不斷去繼續追尋，雖然時間很長，中間亦可能會有失敗的情況，但不要緊，因為我都失敗了很多次，有時做實驗十次有九次都是失敗，但那一次你找到你要找的結果，其實那種成功感，對我來說在其他工作是找不到的。我希望這個成為一個推動力，加上現在有AI等很多其他的輔助工具，可以加快了研究，或者多了不同研究的方法，增加成功的機會，亦都可以找到更加多的發病機制，亦都可以推動將來找出新的治療方法，希望他們可以繼續追尋自己的科學夢。」
主持人：香港電台公共事務組
嘉賓：嶺南大學協理副校長（策略型研究）、數據科學學院署理院長、研究生院院長、利榮康計算智能學講座教授鄺得互教授
「我是鄺得互， Sam Kwong, 我現時擔任嶺南大學的協理副校長，主要負責策略型研究，同時也是數據科學學院署理院長和研究生院院長。我的研究方向主要集中於圖像和視頻領域，現時人們是使用人工智能的方法來進行的。我在香港高等教育界工作超過三十年，1989年我從加拿大回到香港後在城市大學工作。 我算是香港大專院校轉型的第一代參與者。早期的大專院校以教學為主，應該直到九十年代，香港的大學開始轉型為研究型大學。我記得1996年參加一個會議時與一位加拿大學者交流，對方笑說：『你是來自香港的嗎？ 我從來不知道香港會做嚴肅的研究。』那時候我們予人的印象並不是專於研究的，直至九十年代中期，香港大部分學者開始積極投入研究工作，我也是其中一員。」
鄺得互教授早期從事的研究是有關於文字、聲音、圖象以及影片的資料壓縮技術。
「為甚麼需要用到壓縮技術？因為當時的記憶體遠不如現在充足，無論是圖像還是文檔，壓縮技術都非常重要。文件的壓縮要求是無損的，即每個字都不能遺失；而圖像壓縮則可以有損，因為人眼未必能察覺，我們於是利用有限的記憶體資源儲存更多內容。無論是圖像還是語言，都有重複的資料，而壓縮就是將這些重複部分減少，同時讓人感覺不到差異。」
鄺得互教授說，每位研究者都希望自己的工作能對社會有益，檔案壓縮技術原來與環境保護有關係。
「每個人從事研究也希望成果對社會有用處。 為何需要壓縮技術？雖然每次文檔壓縮後節省的容量不多，但全世界每天的圖片瀏覽量巨大，數據中心伺服器的碳排放其實很多，對環境構成污染，只要作微小的改善，就可以為環境帶來一點正面的影響。我不敢說我的研究帶來巨大的影響，不過我們進行研究時，要考慮技術如何為社會和人類福祉帶來好處。」
