有人的地方就有江湖，巨頭們一次次的“技術(shù)戰(zhàn)役”就是現(xiàn)代江湖的樣子。各家企業(yè)牢牢把握住科技就是第一生產(chǎn)力的關(guān)鍵，不斷的較量平臺(tái)、技術(shù)、場(chǎng)景、生態(tài)等多方面的綜合實(shí)力，你方唱罷我登場(chǎng)好不熱鬧。

在我們的認(rèn)知中，基因科學(xué)和人工智能都是技術(shù)中的“武林高手”。在一系列新聞通稿中，二者通常會(huì)與“長(zhǎng)生不老”“返老還童”這樣的字眼搭邊，頗有一種笑傲江湖的感覺(jué)。

而細(xì)細(xì)去比較兩者——人工智能正處在關(guān)鍵時(shí)刻，多多少少已經(jīng)滲透進(jìn)了人們的生活，但基因科學(xué)總是“只聞其聲，不見(jiàn)其人”，猶如高嶺之花，被封存在科學(xué)家的實(shí)驗(yàn)室里，少有人接觸其核心技術(shù)。

廣闊天地，誰(shuí)能大有作為？人工智能與基因科學(xué)短兵相接，是取得友好合作，還是一拼高下？在這場(chǎng)世紀(jì)矚目的“華山論劍”中，智能相對(duì)論行業(yè)分析師顏璇開(kāi)了個(gè)腦洞。

從高嶺之花到花開(kāi)遍野

目前，人工智能的產(chǎn)業(yè)圖譜已經(jīng)十分豐富了，金融、教育、醫(yī)療、公共安全等領(lǐng)域都可以看到AI的影子。從這一點(diǎn)來(lái)看，基因科學(xué)雖然是AI的前輩，“名震江湖”的速度卻沒(méi)有后輩來(lái)得快。

基因科學(xué)的應(yīng)用通常集中在基因檢測(cè)。基因檢測(cè)有兩個(gè)應(yīng)用場(chǎng)景，一個(gè)是健康檢查，比如預(yù)測(cè)癌癥等，不過(guò)這一般是富人追捧的高端體檢服務(wù)，讓它“一戰(zhàn)成名”的就是安吉麗娜·朱莉通過(guò)基因測(cè)序檢測(cè)出了自己罹患乳腺癌的風(fēng)險(xiǎn)；另一個(gè)則是商業(yè)化的“算命式”基因檢測(cè)，比如通過(guò)基因測(cè)試你的孩子有沒(méi)有唱歌天賦等，拳王鄒市明的兒子就做過(guò)這樣的測(cè)試。

但這也不代表人工智能略勝一籌。生命科學(xué)這一領(lǐng)域限于研究環(huán)境、技術(shù)條件等壁壘，在前幾年著實(shí)發(fā)展緩慢，但是在近些年，生命科學(xué)的高科技可能就要進(jìn)入一個(gè)爆發(fā)期了。比如基因編輯，大家熟知的就有明星技術(shù)CRISPR/Cas9，在去年，Mitalipov領(lǐng)導(dǎo)的國(guó)際研究團(tuán)隊(duì)就完成了美國(guó)第一例人類胚胎基因修飾的研究。

生命科學(xué)領(lǐng)域的想象力空間會(huì)非常大，當(dāng)然，這類技術(shù)也會(huì)遇到和AI同樣的倫理道德的牽絆。如此來(lái)看，AI或者基因科學(xué)“單打獨(dú)斗”都會(huì)成為江湖中的一條好漢，但是，綜合二者的拿手好戲和一些缺陷，這兩位高手強(qiáng)強(qiáng)結(jié)合似乎更有看頭。特別是在二者都想攻下的醫(yī)療領(lǐng)域里，更是有大顯身手的機(jī)會(huì)。

1、疾病診斷上，AI與基因相輔相成

某個(gè)基因與疾病的相關(guān)性是根據(jù)統(tǒng)計(jì)學(xué)統(tǒng)計(jì)出來(lái)的。比如研究癌癥和人體基因的關(guān)系時(shí)，首先要統(tǒng)計(jì)大量癌癥患者的基因數(shù)據(jù)，然后進(jìn)行比對(duì)，再篩選出相似的基因，即選定可能致癌的基因。

但這樣的結(jié)果卻很容易被推翻，首先是因?yàn)榻y(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)是通過(guò)以往的累積數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)的結(jié)果。而隨著癌癥統(tǒng)計(jì)樣本數(shù)量不斷增加，人們會(huì)發(fā)現(xiàn)更多的相似基因位點(diǎn)，患有癌癥的概率統(tǒng)計(jì)也就會(huì)相應(yīng)地發(fā)生變化。

其次，人類患有某種疾病還與其它因素有關(guān)，比如肺癌的患病就和大氣污染有很強(qiáng)的關(guān)聯(lián)性。但是基因檢測(cè)是接觸不到患者的實(shí)際情況的。

也就是說(shuō)，即使基因檢測(cè)獲得了大量數(shù)據(jù)，對(duì)于疾病的指向性依舊是有限的。而面對(duì)這樣的情況，我們加入AI能夠深度學(xué)習(xí)ToC端數(shù)據(jù)庫(kù)的功能或許會(huì)有助益。

就拿最近美國(guó)斯坦福大學(xué)開(kāi)發(fā)的AI預(yù)測(cè)死亡系統(tǒng)舉例，這個(gè)系統(tǒng)統(tǒng)計(jì)了12個(gè)月內(nèi)死亡患者的近200萬(wàn)份醫(yī)療數(shù)據(jù)，然后通過(guò)深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)利用大數(shù)據(jù)計(jì)算每條信息的權(quán)重和強(qiáng)度，與現(xiàn)有的患者進(jìn)行比對(duì)，就會(huì)生成這個(gè)患者在3—12個(gè)月內(nèi)死亡的概率分?jǐn)?shù)。如此，也能最大限度地保證疾病診斷的正確率。

除此之外，AI可以通過(guò)ChatBot、場(chǎng)景識(shí)別等功能，對(duì)患者進(jìn)行行動(dòng)上的監(jiān)管，更有利于輔助基因的診斷。

2、制藥業(yè)的神助攻

英國(guó)倫敦大學(xué)學(xué)院的皮特.柯文尼教授稱：“通過(guò)病人的基因組序列，可以推斷出酶的形狀，構(gòu)建準(zhǔn)確的蛋白質(zhì)三維結(jié)構(gòu)，篩選匹配藥物，并將結(jié)果告訴主治醫(yī)生給出最優(yōu)處方?！?/p>

將基因測(cè)序技術(shù)和AI的計(jì)算能力相結(jié)合，或許能夠探索出制藥業(yè)的新路徑。以艾滋病的治療藥物舉例，科學(xué)家表示，目前他們建立的50多個(gè)模擬模型，就要配有5000個(gè)處理器的計(jì)算機(jī)不停的計(jì)算12-18個(gè)小時(shí)，還要對(duì)計(jì)算結(jié)果做大量的數(shù)據(jù)分析，才能給出藥物的排序。而在制藥這件事上，AI正在全面提升人類的效率。

3、個(gè)人健康管理終端

基因芯片一直是生命科學(xué)領(lǐng)域想要打造的“法寶”。而將其與AI結(jié)合起來(lái)，會(huì)在哪個(gè)方面實(shí)現(xiàn)突破呢？健康管理。

基因芯片可以快速、準(zhǔn)確的鑒定一個(gè)人的生物信息。與AI只能圖像識(shí)別不同，智能終端+基因芯片或許可以打造出一個(gè)人類GIS智能設(shè)備，這個(gè)豐富的多維度的信息嵌合體可以用來(lái)解讀個(gè)人的健康情況、識(shí)別個(gè)人的身份信息等。相當(dāng)于有了一張智能的、專屬的、可見(jiàn)的“基因身份證”。

這類設(shè)備還可以快速檢測(cè)污微生物或有機(jī)化合物對(duì)環(huán)境、人體、動(dòng)植物的污染和危害?；蛐酒?jīng)過(guò)改進(jìn)，能夠利用不同生物狀態(tài)表達(dá)不同的數(shù)字信息，基于基因芯片和基因算法，還可用于制造生物計(jì)算機(jī)。

從AI“類人”的圈子里跳出來(lái)

一方面，在基因科學(xué)中，解讀人類基因程序語(yǔ)言的意義在于解讀地球生物圈的程序代碼。我們?cè)诮炭茣?shū)上就學(xué)過(guò)，基因是編譯氨基酸的密碼子。除了極少數(shù)的不同之外，地球上已知生物的遺傳密碼均非常接近。因此，根據(jù)演化論，遺傳密碼應(yīng)在生命歷史中很早期就出現(xiàn)。而這一點(diǎn)，對(duì)研究物種的誕生有著非常重要的意義，在以后，我們不排除“人造”地球生物圈的可能性。

另一方面，我們目前提到的機(jī)器人、計(jì)算機(jī)等人工智能是沒(méi)有意識(shí)的，即使我們不斷地嘗試，想讓AI變得更像人，但機(jī)器所做的主要還是認(rèn)知的事情，做的是一個(gè)PatternRecognition，聽(tīng)聽(tīng)聲音，看看圖像。人腦的高級(jí)功能還是無(wú)法移植到AI上。自深度學(xué)習(xí)以來(lái)，AI一直沒(méi)有重大的理論突破，也證明了創(chuàng)造出具有意識(shí)、情感的非生命還是很難的。

美國(guó)哲學(xué)家約翰·希爾勒曾經(jīng)提出“中文房間”的實(shí)驗(yàn)理論來(lái)反駁電腦和其他人工智能能夠真正思考的觀點(diǎn)。在這個(gè)思維實(shí)驗(yàn)里，只要計(jì)算機(jī)擁有了適當(dāng)?shù)某绦?，理論上就可以說(shuō)計(jì)算機(jī)擁有它的認(rèn)知狀態(tài)以及可以像人一樣地進(jìn)行理解活動(dòng)。

在這個(gè)理論基礎(chǔ)上，我們或許可以開(kāi)一個(gè)比較大的腦洞，就是跳出人工智能一定要作為仿生機(jī)器、“類人AI”而出現(xiàn)的圈子，而是利用動(dòng)物的思維，模擬動(dòng)物的程序，這或許會(huì)是一個(gè)具有極大潛力的空間。

來(lái)自澳大利亞新英格蘭大學(xué)的基爾斯蒂·阿爾伯特就曾驚嘆于螞蟻的智能，“螞蟻比我們想象的要聰明太多——我們把螞蟻叫做超個(gè)體，因?yàn)樗麄冃纬闪嗽S多與人類大腦類似的網(wǎng)絡(luò)?！钡拇_，與人類的社交系統(tǒng)相比，蟻群的社交系統(tǒng)相當(dāng)?shù)木堋?/p>

如果把這個(gè)“人造”生物圈當(dāng)作一個(gè)生物進(jìn)化的實(shí)驗(yàn)工廠，那么我們或許可以從中總結(jié)出一套有別于人類的某個(gè)物種的程序語(yǔ)言，要說(shuō)明的是，這種動(dòng)物專屬的程序是一直存在的，比如螞蟻的社交行為，只是在進(jìn)化過(guò)程中沒(méi)有動(dòng)物會(huì)自己總結(jié)下來(lái)。當(dāng)人類能夠縱觀整個(gè)生命歷史時(shí)，總結(jié)歸納一個(gè)物種的程序語(yǔ)言也未嘗不可，而那意味著人類能夠創(chuàng)造以新的程序語(yǔ)言為基礎(chǔ)的“動(dòng)物智能”。

與其讓AI不斷進(jìn)行人工標(biāo)簽數(shù)據(jù)的積累學(xué)習(xí)，不如先構(gòu)建一個(gè)動(dòng)物行為的知識(shí)圖譜，進(jìn)行系統(tǒng)化訓(xùn)練，一旦訓(xùn)練成功，對(duì)于人們來(lái)說(shuō)，受益將會(huì)是永久性的。

最重要的是，當(dāng)基因科學(xué)獲得突破，人類將有機(jī)會(huì)獲得動(dòng)物、植物的非公式性變量波動(dòng)（即情感波動(dòng)），那么，將這樣的波動(dòng)作為數(shù)據(jù)庫(kù)植入到AI中，或許可以解決我們?cè)谌粘Ｉ钪袆?dòng)物語(yǔ)料庫(kù)不足、語(yǔ)義不明晰的問(wèn)題。如果動(dòng)物存在真情實(shí)感，通過(guò)基因技術(shù)+AI技術(shù)，我們或許可以實(shí)現(xiàn)人與動(dòng)物的情感交流。