机器学习，从图像到基因

　　对科技爱好者来说，2015年初的硅谷正让他们繁忙并幸福着：前有百度百家The Big Talk峰会汇聚了硅谷一众科学家们，惊悚地谈论着机器怎么自我进化，乃至威胁到人类在地球上的合法地位；后有NVIDIA于3月中旬在美国圣何塞举办的GTC峰会。作为一家以图形处理器知名的公司，NVIDIA推出了售价15000美元的整机DIGITSDevBox，当然，这不是为了给游戏爱好者跑最新的《孤岛危机》（一个对电脑配置高度要求的系列，因之获得外号“显卡危机”），它的目标任务是“深度学习”。

　　事实上，尽管在大会开幕的演讲中，推新品是重要的组成部分，但NVIDIA CEO黄仁勋在四个段落中，每部分都加了这么一个主题——Deep Learning（深度学习），比如“ANew Gpu and Deep Learning”。就如一个月前The Big Talk开场，百度首席科学家Andrew Ng（吴恩达）所谈论的机器进行图形识别一样，黄仁勋也把图形识别作为一个机器深度学习在当下比较现实的案例进行展示：参会者在大屏幕看到，机器已经能够“翻译”图片，比如准确描述出小鸟飞翔在蓝色大海上的图片；当然“偶尔”也会出现一些错误，比如把一个婴儿拿着牙刷的图片翻译成一个少年拿着棒球棍。

　　图片识别只是机器深度学习想象空间中非常小的一个部分。这个已经是硅谷最炙手可热的词，正让硅谷近乎狂热地进行计算能力的军备竞赛。那么问题来了，当人类疯狂地制造、培养机器，当人类越来越依赖数据、计算时，这对人类自身而言，到底是进化还是退化？

　　我们可以从漫画里寻找想象力：就如漫威宇宙里，地球的超级英雄们既有钢铁侠这种离开机器后的武力值连普通人都不如甚至有生命危险（心脏）的硬件型英雄，也有完全依靠生物技术让自身变异获得强大的能力绿巨人，更乐观的是，绿巨人这种依靠努力获得力量的类型虽然在托尼.斯塔克（钢铁侠）嘴里属于高风险不可控类型，但理论上的实力至少是你看到的大银幕上的复仇者联盟中的最强者。

　　漫画当然不是现实，但漫画，尤其是和科技有关的漫画是建立在一个国家强大的科学基础之上。硅谷从未放弃过对人类自身潜能的挖掘，而机器能力的增强或许不会带来我们智力和身体的退化，也许还可能改良他们。

　　早在2010年，GTC大会就展示了一款“计算显微镜”，科学家可以利用它几乎以无限的分辨率模拟生物分子，包括查看蛋白质折叠，破译细胞中的基因代码等，这对物理显微镜技术是重要补充，并对生物医学研究起到指导作用。

　　在TheBigTalk活动上，奇点大学教授Raymond McCauley告诉我们，生物技术同样受到摩尔定律的支配，就拿基因检测问题来说，性价比曲线甚至优于摩尔定律：2001年人类基因学全身测试成本大概为30亿美元，但2015年这个成本就迅速缩减到比在美国医疗系统下照一个X光胸透的成本还低，Raymond McCauley甚至预计10年后，它的成本可能比冲一次厕所的成本更低。

　　归根到底，基因工程和软件开发越来越像：换代时间越来越短，成本越来越低。其“后果”最被人们熟知的就是所谓的个性化医疗——计算影响生物学，而生物学又和医学日渐结合甚密。这意味着人们对疾病的治疗或许不再需要对症下药，而是对症对人制定个性化的医疗方案，甚至在疾病之前预防；另外，如果你看过斯皮尔伯格导演的《少数派报告》里对犯罪的预测请不要惊讶，对人类基因图谱的研究很可能真的会预测一个人潜在的犯罪倾向。当然，如电影里讨论的一样，这一定会带来社会伦理问题，不过那些技术狂热者可不会顾虑那么多。

　　除了基因工程，Raymond McCauley还试图从另一个角度帮助人类认识自己是谁：”（对于）我们到底是谁这个问题，不仅仅是讨论我们从父母那儿继承的基因，实际上还包括存在于环境中的基因。”Raymond McCauley介绍，人体内有37万亿个细胞，但是有甚至百倍于此的微生物细胞生活在人体内或者表皮，有些会伤害人类，有些则会保护人类，比如肠胃里的细菌会帮助人们消化食物，而有的微生物甚至可以改变人的情绪，影响人们的睡眠和饮食行为。

　　Raymond McCauley的同事Peter正在硅谷的第二基因研究室一起研究微生物药物对付不同的疾病，以取代抗生素。Raymond McCauley称他抄了一些Peter的实验笔记，对自己做实验，结果应该是大众喜闻乐见的：他成功减肥10公斤。当然，Peter的实验目标不仅仅是减肥，他认为人们可以和自己的祖先一样通过改变饮食进行治疗，少吃抗生素，让自己重新暴露在细菌下，重新建立免疫系统。当然，这听上去似乎非常惊悚。

　　一些生物公司比如U-biome正在进行一个名叫“2300万种微生物和我”的实验：人们可以计算胃里的微生物基因数量，不通过吃药，而是自己做实验通过饮食习惯改变微生物群组，比如制造一个肥皂的微生物代替方案，通过改变体内的细菌解决体臭的毛病。

　　Raymond McCauley也在想象一些更有趣的场景：我们都知道接吻会导致细菌的传递，那么这是否意味着微生物匹配的夫妻可以相处得更好呢？

　　硅谷的科学家们在两手准备：既发展机器学习和人工智能，同时又利用这些成果从生物层面改善人类。可以想象未来的一种可能性是，机器并没有消灭人类，而是和人类高度融合。正如詹姆斯.卡梅隆最想改编的那部漫画《铳梦》里描述的未来世界一样，人和机器已经没有明显的边界，比如你该如何定义一个只有人类大脑而其他“零件”都是机器的生物？又该如何定义除了大脑是芯片外其他“零件”都是人体的生物？

　　本刊记者 罗东