許田，遺傳學(xué)家，生長(zhǎng)調(diào)控領(lǐng)域的主要?jiǎng)?chuàng)始人，西湖大學(xué)教授，美國(guó)耶魯大學(xué)兼職教授。當(dāng)生物醫(yī)學(xué)遇到人工智能會(huì)發(fā)生什么事情？許田教授認(rèn)為，生物醫(yī)學(xué)+人工智能，這將是人類歷史上，最猛烈的一次科技革命。這可能要徹底改變所有人的生活和命運(yùn)，回避不掉。

本次許田教授代表西湖大學(xué)到貴陽(yáng)參加未來(lái)杯 AI 挑戰(zhàn)賽啟動(dòng)儀式暨未來(lái)科技主題講座，發(fā)表了《生命科學(xué)與人工智能》的主題演講。

許田：今天，非常榮幸到貴州師范大學(xué)來(lái)跟大家見(jiàn)面。過(guò)去二十五年，我在耶魯大學(xué)上課都是用英文的，這是第一次因?yàn)槟軌虻竭@里來(lái)用中文講學(xué)。我剛剛把耶魯大學(xué)的教職辭掉了，加入了西湖大學(xué)（籌）。

今天，來(lái)跟大家討論這個(gè)題目，就是當(dāng)生物醫(yī)學(xué)遇到人工智能會(huì)發(fā)生什么事情？

我們先來(lái)看一看，喬布斯臨終遺言，跟他的兒子講說(shuō)“你要學(xué)一點(diǎn)生物醫(yī)學(xué)”。為什么？我們來(lái)看看，這是2000年的時(shí)候，法國(guó)的經(jīng)濟(jì)學(xué)家總結(jié)科技和經(jīng)濟(jì)和社會(huì)發(fā)展的關(guān)系。你看到了什么呢？看到了在人類近代歷史上，人類社會(huì)有一波又一波的科技革命來(lái)推動(dòng)社會(huì)的變化。從1771年瑞秋歐可萊在英國(guó)紡織推動(dòng)工業(yè)革命開(kāi)始，然后奔馳的汽車、石油工業(yè)，到現(xiàn)在標(biāo)志的計(jì)算機(jī)革命。我們現(xiàn)在聽(tīng)到的看到的都是計(jì)算機(jī)革命，微軟、谷歌、阿里巴巴都是。為什么？這些在改變我們的生活，改變我們的生命。那么下一波是什么？下一波就是生物科技。1976年兩位科學(xué)家發(fā)明基因克隆開(kāi)始標(biāo)志著生物科技革命的開(kāi)始。所有的這些科技革命都有個(gè)特點(diǎn)，三十年緩慢的孵化，三十年以后快速推動(dòng)經(jīng)濟(jì)發(fā)展和社會(huì)發(fā)展。大概六十年左右，這個(gè)技術(shù)已經(jīng)老化，已經(jīng)不大產(chǎn)生新的推動(dòng)力了，沒(méi)有例外。那么計(jì)算機(jī)的話大概還有十到十五年是快速的。

生物科技已經(jīng)過(guò)了三十年的緩慢增長(zhǎng)期，進(jìn)入了十年的快速增長(zhǎng)期。再下一波革命是什么？再下一波革命就是以深度學(xué)習(xí)為標(biāo)志的人工智能。已經(jīng)從八十年代初開(kāi)始三十年，正好你們可以看到現(xiàn)在開(kāi)始熱門起來(lái)。特別是當(dāng)這兩波科技革命連到一起的時(shí)候，生物醫(yī)學(xué)和人工智能連到一起的時(shí)候，這個(gè)力量是無(wú)與倫比的力量。

大家可能都知道，深度學(xué)習(xí)已經(jīng)把圍棋冠軍給打敗了。我最早關(guān)注深度學(xué)習(xí)人工智能的事情是在2012年，當(dāng)時(shí)美國(guó)的新聞報(bào)道斯坦福大學(xué)教授做了新的計(jì)算機(jī)，自己可以學(xué)習(xí)認(rèn)識(shí)到一只貓。當(dāng)時(shí)我一聽(tīng)，覺(jué)得這簡(jiǎn)直是最激動(dòng)人心的事情。雖然我是搞生物的，沒(méi)有學(xué)過(guò)計(jì)算機(jī)，數(shù)學(xué)基礎(chǔ)也很差，但我覺(jué)得這是我一定要做的東西，所以重新回去學(xué)數(shù)學(xué)，學(xué)計(jì)算機(jī)。學(xué)下來(lái)的結(jié)果，我跟大家分享一下，是不是因?yàn)樯疃葘W(xué)習(xí)打敗了圍棋世界冠軍，是因?yàn)樗愕每欤且驗(yàn)樗萘看颍煌耆沁@個(gè)原因。因?yàn)橐軌蛲耆?jì)算的話，要圍棋窮盡計(jì)算法的話，要10的10萬(wàn)次方，我們的宇宙最多是10的80次方左右。有了徹底的改變。因?yàn)楝F(xiàn)在深度學(xué)習(xí)這個(gè)東西，更像人的智能了。

我們來(lái)看看怎么回事。現(xiàn)在深度學(xué)習(xí)人工智能是模擬了哺乳動(dòng)物視神經(jīng)系統(tǒng)處理信息的方法。哺乳動(dòng)物怎么處理信息？當(dāng)一個(gè)光子打我們眼睛上的時(shí)候，在我們的視網(wǎng)膜上投視，視網(wǎng)膜上有幾層神經(jīng)細(xì)胞，最后面的神經(jīng)細(xì)胞接受光子的信號(hào)，然后把這個(gè)信號(hào)傳到二級(jí)神經(jīng)細(xì)胞，成為雙級(jí)細(xì)胞，雙級(jí)細(xì)胞又把信號(hào)匯總傳到基細(xì)胞，然后才到腦子里面。這個(gè)過(guò)程是信息簡(jiǎn)化的過(guò)程，合并簡(jiǎn)化，不是把所有光子的信息直接傳到大腦，要不然太多了，而是在視網(wǎng)膜的地方就處理信息，然后往后傳。這個(gè)處理信息的方法，以及這些神經(jīng)細(xì)胞連接的權(quán)重的改變還可以實(shí)現(xiàn)很多其他對(duì)信息的處理。比如說(shuō)對(duì)重要信息的抽提，比如邊界效應(yīng)，比如你看我這個(gè)衣服，這里都是黑的不太重要，哪里重要？黑的和襯衫的邊緣這非常重要，把這個(gè)邊界效應(yīng)都提出來(lái)了，把重要的信息給提出來(lái)了。

所以在八十年代初，有計(jì)算機(jī)學(xué)家說(shuō)，我們能不能把芯片按照視神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的神經(jīng)細(xì)胞的方法連接起來(lái)，看看能做什么事情。當(dāng)時(shí)搞計(jì)算機(jī)的人不屑一顧，說(shuō)解決不了問(wèn)題。在2006年的時(shí)候杰弗瑞亨頓發(fā)表了一篇文章，他說(shuō)把計(jì)算機(jī)按哺乳動(dòng)物視神經(jīng)連接起來(lái)的計(jì)算機(jī)芯片，能夠處理復(fù)雜信息，能夠簡(jiǎn)化。所以這之后，最敏感的是谷歌。他們就用深度學(xué)習(xí)深神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的方式來(lái)處理圖像。用計(jì)算機(jī)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)怎么樣構(gòu)建出來(lái)的？很簡(jiǎn)單的話，可以說(shuō)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)或者是基點(diǎn)有一定的權(quán)重，可以用數(shù)學(xué)模型模仿出來(lái)。

但是，如果說(shuō)這個(gè)計(jì)算機(jī)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)非常復(fù)雜的話，沒(méi)有辦法用簡(jiǎn)單的數(shù)學(xué)模型來(lái)模擬。這怎么做呢？

接下來(lái)就牽涉到另外一個(gè)重要的準(zhǔn)則，人的智能的重要準(zhǔn)則。我們來(lái)看看人的智能有幾個(gè)簡(jiǎn)單的特性。哪幾個(gè)簡(jiǎn)單特性？第一，要感知外面的信息，感覺(jué)到。第二，要能夠處理信息并進(jìn)行學(xué)習(xí)。第三，要把學(xué)到的東西記住。第四，新的信息進(jìn)來(lái)的時(shí)候，通過(guò)你學(xué)到的原則來(lái)處理新的信息進(jìn)行判斷。這是人類智能的基本特征。這個(gè)基本特征還有幾個(gè)重要的過(guò)程，怎么來(lái)獲得？

第一，學(xué)習(xí)。第一類學(xué)習(xí)是叫知道學(xué)習(xí)。你小的時(shí)候開(kāi)始老師告訴你一加一等于二，你就記住了，你也不問(wèn)為什么，一加二等于三，做大量的練習(xí)來(lái)記住這個(gè)準(zhǔn)則。你父母告訴你不要亂穿馬路，為什么，你就記住了，你穿馬路就撞死了，基因傳不下去，所以不穿馬路就記住了。這是什么，這是知道的學(xué)習(xí)。接下來(lái)，當(dāng)你年紀(jì)比較大一點(diǎn)的時(shí)候，你開(kāi)始自學(xué)。開(kāi)始自己學(xué)習(xí)歸納出規(guī)律來(lái)，然后在實(shí)踐中不斷總結(jié)，說(shuō)這個(gè)東西對(duì)不對(duì)，這是自己學(xué)習(xí)。在這個(gè)過(guò)程中，有知道的學(xué)習(xí)和自學(xué)的過(guò)程中，還有一個(gè)重要的原則就是獎(jiǎng)懲原則，你學(xué)得對(duì)了得到獎(jiǎng)勵(lì)。學(xué)校里面考試考得成績(jī)好了，父母給你做點(diǎn)好吃的，正好你加強(qiáng)了。你學(xué)得不對(duì)了，會(huì)受到懲罰。這是人類學(xué)習(xí)的基本準(zhǔn)則。

要構(gòu)造計(jì)算機(jī)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)怎么做呢？一模一樣。第一，用大量的習(xí)題來(lái)練習(xí)、學(xué)習(xí)，然后用大量的數(shù)據(jù)來(lái)驗(yàn)證學(xué)得對(duì)不對(duì)，學(xué)得對(duì)了，把這個(gè)傳輸固定下來(lái)，學(xué)得不對(duì)就改了，不斷地學(xué)習(xí)來(lái)構(gòu)成神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。最后，谷歌在2014年構(gòu)建了24層的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)來(lái)處理信息，開(kāi)始圖像，當(dāng)信息一層層傳上去的時(shí)候，邊界效應(yīng)出來(lái)了。再往后傳，整個(gè)圖像出來(lái)。所以，谷歌發(fā)現(xiàn)用這個(gè)方法已經(jīng)能夠打敗人的識(shí)別。

所以在這之后，馬上最敏感的產(chǎn)業(yè)界，IT屆現(xiàn)在蘋果手機(jī)就是用這個(gè)來(lái)識(shí)別。

可以看到，語(yǔ)音識(shí)別已經(jīng)包括用來(lái)進(jìn)行圖像識(shí)別的人臉識(shí)別等等。現(xiàn)在你們已經(jīng)看到了許多應(yīng)用，我今天來(lái)講講生物醫(yī)學(xué)的應(yīng)用。

我們先是做什么？我們先是來(lái)研究出這個(gè)小寶寶（圖片），你們?yōu)槭裁从X(jué)得小寶寶很有吸引力。大家知道為什么小寶寶看起來(lái)就很有吸引力？我已經(jīng)聽(tīng)到有說(shuō)眼睛比較大，非常對(duì)。小寶寶一定要長(zhǎng)得有吸引力，大家才會(huì)保護(hù)，才會(huì)呵護(hù)，他才能有健康的環(huán)境成長(zhǎng)。眼睛大，面孔上的比例眼睛大。可以看到迪士尼卡通片的藝術(shù)家們非常明白這個(gè)道理，卡通片里都是大眼睛。我們最可愛(ài)的國(guó)寶，也是有大眼睛。我們這里很多在座的，他也知道這個(gè)原理，眼睛要大的話就有吸引力。

我們研究生物體的尺寸。生物體所有的器官都有一定的尺寸，為什么？對(duì)它的功能非常重要。如果你兩條腿，一條腿，如果你撿一張紙板放在一條腿下，馬上感覺(jué)就不一樣。即使差別只有一厘米，影響都很大。發(fā)育過(guò)程中，怎么樣使兩條腿怎么樣一模一樣長(zhǎng)，不一樣長(zhǎng)，你就跑不快，在以前你就會(huì)被吃掉。你要追男女朋友的時(shí)候也追不上，以前就是用腿追的，現(xiàn)在是用智力來(lái)追了。生物學(xué)的問(wèn)題，為什么長(zhǎng)一模一樣長(zhǎng)。

另外，看看在蕓蕓眾生，我們這個(gè)世界一眼望去都有不同的尺寸。螞蟻再給它吃也長(zhǎng)不成大象。所以我們實(shí)驗(yàn)室研究，到底什么生物學(xué)過(guò)程決定了它的尺寸？如果這些控制尺寸的基因生長(zhǎng)找到了，如果這些基因突變，如果生長(zhǎng)調(diào)控失調(diào)會(huì)怎么樣，就長(zhǎng)腫瘤。這是我的一個(gè)學(xué)生和博士后，他們當(dāng)時(shí)發(fā)現(xiàn)了調(diào)控這個(gè)東西是直接引起腫瘤的原因。

接下來(lái)，我講講，用識(shí)別圖像的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。另外還有一類神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，來(lái)處理語(yǔ)言和信息文字。這兩類能不能利用到生物醫(yī)學(xué)上，圖象處理顯然能，眼睛的疾病也是圖象識(shí)別就可以了。但是絕大多數(shù)的生物醫(yī)學(xué)的信息并不是圖像。比如說(shuō)基因的表達(dá)，分子，就不能用圖像識(shí)別和語(yǔ)言識(shí)別。怎么辦？最近我們實(shí)驗(yàn)室有了突破，新的類的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)可以來(lái)處理這些分子生物學(xué)的復(fù)雜信息。

我們建了一個(gè)，把兩萬(wàn)個(gè)人的樣本，每一個(gè)樣本都有基本表達(dá)，有24000個(gè)基因表達(dá)，乘上2萬(wàn)，這就是數(shù)據(jù)量。我們建立這個(gè)來(lái)進(jìn)行訓(xùn)練，想辦法要把人類基因表達(dá)的形狀能夠抽提出來(lái)，能夠簡(jiǎn)化，能夠分析這個(gè)復(fù)雜數(shù)據(jù)。這個(gè)結(jié)果是非常成功的。

第一，這個(gè)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)建了之后，它能不能有效還原這個(gè)數(shù)據(jù)？結(jié)果發(fā)現(xiàn)能夠。這是沒(méi)有發(fā)表的結(jié)果，希望大家也不要拍照，這都是沒(méi)有發(fā)表的。你可以看到它的還原結(jié)果非常好。

第二，如果說(shuō)這個(gè)信息處理非常成功的話，那么如果一個(gè)樣本是從皮膚細(xì)胞來(lái)的，另一個(gè)樣本是從肝臟細(xì)胞來(lái)的，它應(yīng)該能夠區(qū)別這兩者的差別。如果兩者都是從皮膚細(xì)胞來(lái)的，它們應(yīng)該非常類似。當(dāng)我們用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)把這個(gè)信號(hào)變成三四維時(shí)，我們把它投影到二維圖像時(shí)，看到確實(shí)如此，一樣的組織來(lái)的細(xì)胞，同樣顏色，在同一個(gè)位置，不一樣的在不同位置。接下來(lái)我們問(wèn)，能不能把癌癥細(xì)胞區(qū)別開(kāi)來(lái)？確實(shí)如此，能夠區(qū)分開(kāi)。

接下來(lái)，我們又做了什么？我們又做了，有指導(dǎo)的訓(xùn)練，告訴他這是腫瘤，能夠做癌癥的鑒定。做出來(lái)的結(jié)果非常好，可以看到90%以上的準(zhǔn)確度。這是非常厲害的。耶魯病理系的教授，十年工作經(jīng)驗(yàn)，對(duì)癌癥的診斷準(zhǔn)確度大概80%。可以看到人工智能的力量是非常強(qiáng)的。

我們又另外做了一個(gè)東西，在其他的深度學(xué)習(xí)過(guò)程中，大家知道如果你能夠把前面訓(xùn)練抽提特征的網(wǎng)跟后面的鑒定網(wǎng)連接起來(lái)，能從頭到尾不斷訓(xùn)練的話，能更加提高準(zhǔn)確度，我們?nèi)绱俗隽耍Y(jié)果是更加的好，96%的準(zhǔn)確度。這是我們現(xiàn)在稱為癌癥診斷的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。

稍微總結(jié)一下，我們發(fā)現(xiàn)了新的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)可以來(lái)處理其他復(fù)雜的生物醫(yī)學(xué)大數(shù)據(jù)，以前沒(méi)有辦法用現(xiàn)在的方法來(lái)做的。人類基因組的基因表達(dá)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)建起來(lái)的話，非常有用，對(duì)診斷癌癥有用，對(duì)其他的一系列診斷都有用。

跟大家講一下，這是我們基礎(chǔ)的研究。在應(yīng)用方面，我講幾個(gè)案例。這是我們當(dāng)年在我們實(shí)驗(yàn)室解決了一個(gè)罕見(jiàn)病的致病原因以及信號(hào)轉(zhuǎn)導(dǎo)通導(dǎo)以及可能的治療藥物，這個(gè)病叫TSC。我這個(gè)朋友和他的孩子有這個(gè)病，在我們兩人住的鎮(zhèn)上建立了一個(gè)研究所，這個(gè)研究所想干什么？希望能夠把前沿的科學(xué)研究和產(chǎn)業(yè)結(jié)合起來(lái)，因?yàn)榭茖W(xué)研究非常好非常前沿非常靈活，但它的缺點(diǎn)是目標(biāo)性很差，做到哪里是哪里，發(fā)一篇文章算數(shù)。第二，團(tuán)隊(duì)能力很差，聯(lián)合起來(lái)解決問(wèn)題的動(dòng)力沒(méi)有。這后面兩點(diǎn)恰恰是工業(yè)界的優(yōu)勢(shì)。但是工業(yè)界對(duì)前沿對(duì)靈活很差，所以在這里，我們把它結(jié)合起來(lái)。這個(gè)結(jié)果是非常滿意的。其中一個(gè)，你們可能不大知道，在2003年時(shí)，非典大爆發(fā)時(shí)，我們說(shuō)要來(lái)做點(diǎn)事情，當(dāng)時(shí)我們想了各種各樣的辦法，其中一條我們找到計(jì)算機(jī)科學(xué)家一起討論時(shí)，他們說(shuō)可以把計(jì)算機(jī)連接起來(lái)，共同來(lái)設(shè)計(jì)藥物。這實(shí)際上是2003年，實(shí)際上是云計(jì)算實(shí)踐的一個(gè)最早的案例之一。當(dāng)時(shí)我們沒(méi)有申請(qǐng)專利，也沒(méi)有成立公司，因?yàn)檫@是非常緊急的事情。而且我們拿出一百萬(wàn)美金懸賞，來(lái)解決問(wèn)題。

其他還有什么？這個(gè)團(tuán)隊(duì)研發(fā)出了世界第一臺(tái)測(cè)序儀。現(xiàn)在你聽(tīng)到的基因測(cè)序產(chǎn)業(yè)以及用基因測(cè)序來(lái)進(jìn)行研究，都是基于最早的這個(gè)測(cè)序儀。第二代測(cè)序儀也是我們研發(fā)的，這直接在半導(dǎo)體芯片上進(jìn)行測(cè)序，不用拍照，DNA合成的時(shí)候不一樣，直接感受出來(lái)。這個(gè)意義非常重大，為什么？人類基因組計(jì)劃，15年時(shí)間，30億美元，全世界人來(lái)做，把它拼了一個(gè)人類基因組，但不是每個(gè)人的個(gè)人基因組的測(cè)序，怎么樣？應(yīng)用不能應(yīng)用，太貴了。現(xiàn)在的情況是，如果一輛寶馬車以前10萬(wàn)美金能買一輛，那么現(xiàn)在這個(gè)價(jià)格是一美分就可以買一輛寶馬車。這是現(xiàn)在個(gè)人基因組測(cè)序的價(jià)格的改變，因?yàn)闇y(cè)序儀的發(fā)明。所以徹底改變了這個(gè)現(xiàn)狀，使測(cè)序技術(shù)可以在各方面進(jìn)行應(yīng)用。不單單在理論研究方面進(jìn)行應(yīng)用，而且產(chǎn)業(yè)化應(yīng)用程了一個(gè)新興的產(chǎn)業(yè)。

這是2016年科學(xué)家到美國(guó)白宮授予科技獎(jiǎng)，非常有幸我陪他一起去領(lǐng)獎(jiǎng)。剛才提到我們的實(shí)驗(yàn)室發(fā)現(xiàn)了TSC進(jìn)行癌癥治療，他們發(fā)現(xiàn)有的病人有效，有的病人沒(méi)效。比如膀胱癌的病人里45人只有一個(gè)有效，美國(guó)提出這是神奇反應(yīng)者。那時(shí)有測(cè)序儀了給他測(cè)序，發(fā)現(xiàn)他果然有TSC圖片。后來(lái)美國(guó)展開(kāi)了測(cè)序計(jì)劃，奧巴馬提出要根據(jù)每個(gè)人基因表達(dá)不一樣來(lái)進(jìn)行針對(duì)性的治療，這一定是未來(lái)生物醫(yī)學(xué)的方向。

接下來(lái)再來(lái)講講其他的。2013年我們就成立了公司，要來(lái)應(yīng)用AI進(jìn)行生物醫(yī)學(xué)的診斷和治療的應(yīng)用。其中之一就是現(xiàn)在到醫(yī)院去，醫(yī)生用聽(tīng)診器來(lái)聽(tīng)，聽(tīng)診器是兩百年前發(fā)明的技術(shù)，我們說(shuō)這一定要改變。我們想做什么呢？我們想直接做一個(gè)成像儀，直接能夠看你有沒(méi)有感染，如果你頭暈，后面的腦血管有沒(méi)有堵塞，心臟有沒(méi)有問(wèn)題。我們這個(gè)團(tuán)隊(duì)做了一個(gè)高分辨的新型的超聲波芯片，手提的，直接連在手機(jī)上可以看可以診斷。這是人類第一款在手機(jī)上的健康產(chǎn)品。美國(guó)國(guó)家FDA去年年底批準(zhǔn)上市。這也是第一款A(yù)I用于大健康的產(chǎn)品。為什么？首先它用來(lái)可以幫助你采樣。以前所有的醫(yī)學(xué)儀器怎么樣采樣，后面的頸動(dòng)脈，角度不一樣拍出來(lái)的圖像不行，要有經(jīng)驗(yàn)，但我們可以用人工智能幫助你告訴你那個(gè)角度是對(duì)的。采完樣后要進(jìn)行判斷，你有沒(méi)有疾病是不是正常，所以要深度學(xué)習(xí)，這是不是有疾病。這樣一來(lái)，徹底改變了醫(yī)學(xué)診斷。為什么？護(hù)士也可以用了，不一定要醫(yī)生。以前的醫(yī)生用這個(gè)超聲波要專門超聲波的醫(yī)生，其他的醫(yī)生看不懂。美國(guó)一百家醫(yī)院都用了這個(gè)儀器，他們感到非常激動(dòng)，每個(gè)醫(yī)生自己可以看自己可以查。不單單醫(yī)生可以查，護(hù)士也可以查，不單單護(hù)士可以查，我們每個(gè)人自己都可以買一臺(tái)放在家里自己查，查出問(wèn)題再去找醫(yī)生。2000美金一臺(tái)，徹底改變了。而且是遠(yuǎn)程醫(yī)療，因?yàn)閳D像可以傳過(guò)去，這是醫(yī)療的革命。

另外，我們還有一家公司，用人工智能是核磁共振。核磁共振儀非常貴，而且還不能有金屬，我們研發(fā)了一臺(tái)可移動(dòng)的核磁共振儀，直接可以看。當(dāng)然是人工智能來(lái)幫助診斷。

另外，研發(fā)藥物。這是爾摩定理。生物醫(yī)學(xué)研發(fā)藥物每年過(guò)去，錢又更加貴了，研發(fā)時(shí)間更加長(zhǎng)了，現(xiàn)在是14年200億美元平均研發(fā)一個(gè)藥，太貴，時(shí)間太長(zhǎng)，那就用人工智能。因?yàn)橐郧八醒邪l(fā)藥物都要一個(gè)個(gè)試，時(shí)間又長(zhǎng)成本又貴，但是用人工智能的辦法，我們可以先進(jìn)行學(xué)習(xí)和選擇。這個(gè)東西有可能有用，專門針對(duì)有可能有用的來(lái)做實(shí)驗(yàn)，這個(gè)效果是非常驚人的。

這是我和我的朋友一起開(kāi)的兩個(gè)公司，我們四年時(shí)間現(xiàn)在有四個(gè)藥在臨床進(jìn)行二期和一期，非常驚人的速度和時(shí)間成本。這是一個(gè)案例。這個(gè)病人有淋巴癌，已經(jīng)七次化療，醫(yī)生告訴他一共只有兩個(gè)月存活時(shí)間了。用了我們的藥之后，腫瘤全部消失。當(dāng)你看到這樣的圖片時(shí)，你就知道這都是值的。不管你再辛苦，最大的滿足感，除了我上課之外，這是最大的滿足感。另外，我們公司剛剛找到一個(gè)新的藥可以治療漸凍癥，開(kāi)始上臨床，非常可惜，霍金今年過(guò)世了，就是治療他這個(gè)病。非常可惜！但是告訴你們，人工智能非常強(qiáng)大。

另外，我和我的朋友有另外一個(gè)公司，今天我們?cè)谀銈儗W(xué)校聽(tīng)取了你們茶葉的基因組測(cè)序和大數(shù)據(jù)的分析，這是要來(lái)做天然產(chǎn)物，用人工智能做天然產(chǎn)物，然后研發(fā)藥物，也非常激動(dòng)人心。

回過(guò)頭來(lái)講一講，人工智能為什么這么厲害？可以看到，知識(shí)競(jìng)賽2012年就被人工智能打敗了，很容易解釋，搜集數(shù)據(jù)。2015年，人工智能團(tuán)隊(duì)玩游戲也把人類打敗了。2016年AlphaGo也打敗了圍棋團(tuán)隊(duì)。現(xiàn)在大家又興奮又有危機(jī)感。有沒(méi)有道理？完全有道理。可以看到，第一，深度學(xué)習(xí)的原理是模擬了人的大腦，這是通過(guò)幾億年進(jìn)化過(guò)程中選出來(lái)的最厲害的計(jì)算機(jī)。這個(gè)路子對(duì)了，而不是靠計(jì)算機(jī)學(xué)家過(guò)去一小部分人拍腦袋拍出來(lái)的。第二，它的信息處理的方式也是跟人學(xué)習(xí)，它通過(guò)學(xué)習(xí)，就像我們?nèi)艘粯印Ｔ賮?lái)講講這個(gè)學(xué)習(xí)有什么不一樣呢？當(dāng)時(shí)AlphaGo這個(gè)團(tuán)隊(duì)打敗圍棋冠軍時(shí)我就去問(wèn)他們學(xué)習(xí)怎么樣，因?yàn)槲倚r(shí)候下過(guò)圍棋。我下圍棋在嘉興圍棋隊(duì)時(shí)，一天最多訓(xùn)練學(xué)習(xí)十盤圍棋，再下去不行了，腦子不夠用了。我問(wèn)AlphaGo這個(gè)團(tuán)隊(duì)，AlphaGo這個(gè)機(jī)器一天訓(xùn)練多少盤棋，他說(shuō)一百萬(wàn)盤棋。怎么樣？這個(gè)學(xué)習(xí)的速度不可同日而語(yǔ)。所以開(kāi)始的時(shí)候AlphaGo打敗歐洲圍棋冠軍時(shí)，李世石以及包括我們的聶衛(wèi)平和馬曉春都說(shuō)，這不在話下，歐洲的圍棋冠軍算什么，來(lái)跟世界圍棋冠軍差遠(yuǎn)了。可是四個(gè)月后，把李世石打敗了。為什么？他以為四個(gè)月是很短的時(shí)間，他一天可以學(xué)一百萬(wàn)盤棋，四個(gè)月的學(xué)習(xí)速度已經(jīng)不可同日而語(yǔ)。這是第一。第二，我們的視神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，最前面是三到四層，在這里處理。后面加上去大概就五六層。那么你看看谷歌的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，它2014年的時(shí)候24層，2015年60層，2016年的時(shí)候我問(wèn)他們，大家猜猜多少層？1000層。怎么樣？我們?nèi)怏w的進(jìn)化是沒(méi)法達(dá)到這個(gè)速度的，說(shuō)再加一個(gè)腦子也不行。它可以不單單突破，不單單學(xué)習(xí)速度不一樣，它物理的突破也可以，可以馬上增加。所以為什么這個(gè)東西特別厲害。

接下來(lái)，稍微講講我對(duì)未來(lái)的看法。霍金當(dāng)時(shí)2014年寫了兩封公開(kāi)信，呼吁人類應(yīng)該終止深度學(xué)習(xí)人工智能方面的研究。為什么他寫了這兩封信呢？第一封他是和MIT的天文學(xué)家一起寫的，這個(gè)天文學(xué)家六個(gè)月后變成了我們公司的顧問(wèn)，霍金非常憤怒，他自己年底再寫了一封信來(lái)呼吁這個(gè)東西。為什么？他認(rèn)為這個(gè)東西是人類文明的終結(jié)者。這個(gè)態(tài)度你們已經(jīng)知道了，我認(rèn)為合理應(yīng)用，所有人類的技術(shù)出來(lái)，從來(lái)沒(méi)有一次是放棄過(guò)的。技術(shù)本身無(wú)所謂好壞，怎么樣用才是核心。

當(dāng)然，里面有很多非常有意思的問(wèn)題。回過(guò)來(lái)看看，感知外界信息，處理信息，學(xué)習(xí)，記住學(xué)到的原則，然后用于新的信息，基本的人類智能的過(guò)程。但是我們還有其他很多復(fù)雜的人類智能的過(guò)程，要不要都研究？要不要都模擬？這是一個(gè)很大的問(wèn)題。現(xiàn)在這個(gè)智能機(jī)器還是單功能的，專門來(lái)做一件事情，但是我們?nèi)耸嵌喙δ艿模芏嗍虑槎伎梢宰觯灰芯慷喙δ艿模孔詈蟮脑挘灰芯壳楦校课艺J(rèn)為這個(gè)最好也不要研究也不要模擬，這太復(fù)雜了。可是后來(lái)我在做一個(gè)計(jì)劃，來(lái)做機(jī)器人醫(yī)生。我夫人就給我提出這是一個(gè)偽命題，因?yàn)獒t(yī)生不單單要鑒定疾病，而且要跟病人沒(méi)有情感豈能做醫(yī)生，我說(shuō)有道理，也要研究。但最終，自我意識(shí)要不要研究？要不要模擬？這是一個(gè)非常本質(zhì)的問(wèn)題。那么如果說(shuō)我們研究出來(lái)說(shuō)這個(gè)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是怎么樣來(lái)實(shí)現(xiàn)自我意識(shí)？這是一個(gè)非常有意思的東西。要不要模擬，我不知道，但是我們實(shí)驗(yàn)室開(kāi)始在研究什么樣的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)能夠自我意識(shí)。

因?yàn)槲业臅r(shí)間要到了，還有一分鐘，所以我跳過(guò)了幾張幻燈片。我講講一個(gè)信息，生物醫(yī)學(xué)+人工智能，這是人類歷史上以來(lái)最猛烈的一次科技革命，這是不得了的，這是要徹底天翻地覆，改變所有人的生活和命運(yùn)的，逃不掉的，你回避都回避不掉。這是最猛烈的！怎么樣？投身到里面去進(jìn)行研究，進(jìn)行應(yīng)用，甚至你覺(jué)得應(yīng)該把它限制，你學(xué)哲學(xué)的也應(yīng)該研究了解這個(gè)東西，因?yàn)檫@是最猛烈的一波科技革命。

最后，我來(lái)講講西湖大學(xué)。這是西湖大學(xué)新的校園，馬上就要開(kāi)工。西湖大學(xué)是一所非營(yíng)利的全新的研究性大學(xué)。西湖大學(xué)將會(huì)集社會(huì)的力量和政府的力量，一起來(lái)辦。歡迎大家來(lái)做學(xué)生，歡迎大家來(lái)做博士后，歡迎大家來(lái)應(yīng)聘做教授，歡迎大家以各種各樣的方式來(lái)支持這樣一個(gè)新生的事情。四十年前，當(dāng)中國(guó)開(kāi)始走市場(chǎng)經(jīng)濟(jì)的時(shí)候，第一家私有企業(yè)建立的時(shí)候，沒(méi)有人會(huì)認(rèn)識(shí)到說(shuō)今天中國(guó)天翻地覆的變化。是不是？五億人脫離貧困，整個(gè)經(jīng)濟(jì)天翻地覆的變化。那么，我們希望西湖大學(xué)也是這樣一個(gè)好的開(kāi)始。需要大家的支持和呵護(hù)，包括講好話，包括你有一塊錢也歡迎你們來(lái)捐贈(zèng)，我們一定會(huì)把它用到最需要的學(xué)生身上。為什么？因?yàn)檫@是需要整個(gè)社會(huì)、政府以及大家一起支持來(lái)做的一件事情。另外，我們來(lái)做的話，怎么樣和其他的大學(xué)可能會(huì)不一樣，怎么樣做世界一流？比如說(shuō)多學(xué)科的交叉，人工智能這個(gè)東西，計(jì)算機(jī)學(xué)家模擬了視神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，相互學(xué)習(xí)產(chǎn)生了。但是老的 學(xué)校計(jì)算機(jī)系在一個(gè)地方，搞神經(jīng)生物的在一個(gè)地方，很難進(jìn)行交叉，但是西湖大學(xué)可以，因?yàn)槲覀兪切碌拇髮W(xué)，因?yàn)槲覀儚囊婚_(kāi)始就把整個(gè)設(shè)計(jì)使它們進(jìn)行交流，可以看到讓不同學(xué)科的人每天有機(jī)會(huì)能夠碰到，每天有機(jī)會(huì)能夠進(jìn)行交流。另外，我們也會(huì)想方設(shè)法在新的地方打破所有的壁壘，來(lái)使研究成果進(jìn)行產(chǎn)業(yè)化轉(zhuǎn)化，來(lái)影響社會(huì)。但最終，能不能成功，需要大家一起來(lái)努力。