北京大学“人工智能前沿与家当趋势”第六讲由碳云智能创始人兼CEO、原华大基因CEO王俊老师亲临现场，与北大人工智能创新中央主任、百度七剑客之一、酷我音乐创始人雷鸣老师就生命科学干系问题展开了宣议和谈论。
本文为您带来王俊与雷鸣的精彩对话。

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雷鸣：我也是听得心神专注，在座的我想大部分都是打算机、数学，比较偏打算学科的，对付这种生命科学的东西，包括我也真的是小白来上课，学到了太多太多的东西。
刚才我以为讲的特殊精彩，说实话也是我第一次去这么深入的理解生命本身的繁芜性，以及我们说从穿透这种表面去看生命一些根本的东西，包括基因蛋白，包括很多生命的根本特色。
我刚才觉得的话，王俊讲这些东西，包括基因、蛋白，我有一个理解，以前我们的医疗，更多是考验性的。
比如说有这个病，中医会通过各种考试测验来治疗。
现在觉得有了基因技能、蛋白检测等这一系列东西之后，以为在因果中间加了一层数字的特色描述，使得我们可以更精准的去理解这个事情。
比如我做了这个事情影响了这些成分，以是这些成分会导致这个病可能就不得了。
我们觉得相称于结满了生命的体系，而不因此前觉得一个大黑盒子，就像神农尝百草，“乱试”的觉得，我不知道理解的是不是对。

王俊：我实在以为人工智能系统可能未来还是个黑盒子，或者是一个黑白相间的盒子，有一些已有的知识可以帮助你做很多决策，然后它会同时也是个黑盒子，由于它是个学习系统，本身也确实它要尝百草，才能知道结果。
以是实在我倒这个事情的关键不在这儿，现在很多生命科学学习过程，它没有真正理论化，生命科学有三个阶段，第一个阶段叫“不雅观测科学”。
生命科学很长一段韶光是不雅观察科学，通过不断不雅观察，提出一些理论。

后来从不雅观察科学到做实验，创立各种假说，再利用实验去验证。
再往下一步我认为一定是理论充足，我们开始用打算机，用数学来描述生物学。
那个时候的预测将会特殊准确。
比如说我当时做七个神经元的神经网络去仿照瓢虫吃蚜虫这个过程，我实在不知道它最后进化出来什么意思，但它弄出来那个博士之后，我再去研究的时候创造，它个中有三个神经元进化成了影象神经元。
它记住了前一步和前两步准备吃的蚜虫，我吃着了，以是我就决定我下一步接着转圈，我没吃到我就接着随机走。
以是像这种东西是我通过它末了形成的那个，再反过去再学习他的生物学，再找到它的阐明。
以是就更精确。
我以为未来可能会有这样的一种研究办法，便是它不是我的一个come from nowhere 的理论，可能现在是一种数据导向。
数据导向的意思是说我也不知道哪个基因跟糖尿病有关系。
我能做的一件事情便是把一千个糖尿病人的基因测了，再测试一千个正凡人。
然后我比较，看到底哪个基因不一样，对吧？这是数据导向。
我认为未来的生命科学再往前走，可能是人工智能的模型导向。
便是说数据导向已经不足了，数据会在不断的演习模型，科学家会去研究那个模型为什么会这样。

雷鸣：我们本日讲的是一个生命科学，包括跟AI之间的关系，现在我们最近便是讲的AI，AI为什么最近特殊火，特殊爆发，包括阿法狗，一样平常我们归结为海量数据，对吧，比如说动辄几十万，几百万的运算能力，GPO把人定型等等，再加上这个深度神经网络算法，当然这个算法并不是最近才出来的，而是最近才被海量数据给激活的。
刚才实在我们在剖析这个事情的时候聊到很多的东西，第一个你讲到在以色列八百人的实验课题，掌握血糖，还包括您讲到了您这几个创始人一起做实验，基本上是几个人。
这个跟我们现在理解的人工智能，由于有一点点的不同，也便是这一波，我们感到人工智能更多的是海量数据，而本日讲的觉得便是数据量并不是海量，当然也不是完备单个。
就这两者之间我们开放地磋商一下，为什么说少量的数据也能学到非常显著的一些东西。

王俊：这取决于问题不同，比如说对单界面的研究只须要一个家系就行了。
什么叫家系呢，便是一个family哪个遗传并怎么过来的家系，几个人他的基因我就可以把单基因发掘出来。
但是对身高、智商这样的东西，可能要上百万人。
也便是说你研究问题的情形不一样，它须要的数据点和维度是不一样的，这是第一个。
第二个你看不同信息量的时候不一样，比如说我看基因，人跟人之间的基因差异是千分之一，这个差异已经很小了。

雷鸣：对，非常小。

王俊：以是呢你须要很大的样本量才能找到真正的有符合生物学意义的差异。
很多时候能查到微生物的差异就没那么小，比如说我的里边有一千种微生物，你的体内有一千种微生物，这个差异就非常大了。
以是我们去创造肠道维生素跟糖尿病之间的关系， 400人就可以了。
以是你看它这种层面不同数据的时候它又不一样，你把它全部综合起来它要多少数据点够，取决于算法本身和取决于研究的问题的繁芜性本身。
有的可能便是随意马虎，像我七天不用饭我对几个人，由于非常短的一个韶光之内非常剧烈的一个变革，以是我的身体状况，我体内的那种酶上和下是非常剧烈的，你想想七天没有用饭了，体内是一个非常大的变革。
你只有几个人都是这样变的，可能不须要那么多人，但是你要研究细一点就不同了。
如果我想做一个能用的学习系统，我认为须要一百万人，便是如果我们有一百万人的完全的数据，可能我们能做出一个能用的人工智能模型。

雷鸣：我以为这个你讲得特殊好，我把它翻译成打算措辞再理解的这个问题。
比如说像刚才血糖也好，实在现在我们很多的生物医学的研究，我们叫“显著性干系”，刚才提到了糖尿病能掌握到90%。
现在实在觉得上在生命医学里边，很多它背后的这种严格的治病逻辑这些东西，还搞得不是太清楚。
以是实在我们这么理解，比如人脸识别，由于这个人脸识别是个高度繁芜的，便是我们人在把自己培养到三四十岁的时候我们才到刚才说的一个比较正常的水平。
实在须要海量的数据，由于它的繁芜度很高。
如果说我们做一个***叫男女识别，这个时候可能须要的数据量就不须要很多明晰。
我的理解刚才讲了，我们在生命科学里边，很多的事情，刚才像糖尿病掌握这个事情，由于以前我们并没有针对很多人花很多的精力去非常深入地研究，我们刚才讲的出发点上的话呢它并不是说有很多你做了良久了，我们要去超越它，而是说把这个事情从一定的程度上先找到显著性，先用一个大略模型。
实在刚才讲数据量对应的叫繁芜模型，我们说阿法狗下棋，这个是个高度繁芜的，由于它从前今后要走一百多步，这样就须要很多参数，因而须要海量数据。
刚才我们理解到比如像单基因，它可能末了便是要确定的一个参数，以是这样的话它的数据量可能就不须要那么大，因而这个显著性只要找准了，就很快能把它找出来，当然你假如找的数据是错的，那可能也找不出来了。
以是我以为理解生命科学的话，相对来说我以为很多对付它追根溯源的研究实在还在早期阶段，很多的显著干系性，包括这些掌握的话，因此我们可能是一个过程，我们从局部一些对人类特殊主要的办理问题开始做起，实在数据量并不是特殊大，逐步地走向，刚才像王俊讲的，一百万人乃至是几百万人，我们把那个人的综合的繁芜系统给它再建立起来。

王俊：实在生命是一个极其繁芜的系统，之以是没有那么多数据的一个核心缘故原由也是由于每项技能都很贵，如果那个时候做一个人的基因一亿美金，你怎么可能有一百万人的数据，不可能的。
我刚才讲就一千美金你也不可能，一千美金一百万的数据十亿美金，是非常大的一个东西，可能十美金的时候那是一个挺得当的。
以是很多的跟这个还不太一样，我们拍照片，那些数据基本没有什么本钱。

雷鸣：以前胶片的时候还挺贵的。

王俊：现在很多可以做，我们现在网络生命数据，程序繁芜、价格昂贵，而且后续对数据的很多剖析也是一件非常繁芜的事，你拿到可用的都很难，你还得判断很多的东西。
以是对我们来讲也想摘一点随意马虎的桃子，以是你会去define一些随意马虎的question，那我不须要那么多太大的样本量，我能够先做点东西能够有用，以是很多时候是处于状态下的存在。

雷鸣：这个事情使我想起了一个是刚才咱们提到基因测序的本钱急速脑筋里一想便是说关于我们提到的摩尔定律，就说所谓的打算本钱大概因此每两年，同本钱的打算能力每1.5到两年翻一翻，实在也便是说同打算能力的本钱每一到两年会跌一半。
咱们那个基因测序的本钱低落每年在过去的话，大概每年能降多少？

王俊：这个他们的说法叫超摩尔定律，这是两年超过十倍。
但是现在已经开始放缓了，降得非常快，但是现在在做这件事情的时候，已经创造其他的本钱，便是测序这件事情，测序本身的本钱已经只占到总本钱的20%。

雷鸣：那其他的本钱一样平常指的是什么呢？

王俊：前面的数理本钱，你从血液拿出来就要的。
末了到什么地步呢，很多无创从唾液里边采DNA，我那个唾液十美金，你可能那个测试比如说我末了就可以搞得很便宜，我几十美金我就可以测一个人的基金，运费多少钱，打算机处理要多少钱，人工要多少钱。

雷鸣：我听起来这个事情有一个很故意思的想法，干脆既然这么便宜就在我们说的7-11超市的出口处就放一个基因测序序列。

王俊：一定会有的。

雷鸣：2C产品。

王俊：现在美国已经开始在做这个事情，我们现在也在找渠道，而且我们现在做基因检测全都免费，便是所有人都不须要钱。

雷鸣：大家能给你报个名吗？以是我以为刚才讲到这个事情是我想到说，实在咱们说这次的人工智能的爆发的话，刚才讲的由于各种摩尔定律，我们叫打算能力的摩尔定律加上数据增长，数据增长基本上也是环球的数据，大概以每年50%的速率在复利增长，以是的话在这个增长过程中它将达到一个临界点，这个临界点的涌现是一个量变到质变的工程。
以是我们以为根据刚才咱们剖析生命科学，会不会也会有一个点在未来不远的韶光会导致生命科学干系的数据涌现爆发，进而引爆生命科学？

王俊：我自己个人以为虽然我做这个行业，我自己没有那么乐不雅观，从人类基因的操持开始，在九十年代末的时候开始做，到本日2017年，基因检测这件事才真正成为一学买卖，就它才真正开始逐步推广。
而只是在几个方向上推广，比如说医院里边才开始推广开对孕妇的检测，肿瘤检测都没有推广开。
我自己去做了20年的打算，我未来20年会做这件事，我希望我能够在5年之内有一两个运用能够走向老百姓，但这个过程它一定不是眨眼间就做成的事，它可能比任何我们知道的一些下围棋，语音识别，图像识别这样的项目都要繁芜和长远。
它还涉及到很多的问题，比如隐私问题，伦理问题，监管问题，等各种各样的东西，由于你毕竟在做的是一个医疗项目，说实话你语音识别听错一句话没事儿，你现在做的事是数据生命康健的东西，你搞错了一个，人家没癌症的你给搞成癌症了，这个事情是很大的事，以是它很多的哀求不是那么大略的。

雷鸣：我以为实在还好，由于我对医疗也理解一些，医疗基本上误诊率都是很高的，最好的医院基本上也有20%。

王俊：该当这么讲，人犯错可以，机器犯错弗成。
无人驾驶汽车是范例的案例，人去开车出错或许没事儿，如果一个无人驾驶汽车出去开车出车祸，那是个大事。

雷鸣：这块我们大体上有一个这种觉得，它这块还没有详细量化，你以为以人的话，由于人这个变革尤其跟生命干系，它非常谨慎。
以是基本上我们觉得的话叫量级定律，比如说刚才说的这个自动驾驶，如果它跟人比较，便是百万英里它失事儿跟人一样的概率，这个自动驾驶肯定是不让开的。
但如果说它能降落到人类的十分之一的时候，基本上这个时候大家就会逐步地接管，就跟那个复印机一样，实在它都会失落势的。

王俊：再有一点跟自动驾驶有很多相像之处，自动驾驶本身有一个长尾效应，所谓长尾效应的意思便是你可以把99%的情形都可以预测到，但是便是那个1%繁芜，而且就那个1%千奇百怪，你也不知道什么东西出问题。
在生命科学里面有一个最出名的话，叫在生物学里面唯一不例外的便是永久有例外。
由于生命科学本身我们便是一个例外，我们当年那个猴子变人的时候，当然不是所有的猴子溘然间站起来变成人了，而便是那一只猴子站起来变成人了，然后我们便是成人了。
以是人本身便是一个试错产物，由于它本身便是个例外，以是它的所有生命科学里面险些没有一样东西是没有例外的，由于进化的根本，就在于是生命蜕变的根本就在于不断试错，容错，进化，蜕变的过程，以是它一定有例外。
以是你说我做一个模型百分百的能够怎么着，你很难听到，包括在医学里边就诊断说我可以有一个东西百分百的诊断，这个话险些没有人说的，由于说了肯定是错的。

雷鸣：这肯定的，由于我们都有履历，我也经历很多朋友的，他们得了病之后在北京各大名医院，然后看一圈之后创造各个年夜夫的不雅观点还不一样，以是末了很痛楚，当然这个呢我们说很多的东西都值得再进一步的研究和磋商。
回到刚才讲到这种所谓风险的东西，由于我们看到由于基因的技能现在进展得很快，我们可以去编辑乃至天生基因。
那这里边的话我们明确看到第一便是转基因食品这个事情，便是对付我们吃的这些的话，我们做一些基因根本如何让它高产，抗病毒，乃至说增加营养这一块。
这一块的话实在有很对立的两派不雅观点，一派可能就以为说我们就不能吃转基因的，一派说转基因在一定的严格测试还是可以接管的。
这块我不知道您大概会怎么看这个事情？

王俊：转基因是一种基因技能，首先它是基因技能，就跟基因编辑，合成生物学是一样的，转基因是把一段外源基因转到这个物种里边去，基因编辑是把一个基因的身分改掉，互助生物学是重新合成一个东西，这个从实质上来讲都是基因技能。
以是对付一个基因技能去反对有点没故意义，便是对付一种技能去反对是没故意义。
但事实上大家说转基因的时候不是在说技能，在说转是什么东西。
你想象一下如果转基因水稻转的是其余一个基因的，其余一个水稻的基因就不存在安全性问题。
但是你想象一下如果把一个SARS病毒的基因转到水稻里，那不管怎么说你们都不会吃，生理都挺别扭的。
你比如说那个时候的所谓转基因抗虫棉，那是个什么东西呢？那是苏云金杆菌里边的一个毒蛋白转到了棉花里边，棉花有了这个蛋白之后它就抗虫，由于虫子吃这个蛋白就会去世掉，对虫子来讲是一个神经毒素。
那它接下来的问题是它对虫子有毒，那对人有害没有？

科学家来验证一个东西对人是不是比较安全，我们做的事情只有几个，第一呢做细胞学实验，看它是不是有问题，把人的细胞放到那儿。
第二做老鼠实验，再弗成做猴子实验，你最不可能便是做人的实验，你不可能说我把一群人分在这儿做我们的转基因，这群人都别转基因了，然后看看你这儿有什么变革，这个事情它不好做，也不能做。

纵然做了也没有用，为什么呢，由于公众年夜众对这件事情的认知不是说你这边转基因弄完了，来日诰日看你有什么反应，就完了，不是。
那是得50年往后，这50年你假如谁得癌症，这个东西是不是你当时是转基因的问题。
可能这个也不足，由于如果我生个孩子，这个孩子未来得癌症证明有没有关系。
以是就涌现了标准分歧一的问题，便是科学家去评价一个东西是不是安全，老百姓认知它是不是安全，这个有个差。
有个差之后政府就出来了，政府会说那它必须有标准，什么叫安全什么叫不屈安，你政府有制订一条标准，一种做法便是说我全面不做转基因了，我也不想弄点麻烦，夹在两头中间我不做了就完了，欧洲很多国家也不做了，俄罗斯也不做了。
OK，你假如以为你能够办理粮食问题，饮食问题都没问题，欧洲不做可以不做，美国是没办法不做的，由于它那么多农人，包括除草剂什么的，它没有那么多人工去每天除草，不可能的，很多的必须做。
做了政府就会出一道规则出来，FTA就有一套规则，你有规则我就大略了，就跟吃药一样，有的药是吃去世人的，各种副浸染的，但是你EFDA有一个标准出来，我得按照这个标准，我过了这个标准便是政府可以上市。

我自己个人认为有一件事情很主要，这个是每个人可以自己选择，比如说政府定了一个标准，假设在美国，中国也一样，这个食品通过的这个标准，在超市里边卖。
我以为不应该是现在这样标一个非转基因食品，而是你到底哪个是，哪个不是，你可以自己选择。
这是你自己的选择，你用户或者是每一个老百姓有知情权，你可以有你自己做决策的权利，我可以选择我信科学家的办法，我可以信政府的公信力，我也可以选择。
有的人说我不想吃别的，我就想弄点有机食品，别的地方的鸡我都不想吃，由于抗生素太多了，猪的身上抗生素太多了，水稻现在含铬的东西太多了，你看中国有多少水是没有重金属污染的，吃到稻米里边是什么样的。
中国现在吃的鸡，猪，牛，有多少是抗生素，这种抗生素会怎么样，它会有这种东西，然后你自己选择。

雷鸣：行，那我们的对话部分就到这里，下面我们还有一个开放的不雅观众提问环节，包括网上直播，微信群的不雅观众们。
第一个问题我跟你读一下，作为我们的天才男神，你是如何做到这些造诣，这个造诣指的是说别人发一些，没事儿就高兴蹦到天上，你说哎呀已经不想出了，几十还是几百的这个。
问题是说你是怎么做出这么多有代价的论文，又同时不延误其他的事情生活呢？

王俊：我刚才想吹个牛，说完了往后很愉快，我跟雷老师是差不多，我比他大一届，你看我比他显得年轻。

雷鸣：由于我没研究生命科学，你看他每天的研究什么，当然晒伤的脸六天还是五天。

王俊：我便是想说这个问题，我们每天研究这个玩意儿的，还不把自己可以这个多做一点，那个多弄一点，保持一个状态。
雷老师不一样，每天对着打算机，很呆板。

雷鸣：往后我得多向你学习。
还没有回答问题呢，作为男神你是怎么平衡的，你不能光攻击我。

王俊：实在也没有，实在谁都年轻过，在年轻的时候都冒死过，每天事情多少个小时不睡觉，我以为每个人都有，在座的各位肯定都一样。
等你岁数大了，管的人多了，权也多了，钱也多了，那你就可以用资源。
你就不一定要像雷老师十个学生，一个学生给他卖命，每个学生只能出一篇文章，有一百个学生你就可能一百篇文章，你看他能动用多大的资源来做多少事，雷老师动用的资源头发少一点。
开玩笑归开玩笑，我认为生命科学这个领域，我刚才讲的这个领域它是一个大科学，所谓大科学的意思便是它会有很多人一起在一个平台上做很多事。
以是它具备很多规模化的特色，以是它实际上做的东西是很不一样的，当你节制了一个技能之后，我刚才讲了，可能揭橥的东西都是通量化的东西。

雷鸣：流水化事情。

王俊：你不能讲流水线。
但它很多的东西确实具备某种技能打破往后研究工具不同所带来的福利。

雷鸣：说法换了一下。

王俊：你研究基因和糖尿病的关系，研究基因和高血压的关系，研究基因和肿瘤的关系，肿瘤里边又分了很多癌症，肺癌，这显而易见。
不仅仅是基因测序这个行当，很多的行当都是一样，你能看到你有一个技能打破之后，但这个东西它是一波一波的，你过完这一波，该做的做完了，就这么多癌症，下来之后你可以找新的技能方法手段，再把一个东西推到一个新的层次和高度，你只能是做这样的事情。
最难的实际上是理论性的东西，比如说进化论，进化论出来所有的人到现在都在谈进化论是怎么回事。
便是像这样的东西就不是说我发多少篇论文，实在根本就不算是。
你会想到你能不能有可能有一些理论性的这些东西，而这些东西本身能够带来更深远的一些影响，就不仅仅是在技能打破所带来的很多科学创造，很多时候能够有一些新的辅导科学发展进程的一些理论，我以为这种东西，我个人对这个东西是最感兴趣的。

实际上我那个时候自己在做肠道微生物和各种疾病关系的时候，我就会以为那样的创造就很主要，便是你能做到肠道维生素本身跟糖尿病有什么大关系，以前不知道，现在知道了，这个问题是挺好的东西。
这个观点是通的，以是你就会以为这是一个挺好的东西，这就比你用同样的测序技能，测完基因，再测植物，再测熊猫要好一点，你会以为这个是一个更加故意义的东西。

雷鸣：实在你讲得也特殊好，我最近讲深度学习也是到这儿弄一下，到那儿弄一下，反正这个技能打破之后它的各个运用处景上确实也能发出一些不错的论文，但是相对技能本身的打破它可能是最根本性的。

下面有一个同学问了，现在你这边的研究方向是基因，我们叫digital life研究基金，包括实际的东西影响数字化的生活。
现在看到其余一个方向，现在最近也挺火的，包括谷歌等等的也有很大的投入做聪慧医疗。
这两个方向将来它会有一种什么样的方法，它们会交汇在一起吗，还是说它们两个会竞争的往前走，怎么去影响人类的生命或者是康健这一块？

王俊：你是指我现在做的这个东西和IBMWatson的差异，还是指IBM Watson和谷歌之间的差异？

雷鸣：问得好，那边大体上那条思路是基于履历主义，基于大数据里边剖析挖掘基因诊断的关键特色什么的，像IBM Watson它可能看了小孩的病例，十分钟说这个便是某个什么病，就赶紧治就行了。
它那边更多病不是说所谓更深层次的理解人的这种，像你做的这种东西，理解未知的天下。
而更多更像是说把这个大量的履历给它集成起来，进而能够创造出一个比老迈夫还老迈夫的年夜夫出来。
大概便是这两套路我们想知道可能在未来的演进过程中，它们会怎么去相互做。

王俊：雷老师已经回答得很好，基本上便是这个意思，IBMWatson用到的数据一样平常是医院的大数据，医院里边的病历数据。
一样平常来说从结果去manage结果只会是诊断，会做得更好一点。
由于它实在都是结果，都是医院各种各样的检测结果，结果做结果，便是诊断的做得更好。
但是对付生命更本源的一些东西的理解，很多不是现在有医疗的那些大数据，更多的是从缘故原由的角度来做的。
比如说糖尿病，在医院里边你去能拿到糖尿病的更多是检测，用药，诊断的这些数据，但是我们现在做得更多的基因，肠道微生物，饮食，运动，这些数据它能够更好地从源头管控糖尿病，最好是不让他进医院，不要产生IBM Watson用的数据。
最好是能作为这样，实在弗成进去了，也得用霸占基因，蛋白和各种各样的，从它的成因出发来探求更好的办理方案。
以是我认为它是更根本的一个东西，或者说它的办理和这个数据模型的搭建能够让人更好地去管理它的数据成品，而不仅仅是诊断它的疾病，这是一个很关键的东西。

雷鸣：我以为这点的话王俊实在说得我以为比我问问题的时候清晰得多了。
现在总结一下，实在现在我们看到的所谓的智能医疗，智能医疗它做得再好，把所有的小年夜夫都变成老迈夫，然后都变成专家，这个当然有好的地方。
我们实在现在的基层医疗它的水平实在不高的，尤其是第三天下国家不高，智能医疗能让他们都变成全天下最精良的医疗生水平。
但是最精良的年夜夫他还有办理不了问题，他还有不理解的事情，那这个事情的话王俊正在研究。
他实在研究的话是一些我们还未知的领域，一些背后的逻辑这些。

王俊：但我自己实在以为，乃至包括疾病状态，我自己以为就IBM Watson，包括我们现在做的一套系统都是属于西医，有些过于碎片化，中医里边有两个东西很值得做的，第一是系统化，第二是个性化，中医是非常系统地去不雅观测一个人，也是非常个性化地去做这个。
我以为就从疾病诊断来讲，我认为现在比如说对糖尿病还是IBM Watson给你现在的数据做一个更好，可能也不敷够，你该当从它的个体的基因，各种各样的所有大数据根本之上，可能能够出来一个更好的，纵然是诊断都是更好的。
由于它是更系统化的去描述这个人的数字生命状态，这比用一个单一的诊断指标去判断一个疾病一定也好很多，只不过以前没有这样的数据。

雷鸣：这个完备认同，这个事情我们回过来再讲的话，实在这跟我们说工业革命之后的分工，不断细化有关系，实在现在年夜夫的话，过去我们中医基本上就一个人什么病都看，现在西医他越来越专业化，导致在专业方向上进展非常快，进而损失了一个人能有全科的诊断能力了。
便是说所谓的真正专家就在一块钻得很深，包括我们的学校也是一样的，过去还有所谓的大哲学家，我们回去看达芬奇这种人，牛顿这种人，基本上很多家都在他身上背着，但现在的话我们很丢脸到我们基本上跨领域的专家了。
刚才讲我们人类实在也是有极限的，我们的知识，包括我们学习能力的话，一旦伸进去之后，如果说把很多深度的东西全部都这个人学，他学不会，就一万个小时以内，想成一个专家花一万个小时，一万个小时就一个专家，不可能成为多项专家末了再整合起来。
或许我以为这是人类的极限，将来的话有你这个东西的话，数字化之后，你的运算能力没有极限，会导致的话，包括我们对聪慧医疗，刚才讲，它如果今后走的话，很有可能。
由于智力没有极限的话，会导致说它重新会把多个分开的科室重新再综合起来，然后去做诊断的时候。
前一段便是通过演的这个底模去判断糖尿病几期，这个彷佛便是一个有点跨一点科学的东西。

王俊：我自己实在以为这种人类极限的说法我不是很认可的，由于你现在的人工智能做的便是让人类上其余一个集成化。
由于你很多的这些，以前你花很多的功夫去做的，你现在不一定会花很多的功夫去做，也没有必要花很多的功夫去做。
你可以让他们帮你去做，以前还要看看舆图很费劲，现在不用，GPS直接帮你方案了。
以是我以为这个归到其余一个阶段，但假设哪一天我们做出来的人工智能超越了人本身的智能，我自己认为人类该当非常骄傲。
由于人类就像猴子变成人一样，猴子是不知道人是什么样的，我以为如果有一天真做出来了，人类该当非常骄傲，由于人类是第一个主动地创造出比自己的聪慧更高一级物种的物种，这是很伟大的一件事。

雷鸣：这个所谓的我们叫强人工智能之争，这个在学术界也是有一些磋商，大部分人认为全人类在可见的短期不大会发生，末了可能我们院长洪小文博士，可能在末了，该当是倒数第二次调一下课，可能会商到这方面的东西，我待会儿会跟他做一个互换。
我们再说一个问题，有本书叫《未来简史》，提到人工智能和人机之间有某种合营。
但适值的话，我想便是本日该当是，刷屏的ElonMusk又做了一个很神奇的事情，然后把后面脑筋和机器之间要做的对接。
便是你对这种进展，刚才我们讲纯粹从人的本体去讲，我们人通过科学，我们可以更康健，更龟龄，更聪明。
但现在的话对付这种应，我们更往前，更科幻感的，比如说人和机器的某种意义的一体化，而这种一体化切实其实都进入到生物层面的一体化，这个方面你有一些什么样的想法和不雅观点？

王俊：我现在做的这套learning system，实在做的便是打穿这个硅碳两界，由于如果我们是碳基因，那个是硅基因，我们身体这个疲倦是一个精准打算的机器，从我们这么想而已，我本日喝完这瓶水身体什么反应，这是很精准的反响，它不是一个随机过程。
我本日喝完水，我此时此刻身体便是这样反响，它不可能是一个随机的一个东西。
而这样的东西随着它越来越深入地理解，而且很多的不管是纳米技能，还是生物技能，各种各样的发展。
这个疲倦是可以换的，这个疲倦所有的东西都是可以换的。
唯一没有搞明白的便是意识的形成和意识产生的根本和它用什么样的办法能够去替代，由于涉及到很多我们这个领域常常讲的问题了，影象的上传，意识的上传，很多这种问题。
碳云未来20年不研究这个事，碳云未来年会研究它疲倦的事，便是这个身体本身，血糖怎么弄的，血压怎么回事，心脏怎么运作，很多是做这种疲倦本身。
但我们会开始涉及很多认知疾病，比如说老年痴呆，帕金森，自闭症，很多这些东西它是有很强的物质根本，就我们知道它这里边。
比如说自闭症的东西，我们曾经做过一点点的研究，自闭症很故意思，我们每一代生孩子，这个孩子跟我们有60到100个基因突变，你每一代除了父母一家以外还有跟你有60到100个基因突变。
我们以前认为这个基因就会在基因组成随机分布，由于我有31字母，这60个字母肯定是随机组合。
末了创造所有这些数据实在是有集团分布的趋势的，你去看这些集团分布的地方，都是大脑发育基因。
再有一个信息就所有的像我们生孩子的年事，也便是说你岁数越大，孩子的得自闭症的风险就越高。

雷鸣：OK，没有说晚生就越聪明的。

王俊：但有时候自闭和聪明实在也说不清楚，以是很多这种东西它是有很多的数据根本。
以是通过对这些东西的研究，很可能会构筑未来研究脑科学意识层面东西的一个更故意思的一些根本，我以为未来20年还是储备期，20年往后在这个事情上我认为会像今年开始我们讲digital life一样，在20年往后的那个时候我们会讲digial mind，打算性能不能像人一样思考？在那个时候会有比较打破性的进展。

雷鸣：现在包括国家，欧洲会有大脑对话，中国政府现在也是花了很多钱在考试测验去理解大脑，我以为对大脑的理解可能也会加速。
这插播一个挺故意思的，我在数年前当时很感兴趣脑科学，大家以为脑科学该当在哪个系？生物系，是吧，生理系。
在生理系，我以为在生物系，生物系早早创造他的DNA解剖，然后就找医学，医学每天研究脑筋生各种病，都不是我想要的，末了创造在生理系。
由于现在的生理系的话，我以为有点从社会科学向自然科学的转变，便是这种从归纳领域变成真正研究的科学领域在做。
那我以为韶光缘故原由，特殊感谢王俊老师。

王俊：我再多说一句，碳云现在在招人。

雷鸣：对，一定的，欢迎大家踊跃报名，演习什么都行。

王俊：实施留下来事情，做研究干什么，是很好的机会，你们可以在网上查得到十大创新的公司，前九个都是腾讯，阿里这些的，还有便是碳云太耘，以是这是个很酷的公司，如果你们对这个东西感兴趣，会很好的，会很故意义在做一件不一样的事，全天下没有人做过，挺好。

雷鸣：行，我们以热烈的掌声感谢王俊老师的分享。