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生物与科技之间的关系，是非常微妙的。一切高级的智能都来自生物，但我们至今也不能弄懂为何毛毛虫会因为外界的刺激而蜷缩身体。也正因如此，我们在发展技术时会在有意无意中模仿生物的特性。当然结果并不尽然，模仿人脑的类脑计算进展不算顺利，但是向蚂蚁等生物学习得来的一系列群体算法，却有着很高的应用价值。
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像应用电子原件一样将细胞排列组合，插上电线为人体“供能”，将机械手臂与肉体无缝贴合……生化朋克可以说是我们对于技术的终极幻想。
但在打通自然世界与技术世界通道的路上，我们仍然不断向前迈进着艰难的步伐。今天在《AI的朋友》中，我们就来看看AI一直师从的生物科技，在今年一年中有了哪些进展。
AI最好的老师，用一年的时间教会了我们什么?
生物科技从本身而言是一项定义非常广的学科，但我们今天所聚焦的范畴，还是圈定在那些能被AI技术利用上的进展。
总体来讲，AI如何利用生物科技在很长一段时间内都是相当模糊的。学术界也因此做了很多无用功，例如我们利用大量算力还原模拟出一只阿米巴原虫，只为了观察神经细胞如何传递信号。但从今年的研究进展来看，生物科学之于AI的无用论正在被改写。
首先，我们对生物的感知能力有了更深入的认识和控制。
我们之所以将脑科学、神经科学和AI联系在一起，就是因为大家面临着一个同样的终极问题——意识究竟是怎么产生的？人和其他动物们为什么能认出来你是你、我是我，为什么知道要躲避开危险？
在生物学科中，虽然依旧没弄明白这些终极问题，但是我们在对生物感知系统的了解上又进了一步。
例如在嗅觉，这个动物远远强于人类的能力上，杜克大学的研究人员就找到了复制的方式。通过对动物干细胞中嗅觉受体的提取，研究人员发现，人类的基因组中有2%的基因应用于嗅觉，而这一比例在狗和小鼠中却达到了5%。而通过对动物基因的攻克，研究人员们已经实现培养出动物嗅觉活细胞，并使其在液体介质中保持活化。
也就是说在未来的某一天，或许我们只需要几滴液体，就能实现“缉毒犬”、“松露猪”一样的嗅觉了。
同时在仿生方面，我们对于生物能力的模仿也越来越惟妙惟肖。
虽然很多人都认为，仿生是AI绝对错误的发展方向，但不得不承认的是，AI的发展中少不了对于动物的模仿。就拿人人称道的波士顿动力来说，机器狗“屁颠屁颠”爬坡跑步的模样，完完全全是在复制狗和昆虫。
而今年我们对于动物的模仿已经不仅限于猫猫狗狗这些常规物种，而是开始向爬行类动物伸出了魔掌。
当看到蜥蜴偶然腾空起上半身用两只脚走路时，昆士兰大学生物科学学院的研究员们突然灵机一动，开始研究起为什么这种习惯于四足行走的动物可以突然改变行走姿势，在保持平衡的前提下还能加快移动速度。
最终得出的结论是，蜥蜴的尾巴在改变姿势时发挥了极大的作用，而为四足机器人加入尾巴，或许也能帮助他们应对更丰富的地形。
斯坦福大学则是对壁虎的听力系统起了兴趣：和人类不同，壁虎等等动物的头部太小，无法按照两耳间距的方式对噪声的位置进行三角测量。但壁虎的头部有一条小隧道，可以通过对入射声波的反射的方式来确定它们来自哪个方向。
研究人员们在光电探测器上尝试了这种微型反射的方法，正在尝试制造一种记录光线角度。颜色和极性的微小传感器。未来这种传感器很可能会被应用在自动驾驶汽车上，替代如今汽车头顶的巨大雷达。
除了这些之外，我们对于生物其他方面的了解也正在与科技相结合。
像是我们曾经向大家介绍过的“生物光源”，我们对生物DNA的了解和复制能力，正在让我们更多将发光发电这种对人类有益的生物特性复制到更多物种上。又比如最近美国宾州州立大学在对植物的研究中，发现了一种与金属紧密结合的蛋白质，对于这种蛋白质的利用，可以帮助人类找到更多稀土资源。
总之大自然作为人类的造物主，人类又是AI的造物主，生物科学能给与AI的“隔代教育”要比我们想象的多得多。
扣响生化朋克之门
既然生化朋克所描绘的蓝图并非遥不可及，那么在2019年，AI与生物科技的结合会有那些进展？
首先，对于生物了解的深入，会让机器人的动力模式更加先进。
如今我们所见到的鸟兽昆虫，无一不是经历过无数轮筛选进化才生长成今天的模样。它们的行为模式是与自然高度适应的，而AI想要更多的接近现实应用场景，在行为模式上自然也要师从这些“前辈”。在 2018 年，我们就已经看到了很多相关案例，例如微型机器人模仿昆虫的运动方式，帮助他们可以在水面上借力跳跃。相信随着对生物运动模式本身的了解，未来机器人的运动系统将适配更多场景：管道、缝隙、垂直墙面……
在与生物科技的结合之下，未来AI将可以更多的利用生物本身。
在很多生化朋克文艺作品中，技术发展的尽头是用技术改造生命，而非制造出与生命相像的智慧体。在生化朋克的幻想中，若干年后服务人类的并非是万能的机器人，而是经过大脑改造后的猴子。其实在2018年，就有一篇关于模拟“狗脑”的论文引起了人们的注意。随着我们对生物行为和思维模式的深入了解，未来人类与动物无障碍沟通很可能成为现实一一在最近华盛顿大学的科学家就研发出了一种不会妨碍蜜蜂日常行动的传感器，佩戴到它们身上帮助收集更加全面的农业数据。
意义最大的，是通过对其他生物感知模式理解来扩大AI所需训练数据的范围。
如今应用最为广泛的图像识别、语音识别，本质上都采用的是人类所熟悉的感知方式。但对于那些人类并不熟悉的感知方式，例如更强大的嗅觉、更丰富的色彩感知等等，目前同样也没能被 Al 利用。举例来讲，加拿大一家研究所曾经尝试过研究果蝇的视觉方式，建立了模仿果蝇视觉的神经网络，结果发现这种神经网络可以在极小比例下精准的识别出苍蝇种类，以往在人类标注数据时是不能实现的。
其实换个角度看，在大多数今天我们眼中的“科技”尚未诞生时，人类最大的智慧就在于驯化动物，开发他们的智慧和能力，建立彼此之间的联系。而开发利用动物的智慧，和从头建立起机械的智慧，并非是两条不相交的平行线。
在对人类智慧的模拟走入瓶颈时，放低视线，学会利用和模拟动物的智慧，或许是一条非同一般的突破之路。