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、技術(shù)、場景、生態(tài)等多方面的綜合實力，你方唱罷我登場好不熱鬧。

在我們的認知中，基因科學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，二者通常會與“長生不老”“返老還童”這樣的字眼搭邊，頗有一種笑傲江湖的感覺。

而細細去比較兩者——人工智能正處在關(guān)鍵時刻，多多少少已經(jīng)滲透進了人們的生活，但基因科學總是“只聞其聲，不見其人”，猶如高嶺之花，被封存在科學家的實驗室里，少有人接觸其核心技術(shù)。

廣闊天地，誰能大有作為？人工智能與基因科學短兵相接，是取得友好合作，還是一拼高下？在這場世紀矚目的“華山論劍”中，智能相對論行業(yè)分析師顏璇開了個腦洞。

從高嶺之花到花開遍野

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。從這一點來看，基因科學雖然是AI的前輩，“名震江湖”的速度卻沒有后輩來得快。

基因科學的應(yīng)用通常集中在基因檢測�；�因檢測有兩個應(yīng)用場景，一個是健康檢查，比如預測癌癥等，不過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·朱莉通過基因測序檢測出了自己罹患乳腺癌的風險；另一個則是商業(yè)化的“算命式”基因檢測，比如通過基因測試你的孩子有沒有唱歌天賦等，拳王鄒市明的兒子就做過這樣的測試。

但這也不代表人工智能略勝一籌。生命科學這一領(lǐng)域限于研究環(huán)境、技術(shù)條件等壁壘，在前幾年著實發(fā)展緩慢，但是在近些年，生命科學的高科技可能就要進入一個爆發(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)導的國際研究團隊就完成了美國第一例人類胚胎基因修飾的研究。

生命科學領(lǐng)域的想象力空間會非常大，當然，這類技術(shù)也會遇到和AI同樣的倫理道德的牽絆。如此來看，AI或者基因科學“單打獨斗”都會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，這兩位高手強強結(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會。

1.疾病診斷上，AI與基因相輔相成

某個基因與疾病的相關(guān)性是根據(jù)統(tǒng)計學統(tǒng)計出來的。比如研究癌癥和人體基因的關(guān)系時，首先要統(tǒng)計大量癌癥患者的基因數(shù)據(jù)，然后進行比對，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，首先是因為統(tǒng)計數(shù)據(jù)是通過以往的累積數(shù)據(jù)統(tǒng)計的結(jié)果。而隨著癌癥統(tǒng)計樣本數(shù)量不斷增加，人們會發(fā)現(xiàn)更多的相似基因位點，患有癌癥的概率統(tǒng)計也就會相應(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的關(guān)聯(lián)性。但是基因檢測是接觸不到患者的實際情況的。

也就是說，即使基因檢測獲得了大量數(shù)據(jù)，對于疾病的指向性依舊是有限的。而面對這樣的情況，我們加入AI能夠深度學習To C端數(shù)據(jù)庫的功能或許會有助益。

就拿最近美國斯坦福大學開發(fā)的AI預測死亡系統(tǒng)舉例，這個系統(tǒng)統(tǒng)計了12個月內(nèi)死亡患者的近200萬份醫(yī)療數(shù)據(jù)，然后通過深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)利用大數(shù)據(jù)計算每條信息的權(quán)重和強度，與現(xiàn)有的患者進行比對，就會生成這個患者在3—12個月內(nèi)死亡的概率分數(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ChatBot、場景識別等功能，對患者進行行動上的監(jiān)管，更有利于輔助基因的診斷。

2.制藥業(yè)的神助攻

英國倫敦大學學院的皮特.柯文尼教授稱：“通過病人的基因組序列，可以推斷出酶的形狀，構(gòu)建準確的蛋白質(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�！�

將基因測序技術(shù)和AI的計算能力相結(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，科學家表示，目前他們建立的50多個模擬模型，就要配有5000個處理器的計算機不停的計算12-18個小時，還要對計算結(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、個人健康管理終端

基因芯片一直是生命科學領(lǐng)域想要打造的“法寶”。而將其與AI結(jié)合起來，會在哪個方面實現(xiàn)突破呢？健康管理。

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

這類設(shè)備還可以快速檢測污微生物或有機化合物對環(huán)境、人體、動植物的污染和危害�；�因芯片經(jīng)過改進，能夠利用不同生物狀態(tài)表達不同的數(shù)字信息，基于基因芯片和基因算法，還可用于制造生物計算機。 

從AI“類人”的圈子里跳出來

一方面，在基因科學中，解讀人類基因程序語言的意義在于解讀地球生物圈的程序代碼。我們在教科書上就學過，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，對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，我們目前提到的機器人、計算機等人工智能是沒有意識的，即使我們不斷地嘗試，想讓AI變得更像人，但機器所做的主要還是認知的事情，做的是一個Pattern Recognition，聽聽聲音，看看圖像。人腦的高級功能還是無法移植到AI上。自深度學習以來，AI一直沒有重大的理論突破，也證明了創(chuàng)造出具有意識、情感的非生命還是很難的。

美國哲學家約翰·希爾勒曾經(jīng)提出“中文房間”的實驗理論來反駁電腦和其他人工智能能夠真正思考的觀點。在這個思維實驗里，只要計算機擁有了適當?shù)某绦�，理論上就可以說計算機擁有它的認知狀態(tài)以及可以像人一樣地進行理解活動。

在這個理論基礎(chǔ)上，我們或許可以開一個比較大的腦洞，就是跳出人工智能一定要作為仿生機器、“類人AI”而出現(xiàn)的圈子，而是利用動物的思維，模擬動物的程序，這或許會是一個具有極大潛力的空間。

來自澳大利亞新英格蘭大學的基爾斯蒂·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體， 因為他們形成了許多與人類大腦類似的網(wǎng)絡(luò)�！� 的確， 與人類的社交系統(tǒng)相比，蟻群的社交系統(tǒng)相當?shù)木�密�?/p>

如果把這個“人造”生物圈當作一個生物進化的實驗工廠，那么我們或許可以從中總結(jié)出一套有別于人類的某個物種的程序語言，要說明的是，這種動物專屬的程序是一直存在的，比如螞蟻的社交行為，只是在進化過程中沒有動物會自己總結(jié)下來。當人類能夠縱觀整個生命歷史時，總結(jié)歸納一個物種的程序語言也未嘗不可，而那意味著人類能夠創(chuàng)造以新的程序語言為基礎(chǔ)的“動物智能”。

與其讓AI不斷進行人工標簽數(shù)據(jù)的積累學習，不如先構(gòu)建一個動物行為的知識圖譜，進行系統(tǒng)化訓練，一旦訓練成功，對于人們來說，受益將會是永久性的。

最重要的是，當基因科學獲得突破，人類將有機會獲得動物、植物的非公式性變量波動（即情感波動），那么，將這樣的波動作為數(shù)據(jù)庫植入到AI中，或許可以解決我們在日常生活中動物語料庫不足、語義不明晰的問題。如果動物存在真情實感，通過基因技術(shù)+AI技術(shù)，我們或許可以實現(xiàn)人與動物的情感交流。

不論如何，AI和基因科學遲早會實現(xiàn)花開遍地，而人類對于科技和自然的探索，就像時間之矢一樣，永遠向前。

文 | 顏璇