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          AI與基因科學的對話:從“人工智能”到“動物智能”

          作者: 時間:2018-04-28 來源:億歐網(wǎng) 收藏
          編者按: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。

            有人的地方就有江湖,巨頭們一次次的“技術戰(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)力的關鍵,不斷的較量平臺、技術、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。

          本文引用地址:http://www.ex-cimer.com/article/201804/379199.htm

            在我們的認知中,基因科學和人工智能都是技術中的“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。

            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、公共安全等領域都可以看到的影子。從這一點來看,基因科學雖然是的前輩,“名震江湖”的速度卻沒有后輩來得快。

            基因科學的應用通常集中在基因檢測?;驒z測有兩個應用場景,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,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。生命科學這一領域限于研究環(huán)境、技術條件等壁壘,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CRISPR/Cas9,在去年,Mitalipov領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。

            生命科學領域的想象力空間會非常大,當然,這類技術也會遇到和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)計也就會相應地發(fā)生變化。

            其次,人類患有某種疾病還與其它因素有關,比如肺癌的患病就和大氣污染有很強的關聯(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)絡利用大數(shù)據(jù)計算每條信息的權重和強度,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?!?/p>

            將基因測序技術和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?;蛐酒?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?!?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堋?/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+AI技術,我們或許可以實現(xiàn)人與動物的情感交流。



          關鍵詞: AI

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