科学松鼠会 » Ent https://songshuhui.net 剥开科学的坚果,让科学流行起来 Fri, 24 May 2019 22:57:54 +0000 zh-CN hourly 1 https://wordpress.org/?v=4.3.18 https://songshuhui.net/wp-content/uploads/cropped-songshuhui-32x32.jpg » Ent https://songshuhui.net 32 32 侯世达:我讨厌“人工智能”这个词,因为它们没有智能 https://songshuhui.net/archives/104578 https://songshuhui.net/archives/104578#comments Sat, 09 Mar 2019 23:24:01 +0000 https://songshuhui.net/?p=104578

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四十年前,一本奇书《哥德尔、埃舍尔、巴赫:集异璧之大成》横空出世。作者道格拉斯·霍夫施塔特(中文名侯道仁,中译第一版使用的译名是侯世达)在这本书里横跨艺术、音乐、数学、意识和智力等众多领域,成为那个时代最令人印象深刻的AI著作,为他赢得了普利策奖和美国国家图书奖。

然后他就消失了。

道格拉斯·霍夫施塔特 | Greg Ruffing

道格拉斯·霍夫施塔特 | Greg Ruffing

他并没有真的失踪,还在一直思考AI。但是,《集异璧》出版的年代,正好是“古典”AI时代最后的光芒。三十年的研究并没有像研究者预期的那样给出关于智能的突破性进展,热情和经费都在逐渐消退。人工智能研究者逐渐把重点放在能否让机器系统来解决实际问题;至于图灵当年提出的那个问题——“机器能思考吗”——被大部分人认为太过哲学、太过模糊,只适合放在课本的第一页,而和日新月异的应用无关了。

今天,最火的AI路线是机器学习。如果一个人只看新闻头条的话,也许会觉得AI问题已经被解决了:机器学习AI能下棋,能开车,能翻译,能聊天,能看病,能答题,能认动植物,能写诗作画,就差取代人类了。

真的吗?

侯道仁不这么认为。他说,AI不“懂”。AI在操纵数据,但不知道这些数据是什么意思,不知道它们还对应着一个现实世界。脱离现实的AI永远不会懂得现实。在这个问题上他显然是少数派。他已经几十年没有参加过学术会议了,也和AI的主流研究者罕有对话——“我对他们的状态不感兴趣”。很多时候这算不上真的冲突,双方只是在就不同的话题和不同的时间尺度思考。

但他所思考的问题确实直击盲点。数据集里能堆砌出智能吗?不带目的和情绪的,算得上智能吗?现在的AI能做很多事情,但它们真的“懂现实世界”吗?或者,它们只是一个个空无一物的黑盒子而已?

毫无疑问,今天的人工智能领域非常成功,不需要考虑这些问题也在快速进展。但是这样的进展也许是没有办法持续下去的。不去解决一些更加深层的问题,也许就会像寓言里那个想靠爬树抵达月亮的人一样:“他将不断进步,直到树的尽头。”

果壳:为什么你会采取这样一种脱离主流的研究方式呢?

侯道仁:我其实不觉得我是在正常意义上的“做研究”。我是以一种个人的状态在探索想法,如果可能的话,就写书来传递它们。驱动我这样做的,是一种寻找美、寻找优雅的力量。另外我还喜欢不严肃。

我对企业的商业目标不感兴趣——你知道就像谷歌的AI产品什么的。我感兴趣的是理解人类思考,理解语言,理解这些东西的深度和复杂性。我对这些事情十分尊敬,而我的感觉是那些科技公司好像就不怎么有尊敬的态度。这个肯定不是一概成立,做这些项目的人成百上千,每个人都是独一无二的人,都有自己的想法;但是公司自己会有一种动量在推动这些人,让他们去公开宣布“我们抵达了人类翻译的水平”这样的话。

我不知道谷歌翻译团队的成员是不是真的相信这些话,但是他们显然有这种“Chutzpah”——你知道Chutzpah这个词吗?这是一个意第绪语的词,有这种狂妄自大来说这样的荒谬言论。当然他们的产品是很厉害,往谷歌翻译里敲一篇文章或者复制一个网页,两秒钟之后右边就出来译文。有时候译文会很不错,因为他们确实用了海量的知识,不,不是知识——

果壳:数据?

:对,数据,而且相当的快。但是很多时候,译文都差得好远。就像我举过的例子: The roofer came down from the roof of the hospital carrying a case of shingles. (屋顶工人从医院的屋顶上下来,带着一箱瓦片。)翻译软件给出的是“一箱带状疱疹”。这和带状疱疹没有任何联系啊!屋顶工人带着的shingles很明显毫无疑问是瓦片。而且它还用的是“一箱”。你怎么可能有“一箱”疾病呢?

这完全讲不通,这是垃圾。但是这就是翻译软件做的事情,因为它根本就不理解任何东西。是零。它不知道有这样一个世界,有这么多事情正在其中发生,不知道有过去和未来,不知道有大有小有上有下。它什么都不知道。它所知道的一切就只是字词。

果壳:而不知道意义?

:甚至都谈不上是知道字词,它只是在使用字词而已。连这么简单的句子都不能理解,你怎么能宣称这是人类级别的翻译呢?

果壳:这些不算个别的例子吗?

:你得用这些例子才能揭示出它后面的空洞,证明它没有理解。机器翻译是巧妙的花招,有时候能完美生效,在简单句子上通常都能行——但不是每一个句子都行。整个机器翻译领域里最著名的一个例子,“The box was in the pen.(盒子在棚里。)”我试过的每一个程序在这个句子上都失败了。甚至给了上下文也没有用:“Little John was looking for his toy box. He looked everywhere and he finally found it in the pen. He was very happy.(小约翰正在找他的玩具盒子,找遍了所有地方,终于在棚子里找到了它。约翰很高兴。)”

果壳:都翻成了盒子在笔里。

:而任何人类都能理解。当然他们可能会笑一下觉得这个很有趣,因为pen这个词乍一看可能会让人觉得是你口袋里的“笔”,显然原句的pen说的不是笔。但是人类顶多是想一想,而程序则直接掉进了坑里。但如今60年过去了。这个句子来自机器翻译领域有史以来最著名的文章,发表于1959年;60年之后的现在,这么多机器学习的成就,都还无法让程序跳出这个陷阱。

而且机器学习还很大程度上是黑盒子,如果它犯了一个错误,你很难知道要怎么修。

果壳:我觉得这种事情就像是自驾车的状态一样,它们好像是能识别出看到的图像,但其实并不能真的理解这些图像。你会不会觉得,让AI在不理解这一切的情况下做这些事情是危险的?

:当然是危险的。的确,我们有很多工具做了很多事情,这些工具也啥都不懂。比如说机场的不同航站楼之间有小火车连接,车里没有人类工程师或者司机,但这都是很简单的,是固定轨道,固定起点终点,轨道上几乎不可能有什么障碍,所以你能信任它。某些大城市的地铁也是,不需要司机,因为轨道都是纯地下的,不可能有障碍,你不理解也没有关系。但是对于自驾车,我的感觉和翻译软件差不多糟糕。现实世界里的可能场景是无限复杂的,驾驶时出什么状况完全不可预料。我觉得这极其糟心。不管怎么说吧,我是不喜欢AI(人工智能)这个词的。

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果壳:如果你能重新发明一个词的话你会怎么说?

:我不知道。我觉得自驾车(self-driving car)是可以的,不用“智能”这个词,智能不是这个领域讨论的话题。当我们说智能的时候,其中的确有一部分是实时对看到的场景进行分类;我对自驾车懂的并不太多,我知道他们用的很多技术和人类开车不同,他们会用GPS,会用激光雷达,如此等等,这意味着自驾车看到的场景和用到的信息与人类不一样。我不确定它们到底在干什么,但是你可以说这的确是实时感知,对快速变化的图像进行实时分类,这是个动态而非静态的过程,这当然是智能的一部分,但绝对不是全部的智能。所以我不喜欢把智能这样的词用在这样的系统上。

二十世纪五六十年代那会儿,说“我们正在研究AI”是没问题的,我们是在研究它,是在尝试理解智能,但现在人们不那么说了,人们说“这是智能的”,“那是智能的”。我不喜欢这样。这是过度简化扭曲,误导原意。

果壳:开车和翻译都是很难的现实问题,不过创造性的问题呢?阿法狗在围棋上打败了人类,我就感到相当震撼。

:我同意,震撼(shaken)是对的词,我感到很难受,为围棋选手感到悲伤。不过,你知道有一个微软的程序能够写诗——

果壳:是的,他们居然还真的出版了。

:我不知道你说“真的”是什么意思,显然这年头人们是可以出版任何东西的!这不算什么啦。但是我想说,随便写点现代诗没什么了不起,这很容易,写出来的大部分是垃圾。搞一本垃圾宣称这是诗歌这不算什么成就。这样的事情早就被做过了,我自己五十五年前就写过这样的程序。这不算啥——好吧也许五十年前可以算啥吧。但像某些人说的那样把这个称为是计算机的创造力?这完全是荒谬,完全是无稽之谈。拥有创造力是和情绪联系在一起的。强烈的智识激情、好奇心和驱动力,愉悦感和玩耍心,乐趣、神秘、发明欲望——所有这些在今天的计算机里都找不到。什么都没有,零。

当然计算机是能做很多事情。二十五年前有个人曾经写过一个程序——后来我和他成了朋友——这个程序可以发现新的欧式几何定理。它是在探索几何学的新东西。但是它的做法是完全机械的,它对几何学没有任何兴趣,没在思考,没在享受,没在寻找美,没在做任何这样的事情,只是机械蛮力琐碎的探寻,把数字算到15位小数,检查点是不是在线或者圆上,这些事情对人类而言是极端困难极端无聊的。

如果你作为一个人来检视它产出的成千上万结果,偶尔也会发现一个优雅的定理。但是机器并不知道它的优雅,对优雅不感兴趣,对任何东西都不感兴趣。说这个和创造力有什么共通之处是很荒谬的,可是人们就是经常这么说。他们说这样的话的时候根本没有想过到底什么是创造力、什么是智能。所以我是真的讨厌说我们在用“人工智能”做事情。我们没有这种东西。

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果壳:AI最早的时代,图灵说因为我们不知道电脑有没有思考,所以我们应该看它们的思考结果来判断。现在我们有EMI(“音乐智能实验”,一个可以模仿作曲家风格创造出新音乐的程序)这样能产出类肖邦的音乐,阿法狗这样打败人类的棋手,这些算不算那种思考结果?

:不算,因为阿兰图灵说的是使用语言。

果壳:所以语言是人类思考的核心?

:语言代表着概念,日常的词语和句子都对应着我们心中的概念,是给概念上标签的方式。当然不是所有的概念都有标签,但很多都有,我们使用语言是为了外化这些概念。这才是图灵所说的东西。当然围棋也对应着概念,这个概念让阿法狗能够下围棋,但这不是关于整个世界的,这只是一个极小极小的微缩世界。至于EMI,我写过很多东西,做过很多讲座——

果壳:啊我读过《如聆巴赫》。

:那个是一个缩写版的文章,我写了大概40页的东西,被缩到了10页左右。我忘了是不是我自己缩写的,快20年前了。很不幸,它没能完全概括我想说的东西。

我觉得EMI是个骗子。它产出的大部分东西都很明显是从别的作曲家那里借来的。你越是熟悉那些作曲家的作品,就越能看出来它只是拿来片段然后放在一起。这和创造音乐没有任何关系,是零,也和人类与音乐的关系毫无相似之处。它只是一个流于表面的模仿而已,这就像是那个三字母游戏。

你知道这个游戏吗?就是你找一篇文章,比如林肯的葛底斯堡演讲,是什么文章无关紧要。然后你统计一下这篇文章里三字母组合的出现频率,比如AAA没有出现过,THE就出现了好几次,或者HE空格,空格也算一个字母,这样汇聚成一个频率表。然后你找两个字母,我一般是随机的,在表格里查下一个字母是啥。比如说开头的字母是TH,那么你就查一下THA、THB、THC……一直到TH逗号、TH句号和TH空格的频率,然后根据这些频率来随机选择第三个字母。最大的概率也许是THE,但你并不总是能选择它,也许这一次你选的是THR。那么,新的双字母就是HR,再去表格里查HRA、HRB、HRC……诸如此类。

果壳:这就是一个马尔柯夫链了。

:对,就叫这个。你用这样的方式创造出一篇新的文本,然后看看它长啥样。它和原来的文本会有很大的相通之处。你也可以不用三字母,而是用四字母、五字母或者更多。甚至可以把一整本书都作为源文本,统计里面的频率,创作出新的人造文本。粗看起来,它在局部上会很像是原来的作者写的东西,可能连着几个词都很正常,特别是当你用四字母或者五字母来生成的时候;但是它根本没有任何含义,全局而言它是垃圾。这个点子是大概70年前被发明的,已经被充分地研究过了。当然这样做出来的东西很好玩,本质上EMI做的也是这个。

但它做这样事情的时候并不智能,并不懂音乐。这并不是对作曲家的威胁,只是一个小玩具能让计算机快速地把音乐小片段拼合在一起。其产物有时候听起来还有点说服力,可是这和创造音乐没有关系,和理解音乐没有关系,和任何事情都没有关系,空无一物。然而正是这种东西在被不断吹捧成人类级别的成就。

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果壳:但是有没有可能沿着这条路线开发出一种不同于人类智能的东西呢?比如阿法狗是不是发现了一些人类没有看到的关于围棋的深刻见解?

:如果有,它必须是情绪化的。情绪是智能的核心,没有它就没有智能。当然你能看出来,我现在所说的这些都是非常情绪化的,这没错,我们说的一切都充满了情绪,被情绪所驱动,智力就是这个样子的。

阿法狗确实做到了一些惊人的事情,我丝毫不懂围棋所以没有办法评论,但显然它找到了某些模式,是人类从来没有注意过的,而且运用这些模式下了一手好棋。我不知道说它“理解”围棋算不算用对了词,因为理解是个很难讲的概念,但至少它肯定是找到了关于围棋的一些事实,一些强有力的不为人知的事实。我觉得这很了不起,也很让我沮丧和担忧,但我不觉得这是一条通向非人智慧之路。如果在很久以后的未来你能造出个电脑程序,可以和人类沟通交流想法,那是一回事,但下围棋不是交流想法,只是玩游戏而已。不,它甚至都不是在玩游戏,只是在操纵符号,它不知道这是个游戏,不知道游戏是什么东西。

但如果将来人们能开发出和人对话的程序——严肃地讨论观点和想法,不是聊天机器人那种,不是问“siri附近有什么印度餐馆”。我非常不喜欢现在这些东西,绝对不会用它们,虽然我知道有很多人喜欢这样的小软件。但总之如果我们将来真的有一个系统能和人对话,那么它必须要知道关于人类生活的几乎一切东西。需要懂得人类的情绪,自己必须拥有情绪,必须有担心、恐惧、不安感,如此等等,就像人一样。这是获得智能系统的唯一途径,而我们距离它的实现还很远。

果壳:没有捷径吗?也许我们可以复制人类体验的一部分,而不用把所有可能的体验教给机器?

:我觉得没有,不过我不知道是怎样的捷径。一部分体验,一丁点还是可能的,围棋不也是一部分嘛。

果壳:所以机器面临的难题是什么呢?

:情绪是伴随着一套内置的目标而产生的,我们谈论的对象必须要追求这些目标,需要能快速判断出它做的事情对于这些目标而言是好事还是坏事,而情绪就诞生于这种对好坏区别的感知。

果壳:不过我们确实是在给遗传算法设置目标呀,这不够吗?

:但这些目标和它的存活、它的福利之间没有产生联系。它没有在试图保护自己,没有试图过更好的生活。情绪来自斗争,为了生存的斗争。现在并没有这样的东西。

果壳:这听起来是适者生存,要模仿演化的路线。

侯:电脑可以演化吗?当然可以,全世界成百上千万的电脑都在不断改变,比起50年前大不相同了,这也算是一种自然选择。自然选择就是世界上有不同的东西在竞争,被环境所选择,而这个案例里环境是人类,但没有关系,人类也是世界的一部分。所以电脑当然在走一条演化之路。但是它们没有繁殖,没有遗传信息重组,这种演化方式和活着的生物是不一样的。乐器也在演化,但它们没有繁殖,只是被人造出来。电脑也是如此。

如果电脑变成了自律的实体,开始自己繁殖,相互竞争求生存,那么这里发生的事情就更加接近生物的演化。这时,你就会有情绪产生了。情绪是来自于保护自己、保护在乎的实体,保护家人和朋友,在电脑拥有朋友之前,它们是不会有情绪的。而现在的电脑没有朋友,不会喜欢谁、讨厌谁。这不是它们世界的一部分。必须要有保护,关怀和共情,需要能认同他人的目标、视之为自己的目标。我们距离这一切,还很远很远。

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侯道仁的著作《表象与本质》中译本刚刚由湛卢文化出版,这本书深入探讨了人类语言与心智的关系,以及它应当如何启发人工智能的方向。感谢湛卢文化对采访的大力协助。

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机遇号:火星最后的夜晚 | ImagineNature https://songshuhui.net/archives/104311 https://songshuhui.net/archives/104311#comments Wed, 20 Feb 2019 22:51:49 +0000 https://songshuhui.net/?p=104311

本文来自Ent的微信公众号ImagineNature。这是一个写作训练尝试:为现实中的自然故事赋予抒情性。是科学,也是诗。

图片来自Wikipedia

图片来自Wikipedia

对地球人而言,昨夜是机遇号在火星上的最后夜晚。

15年前,机遇号和勇气号一同抵达火星,执行计划时长90天的考察任务。2009年,勇气号在超期服役6年之后失去联系;如今,机遇号也迎来了任务的终结。它在火星上工作的时间,是计划时长的55倍。

机遇号的能量来自它的太阳能板,只要不出故障,理论上可以一直运行下去。但是火星遥远寒冷,冬季太阳又低垂天边,接收不到足够阳光的话就会一睡不醒。所以每当冬天临近,地面的工程师就会指挥它们以每秒5厘米的速度寻找一个向阳的斜坡,让它们能接收到尽可能多的阳光。

2009年,勇气号的轮子卡在了一个沟里,工程师想尽办法也没能让它开出来。它没能在冬季到来之前找到向阳的斜坡。那个冬天,勇气号陷入休眠,然后再也没有醒来。

接下来的几年,机遇号在火星的南半球孤独地奔波。2018年6月,火星也是春末夏初时节,机遇号遭遇了一场破纪录的沙尘暴。到6月10日,当地太阳的亮度已经降到平时的万分之一。这是一场暗无天日的火星风暴。为了应对这一恶劣环境,机遇号进入了休眠模式。地面的科学小组则每日待命,不放过任何可能的信号。

三个月过去了,沙暴散尽,机遇号没有消息。

六个月过去了,秋天降临,机遇号依然没有消息。

任务记录里留下了许多这样的字句:“每天聆听消息……新的聆听计划……自六月以来无信号……每日多次联系努力……依然没有信号……已送去超过600个恢复命令……”

如今,机遇号失联已经八个月。再过不久,火星就要逐渐入冬。如果现在沉睡,它就将永远沉睡。

但时间不能为它而停止。因此昨天,机遇号抵达火星的第5352个任务日,工程师们给机遇号发出了最后的命令,以及正式告别:告别有史以来最成功的火星任务,也告别自己过去十五年的人生。明天,他们将前往新的岗位、新的任务,以及新的探索。机遇号的设计寿命是90天,没有一个人在任务开始时会想到它会延续如此之久;大概也没有一个人会想到,自己会在这辆小小的火星车上收获如此多的数据,倾注如此多的时间。

十五年来,机遇号在火星表面行进了45.16千米,创造了行星漫游车的记录。它找到了水曾经存在的痕迹,测得了第一份火星气温-海拔数据,探索了重要的撞击坑,还送回了超过20万张照片。

它最终停下脚步的地方,是坚忍撞击坑边缘的毅力谷。希望会有一天,会有一双人类的手拂去灰尘,让它重见天日。那一天我们将终于能告诉它,火星的旅途并未结束,只是刚刚开始。

最后,一幅改写的漫画:

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舒马赫:谢谢大家关心,但我已经醒来四年多了 https://songshuhui.net/archives/103600 https://songshuhui.net/archives/103600#comments Tue, 25 Dec 2018 23:09:36 +0000 https://songshuhui.net/?p=103600

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之前很多人都在传一个消息:2013年因滑雪事故而陷入长期昏迷的一级方程式赛车手、“传奇车王”舒马赫,今天终于从长达五年的昏迷中醒来了。

2006年,舒马赫驾驶法拉利赛车,参加美国大奖赛 |  Tinou Bao / Wikimedia Commons

2006年,舒马赫驾驶法拉利赛车,参加美国大奖赛 | Tinou Bao / Wikimedia Commons

光就消息本身来说是喜大普奔的,但舒马赫并不是沉睡了五年然后苏醒的。实际上他2014年6月16日就醒了,只昏迷了半年。

路透社的报道,2014年舒马赫就醒了

路透社的报道,2014年舒马赫就醒了

这一波新闻是因为每日邮报体育版之前发了一个探访报道,纪念即将到来的受伤五周年。我还没有看到正规媒体确认这个报道的内容,但每日邮报自己也只是说他现在已经不再卧床而已。文中还提到他的恢复进度相当缓慢,读完全文就不可能误认为他的病情有什么突破性进展。

今天流传的《每日邮报》报道

前一段时间流传的《每日邮报》报道

但是我觉得最大的误解是,舒马赫受伤了之后并不是因为伤势严重所以才昏迷成类似植物人状态。舒马赫的昏迷是“诱导昏迷”,这是一个医疗干预行为,是有控制地使用巴比妥类药物的结果。

路透社的报道,“induced coma”就是“诱导昏迷”

路透社的报道,“induced coma”就是“诱导昏迷”

这样做的目的是为了缓解脑内的炎症和颅内压力,同时减少脑的代谢需求,帮助康复。脑创伤会带来炎症和肿胀,但因为脑外面有硬的骨骼,肿胀无处可去,会引发颅压增加,带来可能的二次伤害;缓解这一点就能降低损伤。严重脑创伤也容易导致脑的局部区域供血不足,让病人昏迷的话可以降低脑对供血的需求,避免更严重的伤害。这些是原理上的,实际上诱导昏迷有效的证据还不能说特别的充分,但抢救危急病人的时候,有一点是一点。

本质上讲,这个操作相当于一次延续时间极长的全麻。它引发的效果和真正的昏迷类似,但是这种昏迷是很容易唤醒的。假如一个健康人接受这种操作,那么一旦停药立刻就会醒来。

当然,这操作本身的风险也很大,所以也只会在危急时刻使用。比如,使用的药物会降低全身的血压,所以需要同时吃增压药以及监控血压;但是长时间服用增压药也会有不良后果,也需要专门应对。以及,昏迷往往意味着自主呼吸丧失,需要靠呼吸机维生;长期卧床一动不动也都会带来相应问题。但对于重伤者而言,还是划算的。

具体昏迷多久取决于病人伤势的程度,舒马赫这种六个月的已经算非常长的了。在他昏迷期间医生完成了几次手术,随着最危险时段的过去,也没有必要让他持续保持昏迷状态。2014年4月他就表现出了苏醒的最初迹象了。

同样来自路透社

同样来自路透社

总而言之,舒马赫的逐渐康复是一个大好消息,但是他的康复一直是缓慢的过程,并没有发生什么重大奇迹,更不是五年沉睡刚刚苏醒。

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它带来了生命史上最大的灾难,也是地球生命的未来 https://songshuhui.net/archives/103354 https://songshuhui.net/archives/103354#comments Fri, 14 Dec 2018 22:23:11 +0000 https://songshuhui.net/?p=103354

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地球锈了。

几十亿年来大海一直在吸收有害气体,如今终于到了极限。海水里的铁已经化为史上最大的铁锈而沉淀殆尽,多出来的气体只能在地球的大气圈和水圈里越积越多;整个行星为之颤抖。

绝大部分生物都死了,它们的代谢被全新的环境彻底摧毁。少量生命躲在遥远的深海里逃过一劫,但它们再也不能重见天日。只有极个别的生命适应了新的环境,并将在很久以后的未来繁荣昌盛;但是首先,它们还需要熬过自太古宙以来最大的一场气候异变,这场气候异变将会在接下来的三亿年里让整个地球表面都被死亡笼罩。

海洋似乎可以接纳一切。图片:pixabay

海洋似乎可以接纳一切。图片:pixabay

所有这些灾难的源头,只是区区一类生物而已——

不,不是人类。在这个故事面前,人根本排不上号。我们要说的是一类肉眼甚至都看不见的生物:产氧光合蓝菌。

它改变了世界。

什么是光合作用

产氧光合蓝菌是一大群蓝菌的统称,今天的日历物种——海洋原绿球菌(Prochlorococcus marinus)就是其中典范。它们的特点都写在名字里了:属于蓝菌,会光合作用,而且能产氧气。

海洋原绿球菌。图片:panchamimenon.com

海洋原绿球菌。图片:panchamimenon.com

等一下,这句话是不是说得有点累赘了?都光合作用了,那产氧气难道不是很正常的吗?

并非如此。产氧不是一件自然而然的事情。产氧是一个奇迹。

光合作用本质上是一个还原反应。取一点二氧化碳,强行塞给它几个电子把它还原,然后补点儿质子平衡电荷,你就有了糖,无数生物化学过程的起点,我们所有食物的根本来源。但是二氧化碳十分稳定,它并不喜欢被强塞,所以电子必须很高能。这是第一道门槛。

幸运的是,我们有太阳。太阳在持续不断向地球灌注能量。不过还有第二道门槛:这些电子从哪里来?有的电子待在很安稳的地方,很难被强行拽出来,你要灌很多能量进去;另一些电子本来就比较高能,稍微推一把就可以跑去欺负二氧化碳了。

光合作用的简单示意图。图片:Daniel Mayer;汉化:xiaomingyan

光合作用的简单示意图。图片:Daniel Mayer;汉化:xiaomingyan

奇怪的事情就在这里:产氧光合蓝菌放着容易的电子源不用,选了一个难的。之所以光合作用会产氧,是因为它的原料用到了水:以阳光的能量把水劈开,电子送去还原二氧化碳,质子送去平衡电荷,剩下氧气“扔掉”。可是,水是一个十分稳定的分子,劈开水抢夺它的电子,是一个极端吃力不讨好的行为。远古时代的地球,周围到处都是更好的电子来源——比如硫化氢和铁,也有很多其他生物在用。产氧光合蓝菌为什么偏偏要和水过不去呢?

大概是因为,这是解决“电子堵车”的最好办法。

与光相关的两个系统

刚才提到,产氧光合作用要完成两个任务:先消耗一些能量,抢来一个电子,再把抢来的电子加上更多能量强行塞给二氧化碳。这两个任务分别由两套蛋白质完成,出于历史原因,它们被分别称为光系统Ⅱ和光系统Ⅰ。所有的细菌里,只有产氧光合蓝菌同时拥有两个系统,剩下的都只有二者其一。而所有其他产氧光合生物——比如绿色植物——都是依靠内共生,把蓝菌的全套装备搬进了自己体内。

绿色植物的光合作用离不开叶绿体。图为寒地走灯藓(Plagiomnium affine)细胞及细胞内的叶绿体。图片:Kristian Peters / wikimedia

绿色植物的光合作用离不开叶绿体。图为寒地走灯藓(Plagiomnium affine)细胞及细胞内的叶绿体。图片:Kristian Peters / wikimedia

有些细菌只有光系统Ⅰ,也就是只有塞电子给二氧化碳的部分。幸运的是,它们不需要费劲从水里抢电子,随随便便就能从硫化氢和铁里搞到,因此只有一个系统也可以顺利光合作用——只不过出产的是硫或者三价铁,而不产氧。

有些细菌只有光系统Ⅱ,但它们拿这个系统做另外一件事情:生产能量分子ATP。事实上,光系统Ⅱ和呼吸作用使用的系统,本质上是一样的,生产ATP的方式也是一样的,只不过呼吸作用靠的是氧化产能,它靠的是光产能。

蓝细菌同时拥有这两个系统。这本身没什么了不起——细菌里经常出现水平基因转移。但它是如何、又是为什么要把这两个系统连在一起的?

还没有确凿无疑的答案,但是有一个非常漂亮的假说:这是为了解决光系统Ⅱ被电子堵死的问题。

在细菌里,光系统Ⅱ就像是一群小孩坐在楼梯上玩击鼓传花:上面的小孩逐渐把电子往下传,过程中释放能量产生ATP。最下面的小孩拿到电子之后,借助太阳的能量,再扔回最上面,如此反复。

两个光系统所在的光合作用“光反应”示意图。图片:Bensaccount / wikimedia

两个光系统所在的光合作用“光反应”示意图。图片:Bensaccount / wikimedia

可是有个问题。太阳照到楼梯间的玻璃窗(其实是细菌里负责防紫外线的锰),时不时也会弹出一两个电子来。这些小孩都太天真了,见到电子就只知道往手里拿。多一个两个不是问题,但一个小孩只能拿一个电子,如果大家手里都有电子了,就没法再传了呀!光系统Ⅱ的生产就停滞了。

停滞是因为电子太多,要是能来个老师把多余的电子拿走就好了。但拿了电子也不能搁手里,还是得扔到别的地方去。谁擅长把电子塞给别人呢?对,光系统Ⅰ。

所以,把它俩连在一起,让光系统Ⅰ把Ⅱ里多余的电子拿走,塞给二氧化碳去做光合作用,不就两全其美了?

而等到二者联系到一起时,新世界的大门就打开了。光系统Ⅱ再也不用担心被多余的电子堵上。事实上,它都不再需要循环;把自己的所有电子都扔给光系统Ⅰ的话,就可以在产出ATP的同时,还源源不断地产出糖,一举两得。没了循环,电子就不怕多,越多越好。

卡尔文(Melvin Calvin)发现的“卡尔文循环”是光合作用产生糖的环节,也是众多学习过生化的人的噩梦(之一)。图片:Mike Jones & Photolab / wikimedia

卡尔文(Melvin Calvin)发现的“卡尔文循环”是光合作用产生糖的环节,也是众多学习过生化的人的噩梦(之一)。图片:Mike Jones & Photolab / wikimedia

所以那扇玻璃窗被盯上了。以前窗户/锰是被光照后偶尔爆电子,现在锰最好是能全职负责生产电子。

巧的是,深海热泉口有一种含锰的矿物,正好能用四个锰原子把一个水分子恰到好处地包围起来,担当了催化剂的工作。

就这样,光系统Ⅰ把电子塞给了二氧化碳,转头问光系统Ⅱ要电子;光系统Ⅱ则从含锰矿物那里要电子。锰把压力转嫁给水,四面围攻把水分子里的电子抢走,无辜的水被撕开,产出的电子递给光系统Ⅱ,氧气扔掉,再把下一个水抓进来,全程能量都由太阳负责提供。

这个看起来棒极了的安排,变成了灾难的根源。

氧气如何带来灾难

二十多亿年前,地球上根本找不到游离的氧气。

这其实很正常,木星直到今天都是些氢气、甲烷之类的还原性气体占主导地位。地球形成的时候和木星一样也都是太阳系里的尘埃,虽然因为个头小,大气层要稀薄得多,但成分都是差不多的。
所以,那时候所有的地球生物,也都只知道如何在还原性的环境里生存。

地球形成早期,大气成分以硫化氢、甲烷、二氧化碳、水蒸气等为主。图片:Peter Sawyer / Smithsonian Institution

地球形成早期,大气成分以硫化氢、甲烷、二氧化碳、水蒸气等为主。图片:Peter Sawyer / Smithsonian Institution

但是后来自由氧出现了。一开始,它和海洋里四处游荡的二价铁结合,变成不溶于水的三价铁沉淀下来。氧越来越多,铁越来越少,直到最后几乎所有的铁都沉淀了。它们变成了红色条纹状的铁矿石,这是地壳里储量最大的铁矿。

与此同时,海洋里的硫离子也几乎都被氧化。没了铁,没了硫,容易的电子来源消失,旧的光合作用路线就这么“断粮”了。

更可怕的是,氧气是一种破坏性极强的气体。你或许听说过氧自由基,今天的生物有全套方案应付它的危害,当年的生物什么都没有。

结果是,随着水域的氧含量逐渐上升,这里的生物就遭受一次次清算。每一次必定都伴随着大片死亡,只有极个别生物运气好,勉强突变出抵抗更多氧气的办法,逐渐学会在新世界生存。还有少量生物存活在氧气未能触及的深海或泉口,依然留存着曾经的生命面貌。

今天,海底热泉往往被认为是一种极端环境,但那里也有着不一样的生物多样性。左图为热泉附近的巨型管虫(Riftia pachyptila);右图为喷发着的深海热泉。图片:NOAA Photo Library

今天,海底热泉往往被认为是一种极端环境,但那里也有着不一样的生物多样性。左图为热泉附近的巨型管虫(Riftia pachyptila);右图为喷发着的深海热泉。图片:NOAA Photo Library

侵占了海洋还不算完,氧气还要占领天空。原本地球大气里的甲烷,一点点都被氧化消耗殆尽。甲烷是一种极其强力的温室气体,弥补了年轻太阳的光照不足;没了甲烷,地球就陷入了长达3亿年的超级冰期,整个行星从两极到赤道都被冰雪盖住。

生命史上最惨烈的一次灭绝,就这样诞生在一种看不见的微生物和一个简单到不能更简单的分子之手。

然而,它们也是地球的救命恩人。

没有氧气,就没有今天的地球

没有氧气就没有有氧呼吸,生命就失去了它最强力、最高效的能量来源;而没有高效能源,就支撑不起多层食物链和大体型,就不会有捕食者和被捕食者的复杂生态关系和军备竞赛,不会有羚羊和猎豹,不会有手和脑。
但这些都不是最重要的事情。没有氧气,就不会有这颗我们熟悉的蓝色星球。

金星、地球和火星在太阳系中的位置相差不远,形成时的化学成分也几乎一样。但地球是蓝色的星球,表面盖满了海洋。金星和火星却没有,它们的水被太阳吹跑了。

金星、地球和火星。图片:NASA

金星、地球和火星。图片:NASA

紫外线波长短,破坏力强,它能够在没有任何外来帮助的情况下把水打碎,变成氢气和氧气,逃逸到地球大气层中。氧气会寻找附近可氧化的东西氧化掉,然后缓慢地遁入地层,被重新吸收。但氢气太轻了,只有木星那样的巨人能拉住它;地球、金星、火星的引力都不够把它留在大气层里,只能眼睁睁看它进入太空一去不返。

这个过程无法逆转。任其发展下去的话,早晚有一天行星上的水会丢光。

产氧光合蓝菌改变了这一切。它在天文尺度上很短的时间里,一口气制造出大量氧气,依靠饱和攻击压倒了整个地壳的吸收能力,剩下的还足够塞满地球的大气圈。同时,空中形成了臭氧层,对上拦截太阳的紫外线,对下拦截飘上去的氢气,从而保护了地球的蓝色海洋,也保护了未来的所有生命。

大气中的气体散射蓝色光较多,所以从外层空间看,地球就有一层蓝色光晕,也正为此,天空大多数时候是蓝色的。图片:NASA

大气中的气体散射蓝色光较多,所以从外层空间看,地球就有一层蓝色光晕,也正为此,天空大多数时候是蓝色的。图片:NASA

今天,产氧光合蓝菌依然是这颗星球上最重要的类群,而原绿球菌又是其中最为繁多的。原绿球菌个体极其微小,还能用硫脂代替磷脂构成细胞膜,让它能在营养十分匮乏的水域里生存。每一毫升海面的海水里大约有10万个原绿球菌;全世界总数大约有10^27个,多过宇宙间的群星。

而它依然在延续数十亿年前的古老使命。海洋原绿球菌产出全世界约13%~48%的氧气;加上其他海洋浮游生物,贡献量约在50%~85%。如果它们现在消失,剩下的几乎所有生态系统都将彻底洗牌;如果它们从未存在,剩下的几乎所有生态系统也都不会诞生。

海洋原绿球菌及其所在的海洋,提供了如今地球上的大部分氧气。图为电镜下菌株MIT9215的球菌个体及其培养基。图片:Chisholm Lab / flickr

海洋原绿球菌及其所在的海洋,提供了如今地球上的大部分氧气。图为电镜下菌株MIT9215的球菌个体及其培养基。图片:Chisholm Lab / flickr

这是地球上最不起眼生物的故事。它一手打造了生命史上最大的灾难,也一手挽救了整个地球生命的未来。

它改变了世界。

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围绕“基因编辑婴儿”的荒诞剧,三百年前就已经上演了 https://songshuhui.net/archives/103250 https://songshuhui.net/archives/103250#comments Fri, 07 Dec 2018 23:00:55 +0000 https://songshuhui.net/?p=103250

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351年前的冬天,一位法国医生完成了一例给人输血的手术,用的是牛血。

病人死了。

这个医生名叫让-巴蒂斯特·德尼。此前他已经给两人输了一点羊羔的血,两人都活了下来。大受鼓舞的德尼从巴黎的街上绑架了一个疯子,拿绳子捆起来强迫他接受输血“治疗”,不料这个疯子出现了明显的不良反应;德尼不肯放弃,结果第三次输血之后疯子死了。

让-巴蒂斯特·德尼 | wikimedia  commons

让-巴蒂斯特·德尼 | wikimedia commons

事情闹上了法庭。但出乎众人意料的是,德尼没有因为杀人而上绞刑架。法庭发现这个疯子并非死于输血,而是死于砷中毒。

德尼自己不可能给病人下毒,病人死了实验就失败了,肯定另有其人。证据指向的下毒者,竟然是疯子的遗孀。可她贫困潦倒地照顾了自己的疯丈夫这么多年,既没有动机也没有财力去买砒霜,怎么会做出这样的事情呢?

她在庭上供认说,她得到了一群人的指使。这些人私下登门拜访,说如果能毒死她丈夫并把罪责怪给输血,就能得到一大笔钱。

换言之,是反对输血的人杀死了病人。

图 | Quora

图 | Quora

毫无疑问,德尼的行为是彻头彻尾的草菅人命,为了出名不管试验品的死活。1667年人们对血液的生化特征一无所知,没有人听说过血型和排异反应,也没有任何依据表明输血能治疯病。输血技术连动物实验也没做过几次,安全证据基本为零。“患者”是一个疯子,没有能力理解实验后果也没有得到丝毫告知。

德尼却要一步登天,搞一个技术粗糙、经验不足、缺乏研究、没有好处、风险巨大、违反病人意愿的人体手术。哪怕当时,也有无数的理由来反对他,提起诉讼,让他接受法律制裁。

然而当时人们反对输血,不是因为技术不够成熟,不是因为违背病人意愿,也不是因为违反行业规章。他们选择的是一个更加疯狂的立场。

他们说,这样会产生危险的人类动物杂种,会侵害人之为人的本质灵魂,会让魔鬼降临于世。输了狗血的人难道不会半夜里忍不住嚎叫?携带羊血的人难道不会子孙后代都生下半羊人?

此次“基因编辑婴儿”事件中,主张“杀婴”的言论和三百多年前的场景多么相似 | 微博

此次“基因编辑婴儿”事件中,主张“杀婴”的言论和三百多年前的场景多么相似 | 微博

所以,他们宁可把病人杀掉再嫁祸于人,也要彻底埋葬这个技术。

嫁祸没有成功,但他们的目的达到了。法庭下令没有巴黎医学会的明确批准不可开展任何输血,而巴黎医学会甚至连血液循环理论都反对,更别提输血了。就这样,输血研究中止了整整一百五十年。

图 | pixabay

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今天我们回顾过去,多半只会嘲笑一下十七世纪法国人的迷信。但这迷信是有后果的:它以虚无缥缈的、并非基于事实的“人类利益”为名,不但忽视了眼前真实发生的具体伦理危机和德尼医生造成的具体侵害,反而导致无辜的受害者丧命,并在未来很长时间里阻止了相关技术继续发展治病救人。二十多年后,列文虎克就将在显微镜下观测到血细胞,后续研究者进一步观测到凝血现象并开发出一套原始血型理论指导治疗并非无法想象的事情;在我们的时间线里,这些只能停留在想象中了。

不过毕竟当局者迷,身处时代风暴核心的时候,人们很难看清楚自己究竟站在哪里。

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“基因编辑婴儿”出现后,设计一个“完美婴儿”离我们还有多远? https://songshuhui.net/archives/103215 https://songshuhui.net/archives/103215#comments Wed, 05 Dec 2018 22:59:45 +0000 https://songshuhui.net/?p=103215

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基因编辑婴儿的实验,遭到了科学人士的强烈谴责。但除了违背伦理道德之外,很多人可能在关心这对婴儿的命运。

在后台评论里,我们看到:有人称她们为“新人类”,有人担忧她们的未来,甚至还有人说要杀死这两个女婴,维护“人类基因库”。

图片来自pixabay

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杀婴,既残忍又毫无意义

这次基因编辑本身的目标并没有引入任何新基因,它的目标CCR5Δ32本来就是自然界存在的突变,影响基因库什么的根本无从谈起。因为目前CRISPR基因编辑会有脱靶,所以可能带来其他意料之外的突变,但这些突变和自然界里的突变也没有本质区别,只是数量多了几个,不构成丝毫的杀婴理由。纳粹都没有主张到这种程度。

如果这些突变里有一些是有害的,而这两个孩子没有夭折,那么这些有害突变确实是进入了人类基因库。但是人类基因里有害的突变何止千千万,每个人身上都有很多,要杀的话只能一起都杀掉了。

有可能其中有个别突变危害巨大,但那就意味着她们会夭折,基因也就传不开,也就不会对其他人产生任何遗传上的影响。有害基因不是病毒,不可能一边杀人还一边传播。

如果这些突变没有这么大危害,那别人也没有任何可担心的,又不会传染给旁人。唯一的风险在于她们的后代可能继承这些突变,但就算这样还有很多常规的医学方案能帮助她们,让后代躲开危险。归根结底,表达这种情绪的人大概只是像往常一样,拔刀向更弱者。

这次事件里这两个女婴已经是最大的受害者,凭空冒了并无必要的风险,请不要再继续伤害她们和她们的亲人了。

愿以上这些如果都不要成真。愿她们健康快乐成长。

这对婴儿的出现,并不会影响人类的基因库。但基因编辑技术的出现,是否暗示着另一种可能——设计出最完美的婴儿?

设计完美婴儿,不太可能

图片来自pixabay

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这一次世界首例基因编辑婴儿,虽然各种意义上都很糟糕,但还远远没到科幻里“设计婴儿”的程度。

基因编辑的种类很多,有一种常用的分类方式是这样的:首先看你是在治疗疾病还是强化特性,然后看你是在处理种质细胞还是体细胞。

目前已经广泛使用的基因疗法,是治疗体细胞里的疾病。比如说,我的肝脏出了问题,这个问题来自基因,那么研究者就想办法修改肝脏的基因来消除这个问题。这样做有风险,但有明确的好处(治病了),而且人的肝脏细胞的基因是不会传给后代的,所以再糟糕也是我一个人倒霉,知情同意愿打愿挨。

强化体细胞的特性这件事情还没有很多人做,但原则上不是没可能,比如修改毛囊基因让秃子重新长头发什么的。(目前有很多化妆品会宣传自己把DNA如何调整了,别信,和真正的基因编辑没关系。)

再来,是细分种质细胞或者体细胞。

治疗种质细胞疾病,本来是研究者所预料的突破点,但它的风险要比治疗体细胞疾病更大,因为一旦搞砸了,不但被治疗者倒霉,后代也要跟着倒霉。而且,这种情况基本都意味着要编辑受精卵或者胚胎,被治疗的人要很久以后才能长大成人,不确定性更多,而且根本谈不上什么知情同意自愿承担风险了。但是,如果是治疗一种必死无疑或者严重影响生活质量的疾病,那还算说得过去。

结果万万没想到,这次的大新闻一步登天,直接去强化种质细胞的特性了。

这个案例本身在伦理上很有问题(我上两条微博讲了)。被试的婴儿是父亲患有HIV、母亲没有,但本来父亲传给婴儿就是极罕见的案例,哪怕母传婴也有很有效的常规阻止手段,所以谈不上挽救生命。而且,两个女婴里还有一个没有真正编辑成功,所以并不能有效抵抗艾滋病,只能减慢病程。这就是承担了风险而远没有获得对等的收益。

但幸运的是,这距离科幻里的设计婴儿还很远。为啥呢?

因为设计我们真正想要的那些东西,实在太难了。几乎所有我们最在乎的特征——身高,相貌,智商,运动能力——都是由成百上千、成千上万个基因控制的,还加上极度复杂的环境因素相互作用。以现在的技术一次修改这么多基因本身就是不可能的,未来相当长一段时间也不可能。

更何况,你要把它们改成什么样呢?

不能一次改这么多,是因为CRISPR的单次修改成功率还太低。去年有个新闻是美国第一例胚胎修改,那次很不错,成功率达到了72%,比这一次研究者宣称的成功率44%还高些(2015年第一次只有5%)。

假定每次修改成功与否是独立事件,那么就算以72%的成功率,修改10个基因也只有3.7%能全都成功,修改50个基因那就只有0.000007%能全都成功。当然72%这个数字一定能继续改进,但是以CRISPR自身的精度来看,对一个胚胎进行100次以上的修改只能停留在纯理论假想中。

换言之,我们手头根本就没有能够实现科幻意义上设计婴儿的工具。

现在不可能,那以后呢?

当然技术在进步,我们可以想象未来也许会有极端快捷精确的工具能让编辑胚胎和编辑文档一样容易(但那是未来想象,而不是现在正在发生的科技进展,属于非常不同的领域)。

到那时,就会面临第二个问题:改成什么样。

今天的胚胎修改,目的非常明确:有些单个的基因有好版本和坏版本,坏版本致病,好版本正常。我们把坏的改成好的,就解决了问题。

但是诸如身高或者智商没有这种好事儿,没有一个矮基因或者笨基因供你消灭。

面对这么多基因相互作用的庞大网络,每个基因同时都还负担多种任务,就连定义好坏都是问题,更不要说具体分辨每个基因有多好多坏了。你确实也可以退而求其次挑选一个现成的好基因网然后照抄,但照抄并不需要胚胎修改,直接克隆甚至精子库卵子库都可以满足这种需求了。

最后,等到十分遥远的未来,也许我们终于能彻底搞明白每一个基因都在做什么,又怎么和别的基因相互作用。给定一套基因组,我们就能知道基因这一半会怎么影响一个人的未来(但还有环境的另一半,所以永远不可能完全预测)。那时,科幻意义的设计婴儿才可能实现。

但一种如此成熟的技术不太可能成本很高(正如今天基因测序已经十分廉价),所以一定能找到办法不让它成为有钱人的专属玩具。毕竟那时的相关的讨论一定已经很充分,相关的法律法规也一定就位了。

新技术不可怕,没人管的新技术才可怕。

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