有人的地方就有江湖，巨頭們一次次的“技術戰役”就是現代江湖的樣子。各家企業牢牢把握住科技就是第一生產力的關鍵，不斷的較量平臺、技術、場景、生態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裏，少有人接觸其核心技術。

廣闊天地，誰能大有作爲?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，人工智能的產業圖譜已經十分豐富了，金融、教育、醫療、公共安全等領域都可以看到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”的速度卻沒有後輩來得快。

基因科學的應用通常集中在基因檢測。基因檢測有兩個應用場景，一個是健康檢查，比如預測癌症等，不過這一般是富人追捧的高端體檢服務，讓它“一戰成名”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於研究環境、技術條件等壁壘，在前幾年着實發展緩慢，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“單打獨鬥”都會成爲江湖中的一條好漢，但是，綜合二者的拿手好戲和一些缺陷，這兩位高手強強結合似乎更有看頭。特別是在二者都想攻下的醫療領域裏，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統計學統計出來的。比如研究癌症和人體基因的關係時，首先要統計大量癌症患者的基因數據，然後進行比對，再篩選出相似的基因，即選定可能致癌的基因。

但這樣的結果卻很容易被推翻，首先是因爲統計數據是通過以往的累積數據統計的結果。而隨着癌症統計樣本數量不斷增加，人們會發現更多的相似基因位點，患有癌症的概率統計也就會相應地發生變化。

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據，對於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ToC端數據庫的功能或許會有助益。

就拿最近美國斯坦福大學開發的AI預測死亡系統舉例，這個系統統計了12個月內死亡患者的近200萬份醫療數據，然後通過深度神經網絡利用大數據計算每條信息的權重和強度，與現有的患者進行比對，就會生成這個患者在3—12個月內死亡的概率分數。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管，更有利於輔助基因的診斷。

2、製藥業的神助攻

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，構建準確的蛋白質三維結構，篩選匹配藥物，並將結果告訴主治醫生給出最優處方。”

將基因測序技術和AI的計算能力相結合，或許能夠探索出製藥業的新路徑。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，還要對計算結果做大量的數據分析，才能給出藥物的排序。而在製藥這件事上，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結合起來，會在哪個方面實現突破呢?健康管理。

基因芯片可以快速、準確的鑑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。相當於有了一張智能的、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境、人體、動植物的污染和危害。基因芯片經過改進，能夠利用不同生物狀態表達不同的數字信息，基於基因芯片和基因算法，還可用於製造生物計算機。

寫在最後：

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