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AI与基因科学的对话:从“人工智能”到“动物智能”

导读: 有人的地方就有江湖,巨头们一次次的“技术战役”就是现代江湖的样子。各家企业牢牢把握住科技就是第一生产力的关键,不断的较量平台、技术、场景、生态等多方面的综合实力,你方唱罢我登场好不热闹。

有人的地方就有江湖,巨头们一次次的“技术战役”就是现代江湖的样子。各家企业牢牢把握住科技就是第一生产力的关键,不断的较量平台、技术、场景、生态等多方面的综合实力,你方唱罢我登场好不热闹。

在我们的认知中,基因科学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”“返老还童”这样的字眼搭边,颇有一种笑傲江湖的感觉。

而细细去比较两者——人工智能正处在关键时刻,多多少少已经渗透进了人们的生活,但基因科学总是“只闻其声,不见其人”,犹如高岭之花,被封存在科学家的实验室里,少有人接触其核心技术。

广阔天地,谁能大有作为?人工智能与基因科学短兵相接,是取得友好合作,还是一拼高下?在这场世纪瞩目的“华山论剑”中,智能相对论行业分析师颜璇开了个脑洞。

从高岭之花到花开遍野

目前,人工智能的产业图谱已经十分丰富了,金融、教育、医疗、公共安全等领域都可以看到AI的影子。从这一点来看,基因科学虽然是AI的前辈,“名震江湖”的速度却没有后辈来得快。

基因科学的应用通常集中在基因检测。基因检测有两个应用场景,一个是健康检查,比如预测癌症等,不过这一般是富人追捧的高端体检服务,让它“一战成名”的就是安吉丽娜·朱莉通过基因测序检测出了自己罹患乳腺癌的风险;另一个则是商业化的“算命式”基因检测,比如通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。生命科学这一领域限于研究环境、技术条件等壁垒,在前几年着实发展缓慢,但是在近些年,生命科学的高科技可能就要进入一个爆发期了。比如基因编辑,大家熟知的就有明星技术CRISPR/Cas9,在去年,Mitalipov领导的国际研究团队就完成了美国第一例人类胚胎基因修饰的研究。

生命科学领域的想象力空间会非常大,当然,这类技术也会遇到和AI同样的伦理道德的牵绊。如此来看,AI或者基因科学“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领域里,更是有大显身手的机会。

1、疾病诊断上,AI与基因相辅相成

某个基因与疾病的相关性是根据统计学统计出来的。比如研究癌症和人体基因的关系时,首先要统计大量癌症患者的基因数据,然后进行比对,再筛选出相似的基因,即选定可能致癌的基因。

但这样的结果却很容易被推翻,首先是因为统计数据是通过以往的累积数据统计的结果。而随着癌症统计样本数量不断增加,人们会发现更多的相似基因位点,患有癌症的概率统计也就会相应地发生变化。

其次,人类患有某种疾病还与其它因素有关,比如肺癌的患病就和大气污染有很强的关联性。但是基因检测是接触不到患者的实际情况的。

也就是说,即使基因检测获得了大量数据,对于疾病的指向性依旧是有限的。而面对这样的情况,我们加入AI能够深度学习To C端数据库的功能或许会有助益。

就拿最近美国斯坦福大学开发的AI预测死亡系统举例,这个系统统计了12个月内死亡患者的近200万份医疗数据,然后通过深度神经网络利用大数据计算每条信息的权重和强度,与现有的患者进行比对,就会生成这个患者在3—12个月内死亡的概率分数。如此,也能最大限度地保证疾病诊断的正确率。

除此之外,AI可以通过ChatBot、场景识别等功能,对患者进行行动上的监管,更有利于辅助基因的诊断。

2、制药业的神助攻

英国伦敦大学学院的皮特.柯文尼教授称:“通过病人的基因组序列,可以推断出酶的形状,构建准确的蛋白质三维结构,筛选匹配药物,并将结果告诉主治医生给出最优处方。”

将基因测序技术和AI的计算能力相结合,或许能够探索出制药业的新路径。以艾滋病的治疗药物举例,科学家表示,目前他们建立的50多个模拟模型,就要配有5000个处理器的计算机不停的计算12-18个小时,还要对计算结果做大量的数据分析,才能给出药物的排序。而在制药这件事上,AI正在全面提升人类的效率。

3、个人健康管理终端

基因芯片一直是生命科学领域想要打造的“法宝”。而将其与AI结合起来,会在哪个方面实现突破呢?健康管理。

基因芯片可以快速、准确的鉴定一个人的生物信息。与AI只能图像识别不同,智能终端+基因芯片或许可以打造出一个人类GIS智能设备,这个丰富的多维度的信息嵌合体可以用来解读个人的健康情况、识别个人的身份信息等。相当于有了一张智能的、专属的、可见的“基因身份证”。

这类设备还可以快速检测污微生物或有机化合物对环境、人体、动植物的污染和危害。基因芯片经过改进,能够利用不同生物状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。

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