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人工智能（AI）怎么与生物联系到一起？未来癌症的攻克方向有哪些？人工光合作用能缓解全球气候变暖问题吗？外星生命真的存在吗？
前不久，在上海举办的第二届世界顶尖科学家论坛上，“最强大脑”们——近70位诺贝尔奖、图灵奖、沃尔夫奖、拉斯克奖、菲尔兹奖得主汇聚一堂，讨论了这些关乎人类命运的话题。
AI与生命的连接之问
“我一直很好奇，怎么让计算机科学和生物学连接在一起？比如把一个生态系统进行编程，或者把生物学的东西变得智能？”2018年菲尔兹奖得主考切尔·比尔卡尔提出了一个很多人都想知道的问题。
生物和人工智能有很多相似之处。无论是人工智能还是生物，都在学习中进化。人工智能学习希望用更多的计算数据、更好的计算模型，通过反馈让错误率快速下降，比如使图像的识别率越来越高。
与此类似，2013年诺贝尔化学奖得主迈克尔·莱维特则提出，“生物的DNA通过蛋白质感知真实世界，如果蛋白质有用，就可以更多地复制;否则就可以去除。”
2010年图灵奖得主莱斯利·瓦利安特认为，“某种意义上，人工智能的算法、函数，相当于基因的表达。”迈克尔·莱维特则表示，“很多人工智能算法或者深度学习模型，其实是神经元的一个简单模拟。”
除了结构上某种程度的相似性，人工智能已被用于改进实际的研究，如减缓耐药性的出现。2013年诺贝尔化学奖得主亚利耶·瓦谢尔介绍，以艾滋病药物为例，目前几乎所有的药物都面临越来越快出现的耐药性问题。亚利耶·瓦谢尔利用机器学习，对药物作用进行分子动力模拟，并对致病体的生命活性进行预测和计算，“未来30年，计算机将有能力给我们的研究提出各种各样的建议。”
“我不知道怎么样能够将推理和人工智能中的深度学习连接在一起。我觉得重新设计深度学习先要从推理开始。”1998年菲尔兹奖得主蒂莫西·高尔斯说。
“人工智能的判断已经出现了人类没有办法理解的情况，这会不断发展下去吗？这会产生什么样的影响？”迈克尔·莱维特对人工智能中存在的“黑匣子”提出疑问。
“怎么样能够让机器学习变得多元化？通过随机参数，还是其他从根本上完全不同的方式？”仿照生物进化中的“多元性”，迈克尔·莱维特还提出了人工智能的“多元性”问题。
未来攻克癌症的方向
氧气，这一至关重要却又极易被人忽略的存在，也是“最强大脑”们眼里的焦点所在。2019年诺贝尔生理学或医学奖获得者格雷戈·塞门萨和威廉·凯林发现的“细胞如何感知和适应氧气供应的原理”，为癌症、贫血、心血管疾病等开辟了新的临床治疗途径。
格雷戈·塞门萨表示，就像人在缺氧时会拼命找到氧气充足的地方透口气一样，癌细胞也是在人体组织内不断“游走”，寻找氧气最为充足的地方“驻扎”，“像肺部、骨头、肝脏等处的氧气就相对比较充足，所以癌细胞也更容易扩散到这些部位。”塞门萨和凯林用一种全新的视角去观察癌细胞扩散的规律。
塞门萨和凯林发现，在癌症晚期，癌细胞被暴露在极度低氧的环境之中，这就导致癌细胞产生了缺氧诱导因子（HIF），而也正是它加速了癌细胞的转移与入侵，甚至进一步对化疗产生耐药性。
塞门萨介绍，目前他们团队的科研人员正在做动物试验，希望研究出在低氧状态就能杀死癌细胞的药物，“我对于癌症未来的治疗充满信心，这也是科学家们努力的方向，但前提是也需要因‘癌’而异，我们希望每一位癌症患者能得到个性化的有效治疗。”
2012年诺贝尔生理学或医学奖获得者约翰·格登的关注领域，则是如何让细胞分化和基因表达维持稳定，“如果这种稳定状态被打破，就会出现健康问题，比如说癌症。未来我们觉得比较有希望的研究方向，就是希望可以找到能够降低基因和细胞经受不良影响的相应分子。”
人工光合作用能否解决气候问题
“气候变化已经成为关乎人类生死存亡的关键问题。”2011年沃尔夫农业奖获得者哈里斯·李文说。2010年诺贝尔物理学奖得主安德烈·海姆则指出，“地球人口过多是气候变暖的重要原因之一。”
“能不能把大气中的二氧化碳收集起来，通过人工光合作用，转化为化学能呢？”这一在普通人看来有点天方夜谭的想法，2015年麦克阿瑟天才奖获得者杨培东却已为之奋斗了十多年。
据杨培东介绍，他的团队所构建的是一套由纳米线和细菌催化剂组成的独特系统。他指出，人工光合作用是将太阳能转化为化学能，把能量储存在化学键当中，实现“碳中和”，从而吸收二氧化碳。
对二氧化碳进行转化后，甚至可以产生制造出更高级别的材料。“它作为一种中间物，可以成为汽车的燃料，可以制成可分解材料，甚至是药品。”杨培东指出，这几乎是一种全新系列的化学领域——它完全依靠光能，并且创造出的各种材料产品也仅仅依靠二氧化碳和光能，这是和传统材料理念完全不一样的逻辑和出发点。
“6年前人工光合作用中太阳能的转换效率只有0.4%，现在能够基本达到10%左右。可以想象一下，未来化学、能源、医药行业所需的能量都来自于可再生的阳光，而非完全依赖于传统的化学燃料，这样就能很好解决二氧化碳排放问题，应对全球变暖和气候变化。”杨培东表示，目前人工光合作用还停留在基础科学的阶段，“我希望看到新型能源能尽快实现从科学到技术的转移，再从技术到产品的体现。”
到底有没有外星生命
关注过人类、人工智能和我们所处的地球，我们再来关注一下，到底有没有外星生命？
两位2019年诺贝尔物理学奖得主迪迪埃·奎洛兹和米歇尔·马约尔都不否认外星生命的存在。1995年，米歇尔·马约尔和迪迪埃·奎洛兹一起发现了第一颗围绕类日恒星运行的系外行星飞马座51b，有人形容是他们“让我们在太阳系外看到地球的影子”。
迪迪埃·奎洛兹认为，对宇宙其他行星的观察，让我们对地球的认识有了参考系。“现在有一些人希望能够倒推出生命出现之初地球的原始状态，我觉得这种做法有局限性，很多东西很难回到真正原点。但是我们可以研究观察上千个类似地球的行星。”
“系外行星发现后，关于生命的理论也在不断发展。这时候就不仅仅是地球的生命，而是宇宙的生命。随着地理、物理、生物、化学，甚至天文学的发展，到后来我们必定会得到一些关于生命的答案。”迪迪埃·奎洛兹说。
但迪迪埃·奎洛茲也表示，外星上面即使有生命，我们可能也观测不到。“我们能否真的找到别的星球上的生命，这是不确定的。除非某个星球跟地球一模一样，否则上面的生命形式可能跟地球非常不一样，也许就被我们错过了。因为我们根本不知道该观察什么，该关注什么。”
米歇尔·马约尔则提出了一个更复杂的问题。“整个宇宙当中，有数百亿数千亿颗星球，我们其实确定，很多星球都拥有让生命出现的合适条件。但我觉得，归根到底我们要思考，生命是宇宙演变中一定会出现的一部分吗？还是非常独特的情况？这听上去是哲学的问题，但是在我们看来是科学维度的问题。”
（水云间摘自《环球》2019年第23期）
前不久，在上海举办的第二届世界顶尖科学家论坛上，“最强大脑”们——近70位诺贝尔奖、图灵奖、沃尔夫奖、拉斯克奖、菲尔兹奖得主汇聚一堂，讨论了这些关乎人类命运的话题。
AI与生命的连接之问
“我一直很好奇，怎么让计算机科学和生物学连接在一起？比如把一个生态系统进行编程，或者把生物学的东西变得智能？”2018年菲尔兹奖得主考切尔·比尔卡尔提出了一个很多人都想知道的问题。
生物和人工智能有很多相似之处。无论是人工智能还是生物，都在学习中进化。人工智能学习希望用更多的计算数据、更好的计算模型，通过反馈让错误率快速下降，比如使图像的识别率越来越高。
与此类似，2013年诺贝尔化学奖得主迈克尔·莱维特则提出，“生物的DNA通过蛋白质感知真实世界，如果蛋白质有用，就可以更多地复制;否则就可以去除。”
2010年图灵奖得主莱斯利·瓦利安特认为，“某种意义上，人工智能的算法、函数，相当于基因的表达。”迈克尔·莱维特则表示，“很多人工智能算法或者深度学习模型，其实是神经元的一个简单模拟。”
除了结构上某种程度的相似性，人工智能已被用于改进实际的研究，如减缓耐药性的出现。2013年诺贝尔化学奖得主亚利耶·瓦谢尔介绍，以艾滋病药物为例，目前几乎所有的药物都面临越来越快出现的耐药性问题。亚利耶·瓦谢尔利用机器学习，对药物作用进行分子动力模拟，并对致病体的生命活性进行预测和计算，“未来30年，计算机将有能力给我们的研究提出各种各样的建议。”
“我不知道怎么样能够将推理和人工智能中的深度学习连接在一起。我觉得重新设计深度学习先要从推理开始。”1998年菲尔兹奖得主蒂莫西·高尔斯说。
“人工智能的判断已经出现了人类没有办法理解的情况，这会不断发展下去吗？这会产生什么样的影响？”迈克尔·莱维特对人工智能中存在的“黑匣子”提出疑问。
“怎么样能够让机器学习变得多元化？通过随机参数，还是其他从根本上完全不同的方式？”仿照生物进化中的“多元性”，迈克尔·莱维特还提出了人工智能的“多元性”问题。
未来攻克癌症的方向
氧气，这一至关重要却又极易被人忽略的存在，也是“最强大脑”们眼里的焦点所在。2019年诺贝尔生理学或医学奖获得者格雷戈·塞门萨和威廉·凯林发现的“细胞如何感知和适应氧气供应的原理”，为癌症、贫血、心血管疾病等开辟了新的临床治疗途径。
格雷戈·塞门萨表示，就像人在缺氧时会拼命找到氧气充足的地方透口气一样，癌细胞也是在人体组织内不断“游走”，寻找氧气最为充足的地方“驻扎”，“像肺部、骨头、肝脏等处的氧气就相对比较充足，所以癌细胞也更容易扩散到这些部位。”塞门萨和凯林用一种全新的视角去观察癌细胞扩散的规律。
塞门萨和凯林发现，在癌症晚期，癌细胞被暴露在极度低氧的环境之中，这就导致癌细胞产生了缺氧诱导因子（HIF），而也正是它加速了癌细胞的转移与入侵，甚至进一步对化疗产生耐药性。
塞门萨介绍，目前他们团队的科研人员正在做动物试验，希望研究出在低氧状态就能杀死癌细胞的药物，“我对于癌症未来的治疗充满信心，这也是科学家们努力的方向，但前提是也需要因‘癌’而异，我们希望每一位癌症患者能得到个性化的有效治疗。”
2012年诺贝尔生理学或医学奖获得者约翰·格登的关注领域，则是如何让细胞分化和基因表达维持稳定，“如果这种稳定状态被打破，就会出现健康问题，比如说癌症。未来我们觉得比较有希望的研究方向，就是希望可以找到能够降低基因和细胞经受不良影响的相应分子。”
人工光合作用能否解决气候问题
“气候变化已经成为关乎人类生死存亡的关键问题。”2011年沃尔夫农业奖获得者哈里斯·李文说。2010年诺贝尔物理学奖得主安德烈·海姆则指出，“地球人口过多是气候变暖的重要原因之一。”
“能不能把大气中的二氧化碳收集起来，通过人工光合作用，转化为化学能呢？”这一在普通人看来有点天方夜谭的想法，2015年麦克阿瑟天才奖获得者杨培东却已为之奋斗了十多年。
据杨培东介绍，他的团队所构建的是一套由纳米线和细菌催化剂组成的独特系统。他指出，人工光合作用是将太阳能转化为化学能，把能量储存在化学键当中，实现“碳中和”，从而吸收二氧化碳。
对二氧化碳进行转化后，甚至可以产生制造出更高级别的材料。“它作为一种中间物，可以成为汽车的燃料，可以制成可分解材料，甚至是药品。”杨培东指出，这几乎是一种全新系列的化学领域——它完全依靠光能，并且创造出的各种材料产品也仅仅依靠二氧化碳和光能，这是和传统材料理念完全不一样的逻辑和出发点。
“6年前人工光合作用中太阳能的转换效率只有0.4%，现在能够基本达到10%左右。可以想象一下，未来化学、能源、医药行业所需的能量都来自于可再生的阳光，而非完全依赖于传统的化学燃料，这样就能很好解决二氧化碳排放问题，应对全球变暖和气候变化。”杨培东表示，目前人工光合作用还停留在基础科学的阶段，“我希望看到新型能源能尽快实现从科学到技术的转移，再从技术到产品的体现。”
到底有没有外星生命
关注过人类、人工智能和我们所处的地球，我们再来关注一下，到底有没有外星生命？
两位2019年诺贝尔物理学奖得主迪迪埃·奎洛兹和米歇尔·马约尔都不否认外星生命的存在。1995年，米歇尔·马约尔和迪迪埃·奎洛兹一起发现了第一颗围绕类日恒星运行的系外行星飞马座51b，有人形容是他们“让我们在太阳系外看到地球的影子”。
迪迪埃·奎洛兹认为，对宇宙其他行星的观察，让我们对地球的认识有了参考系。“现在有一些人希望能够倒推出生命出现之初地球的原始状态，我觉得这种做法有局限性，很多东西很难回到真正原点。但是我们可以研究观察上千个类似地球的行星。”
“系外行星发现后，关于生命的理论也在不断发展。这时候就不仅仅是地球的生命，而是宇宙的生命。随着地理、物理、生物、化学，甚至天文学的发展，到后来我们必定会得到一些关于生命的答案。”迪迪埃·奎洛兹说。
但迪迪埃·奎洛茲也表示，外星上面即使有生命，我们可能也观测不到。“我们能否真的找到别的星球上的生命，这是不确定的。除非某个星球跟地球一模一样，否则上面的生命形式可能跟地球非常不一样，也许就被我们错过了。因为我们根本不知道该观察什么，该关注什么。”
米歇尔·马约尔则提出了一个更复杂的问题。“整个宇宙当中，有数百亿数千亿颗星球，我们其实确定，很多星球都拥有让生命出现的合适条件。但我觉得，归根到底我们要思考，生命是宇宙演变中一定会出现的一部分吗？还是非常独特的情况？这听上去是哲学的问题，但是在我们看来是科学维度的问题。”
（水云间摘自《环球》2019年第23期）