AI与基因科学的对话：从“人工智能”到“动物智能”

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。