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第三编 数字之变（第9页）

人工智能技术在基因研究领域同样有着卓越的表现。

以谷歌公布的DeepVariant工具为例，该工具可以利用人工智能方法和基因序列数据构建出更精确的人类基因组可视化图像。

DeepVariant能自动识别基因序列数据中的小段插入、缺失、突变等。

[11]DeepVariant的成功应用为基因医学的发展提供了更加强劲的助力引擎，对了解人类自身、探索治愈疑难杂症的有效治疗方法，提供了新的希望。

四是材料科学。

材料对于先进制造的重要性不言而喻。

但一般而言从新材料的发明到将材料转移到市场，是一个非常漫长而且失败概率很高的研发过程。

一般而言，使用传统方法，一天只能对材料成分做一两次分析试验，周期长、费用高、风险大。

实验室“诞生”

一个新材料平均需要10年，从实验室“走进”

生产车间需要20年。

而借助人工智能，新材料的研发和应用周期有望缩短一半以上。

中国科学院物理所汪卫华院士指出，人工智能正在改变新材料的发现方式，不仅效率更高，还可以“变废为宝”

，通过对废弃数据的机器学习，再对新材料进行预测，其结果甚至可能好于材料科学家的人工判断。

[12]

综合以上四点，站在历史的视角下看，科技革命的产生，是一个整体的跃升。

某一类科技的突破，同样会催化其他领域的发展。

在人工智能技术越来越被广泛应用到其他领域的时候，我们也要看到一个潜在的危机，那就是人工智能技术自我进化带来的不确定性。

《麻省理工技术评论》指出了这种未来的挑战：“当没有人知道先进的算法是怎样最终得出结论的，这可能会是一个问题。”

[13]对于科学研究而言，人工智能的自我进化未来将会是严峻的挑战，而这也是人类要集体面临的最大危机。

五、展望：无法回避的人文关怀问题

数字革命正在改变人的生活，数字革命发展的人工智能化也正在对原有机械和模拟电子设施基础的工业体系结构进行替换。

但是，人工智能对人和社会的影响远不止于此。

数字技术正在急速改变人的信息分享方式、旅行、疾病治疗和娱乐的方式。

并且，随着计算力的不断提升，可以预见的是，整个人类社会的转型变化才刚刚开始。

技术的革命，回溯人类已有的记载，不仅仅只是人类历史上有趣的大事件，而是历史的发动机。

人工智能更是比以往任何时代的历史引擎都更有威力和动力。

我们希望从更长远的视角去看人工智能带来的影响。

苹果电脑、推特社交网络、各种虚拟穿戴设备等从目前的技术革命进程看，并没有特别明显的差异，在技术上处于同一层次。

对人工智能的长远认知，需要更多细节的支撑。

我们需要超越已有物质存在的视角来看待这个问题。

1898年，人们首次坐电梯时，甚至需要服用“晕电梯药”

来克服身体不适。

现在电梯已经是人们习以为常的事情。

人本身对技术的发展会有一个适应过程。

但这个适应会有双刃性。