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在我们的认知中，基因迷信和人工智能都是技术中的“武林高手”。在一系列新闻通稿中，二者通常会与“长生不老”“老态龙钟”这样的字眼搭边，颇有一种笑傲江湖的觉得。而细细去比拟两者——人工智能正处在关键时辰，多多少少曾经浸透进了人们的生活，但基因迷信总是“只闻其声，不见其人”，犹如高岭之花，被封存在迷信家的实验室里，少有人接触其中心技术。

宽广天地，谁能大有作为？人工智能与基因迷信短兵相接，是获得敌对协作，还是一拼高低？

从高岭之花到花开遍野

目前，人工智能的产业图谱曾经非常丰厚了，金融、教育、医疗、公共平安等范畴都可以看到AI的影子。从这一点来看，基因迷信虽然是AI的长辈，“名震江湖”的速度却没有后代来得快。

基因迷信的使用通常集中在基因检测。基因检测有两个使用场景，一个是安康反省，比方预测癌症等，不过这普通是穷人追捧的高端体检效劳，让它“一战成名”的就是安吉丽娜·朱莉经过基因测序检测出了本人罹患乳腺癌的风险；另一个则是商业化的“算命式”基因检测，比方经过基因测试你的孩子有没有唱歌天赋等，拳王邹市明的儿子就做过这样的测试。

但这也不代表人工智能略胜一筹。生命迷信这一范畴限于研讨环境、技术条件等壁垒，在前几年着实开展迟缓，但是在近些年，生命迷信的高科技能够就要进入一个迸发期了。比方基因编辑，大家熟知的就有明星技术CRISPR/Cas9，在去年，Mitalipov指导的国际研讨团队就完成了美国第一例人类胚胎基因修饰的研讨。

生命迷信范畴的想象力空间会十分大，当然，这类技术也会遇到和AI异样的伦理品德的牵绊。如此来看，AI或许基因迷信“单打独斗”都会成为江湖中的一条好汉，但是，综合二者的拿手好戏和一些缺陷，这两位高手强强结合似乎更有看头。特别是在二者都想攻下的医疗范畴里，更是有大显神通的时机。

进步疾病诊断精确率

某个基因与疾病的相关性是依据统计学统计出来的。比方研讨癌症和人体基因的关系时，首先要统计少量癌症患者的基因数据，然后停止比对，再挑选出类似的基因，即选定能够致癌的基因。

但这样的后果却很容易被推翻，首先是由于统计数据是经过以往的累积数据统计的后果。而随着癌症统计样本数量不时添加，人们会发现更多的类似基因位点，患有癌症的概率统计也就会相应地发作变化。

其次，人类患有某种疾病还与其它要素有关，比方肺癌的患病就和大气净化有很强的关联性。但是基因检测是接触不到患者的实践状况的。

也就是说，即便基因检测取得了少量数据，关于疾病的指向性照旧是无限的。而面对这样的状况，我们参加AI可以深度学习To C端数据库的功用或许会有助益。

就拿最近美国斯坦福大学开发的AI预测死亡零碎举例，这个零碎统计了12个月内死亡患者的近200万份医疗数据，然后经过深度神经网络应用大数据计算每条信息的权重和强度，与现有的患者停止比对，就会生成这个患者在3—12个月内死亡的概率分数。如此，也能最大限制地保证疾病诊断的正确率。

除此之外，AI可以经过ChatBot、场景辨认等功用，对患者停止举动上的监管，更有利于辅佐基因的诊断。

制药业的神助攻

英国伦敦大学学院的皮特.柯文尼教授称：“经过病人的基因组序列，可以推断出酶的外形，构建精确的蛋白质三维构造，挑选婚配药物，并将后果通知主治医生给出最优处方。”

将基因测序技术和AI的计算才能相结合，或许可以探究出制药业的新途径。以艾滋病的医治药物举例，迷信家表示，目前他们树立的50多个模仿模型，就要配有5000个处置器的计算机不停的计算12-18个小时，还要对计算后果做少量的数据剖析，才干给出药物的排序。而在制药这件事上，AI正在片面提升人类的效率。

团体安康管理终端

基因芯片不断是生命迷信范畴想要打造的“法宝”。而将其与AI结合起来，会在哪个方面完成打破呢？安康管理。

基因芯片可以疾速、精确的鉴定一团体的生物信息。与AI只能图像辨认不同，智能终端+基因芯片或答应以打造出一团体类GIS智能设备，这个丰厚的多维度的信息嵌合体可以用来解读团体的安康状况、辨认团体的身份信息等。相当于有了一张智能的、专属的、可见的“基因身份证”。

这类设备还可以疾速检测污微生物或无机化合物对环境、人体、动植物的净化和危害。基因芯片经过改良，可以应用不同生物形态表达不同的数字信息，基于基因芯片和基因算法，还可用于制造生物计算机。 

从AI“类人”的圈子里跳出来

一方面，在基因迷信中，解读人类基因顺序言语的意义在于解读地球生物圈的顺序代码。我们在教科书上就学过，基因是编译氨基酸的密码子。除了极多数的不同之外，地球上已知生物的遗传密码均十分接近。因而，依据演化论，遗传密码应在生命历史中很晚期就呈现。而这一点，对研讨物种的降生有着十分重要的意义，在当前，我们不扫除“天然”地球生物圈的能够性。

另一方面，我们目前提到的机器人、计算机等人工智能是没无意识的，即便我们不时地尝试，想让AI变得更像人，但机器所做的次要还是认知的事情，做的是一个Pattern Recognition，听听声响，看看图像。人脑的初级功用还是无法移植到AI上。自深度学习以来，AI不断没有严重的实际打破，也证明了发明出具无意识、情感的非生命还是很难的。

美国哲学家约翰·希尔勒已经提出“中文房间”的实验实际来反驳电脑和其别人工智能可以真正考虑的观念。在这个思想实验里，只需计算机拥有了适当的顺序，实际上就可以说计算机拥有它的认知形态以及可以像人一样地停止了解活动。

在这个实际根底上，我们或答应以开一个比拟大的脑洞，就是跳出人工智能一定要作为仿活力器、“类人AI”呈现的圈子，而是应用植物的思想，模仿植物的顺序，这或许会是一个具有极大潜力的空间。假如把这个“天然”生物圈当作一个生物退化的实验工厂，那么我们或答应以从中总结出一套有别于人类的某个物种的顺序言语。当人类可以纵观整个生命历史时，总结归结一个物种的顺序言语也未尝不可，而那意味着人类可以发明以新的顺序言语为根底的“植物智能”。

与其让AI不时停止人工标签数据的积聚学习，不如先构建一个植物行为的知识图谱，停止零碎化训练，一旦训练成功，关于人们来说，受害将会是永世性的。

最重要的是，当基因迷信取得打破，人类将无机会取得植物、植物的非公式性变量动摇（即情感动摇），那么，将这样的动摇作为数据库植入到AI中，或答应以处理我们在日常生活中植物语料库缺乏、语义不明晰的成绩。假如植物存在真情实感，经过基因技术+AI技术，我们或答应以完成人与植物的情感交流。

不管如何，AI和基因迷信迟早会完成花开遍地，而人类关于科技和自然的探究，就像工夫之矢一样，永远向前。（本文首发钛媒体）

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