機器學習，從圖像到基因

羅東

對科技愛好者來說，2015年初的硅谷正讓他們繁忙并幸福著：前有百度百家The Big Talk峰會匯聚了硅谷一眾科學家們，驚悚地談論著機器怎么自我進化，乃至威脅到人類在地球上的合法地位；后有NVIDIA于3月中旬在美國圣何塞舉辦的GTC峰會。作為一家以圖形處理器知名的公司，NVIDIA推出了售價15000美元的整機DIGITS DevBox，當然，這不是為了給游戲愛好者跑最新的《孤島危機》（一個對電腦配置高度要求的系列，因之獲得外號“顯卡危機”），它的目標任務是“深度學習”。

事實上，盡管在大會開幕的演講中，推新品是重要的組成部分，但NVIDIA CEO黃仁勛在四個段落中，每部分都加了這么一個主題——Deep Learning（深度學習），比如“A New Gpu and Deep Learning”。就如一個月前The Big Talk開場，百度首席科學家Andrew Ng（吳恩達）所談論的機器進行圖形識別一樣，黃仁勛也把圖形識別作為一個機器深度學習在當下比較現實的案例進行展示：參會者在大屏幕看到，機器已經能夠“翻譯”圖片，比如準確描述出小鳥飛翔在藍色大海上的圖片；當然“偶爾”也會出現一些錯誤，比如把一個嬰兒拿著牙刷的圖片翻譯成一個少年拿著棒球棍。

圖片識別只是機器深度學習想象空間中非常小的一個部分。這個已經是硅谷最炙手可熱的詞，正讓硅谷近乎狂熱地進行計算能力的軍備競賽。那么問題來了，當人類瘋狂地制造、培養機器，當人類越來越依賴數據、計算時，這對人類自身而言，到底是進化還是退化？

我們可以從漫畫里尋找想象力：就如漫威宇宙里，地球的超級英雄們既有鋼鐵俠這種離開機器后的武力值連普通人都不如甚至有生命危險（心臟）的硬件型英雄，也有完全依靠生物技術讓自身變異獲得強大的能力綠巨人，更樂觀的是，綠巨人這種依靠努力獲得力量的類型雖然在托尼.斯塔克（鋼鐵俠）嘴里屬于高風險不可控類型，但理論上的實力至少是你看到的大銀幕上的復仇者聯盟中的最強者。

漫畫當然不是現實，但漫畫，尤其是和科技有關的漫畫是建立在一個國家強大的科學基礎之上。硅谷從未放棄過對人類自身潛能的挖掘，而機器能力的增強或許不會帶來我們智力和身體的退化，也許還可能改良他們。

早在2010年，GTC大會就展示了一款“計算顯微鏡”，科學家可以利用它幾乎以無限的分辨率模擬生物分子，包括查看蛋白質折疊，破譯細胞中的基因代碼等，這對物理顯微鏡技術是重要補充，并對生物醫學研究起到指導作用。

在The Big Talk活動上，奇點大學教授Raymond McCauley告訴我們，生物技術同樣受到摩爾定律的支配，就拿基因檢測問題來說，性價比曲線甚至優于摩爾定律：2001年人類基因學全身測試成本大概為30億美元，但2015年這個成本就迅速縮減到比在美國醫療系統下照一個X光胸透的成本還低，Raymond McCauley甚至預計10年后，它的成本可能比沖一次廁所的成本更低。

歸根到底，基因工程和軟件開發越來越像：換代時間越來越短，成本越來越低。其“后果”最被人們熟知的就是所謂的個性化醫療——計算影響生物學，而生物學又和醫學日漸結合甚密。這意味著人們對疾病的治療或許不再需要對癥下藥，而是對癥對人制定個性化的醫療方案，甚至在疾病之前預防；另外，如果你看過斯皮爾伯格導演的《少數派報告》里對犯罪的預測請不要驚訝，對人類基因圖譜的研究很可能真的會預測一個人潛在的犯罪傾向。當然，如電影里討論的一樣，這一定會帶來社會倫理問題，不過那些技術狂熱者可不會顧慮那么多。

除了基因工程，Raymond McCauley還試圖從另一個角度幫助人類認識自己是誰：”（對于）我們到底是誰這個問題，不僅僅是討論我們從父母那兒繼承的基因，實際上還包括存在于環境中的基因?！盧aymond McCauley介紹，人體內有37萬億個細胞，但是有甚至百倍于此的微生物細胞生活在人體內或者表皮，有些會傷害人類，有些則會保護人類，比如腸胃里的細菌會幫助人們消化食物，而有的微生物甚至可以改變人的情緒，影響人們的睡眠和飲食行為。

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藥物對付不同的疾病，以取代抗生素。Raymond McCauley稱他抄了一些Peter的實驗筆記，對自己做實驗，結果應該是大眾喜聞樂見的：他成功減肥10公斤。當然，Peter的實驗目標不僅僅是減肥，他認為人們可以和自己的祖先一樣通過改變飲食進行治療，少吃抗生素，讓自己重新暴露在細菌下，重新建立免疫系統。當然，這聽上去似乎非常驚悚。

一些生物公司比如U-biome正在進行一個名叫“2300萬種微生物和我”的實驗：人們可以計算胃里的微生物基因數量，不通過吃藥，而是自己做實驗通過飲食習慣改變微生物群組，比如制造一個肥皂的微生物代替方案，通過改變體內的細菌解決體臭的毛病。

Raymond McCauley也在想象一些更有趣的場景：我們都知道接吻會導致細菌的傳遞，那么這是否意味著微生物匹配的夫妻可以相處得更好呢？

硅谷的科學家們在兩手準備：既發展機器學習和人工智能，同時又利用這些成果從生物層面改善人類?？梢韵胂笪磥淼囊环N可能性是，機器并沒有消滅人類，而是和人類高度融合。正如詹姆斯.卡梅隆最想改編的那部漫畫《銃夢》里描述的未來世界一樣，人和機器已經沒有明顯的邊界，比如你該如何定義一個只有人類大腦而其他“零件”都是機器的生物？又該如何定義除了大腦是芯片外其他“零件”都是人體的生物？