2010-2019,改变世界认知的八大科技进展

转自公号知社学术圈 2019-12-31

  转眼间,二十一世纪的第二个十年已至尾声。在这过去的十年里,天文学家的视线与思绪飞跃数亿光年,与浩瀚星空共舞;医者的仁心妙手极精极微,周旋于细胞与基因之间;考古学家将足迹遍布山川大河,串连起所有远古的真相;而人类智慧凝结出的深度学习算法,正反过来一次次突破着人类的极限……在同一个世界里,有人感叹技术的日新月异,也有人质疑科学本质上已经趋于停滞。但无论如何,我们都应当做出一个公正的评价:过去的十年,科学究竟落下了怎样的足迹?

在此,知社为各位读者整理了“2010-2019世界八大科技进展”,十年科技成就,任君评说。本文结尾设置有投票,请投票给您心目中最重要的科学进展。当然,笔者水平有限,难免挂一漏万。如果您认为有更加重要的科学进展未曾收录,也请在评论区雅正,我们热烈欢迎。

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2010-2019,改变世界认知的八大科技进展

01

首次发现上帝粒子

希格斯玻色子有一个响当当的名号——“上帝粒子”。标准粒子模型共预言了 61 种基本粒子,而希格斯子是最后一个被实验证实的。这种神奇的粒子可以产生希格斯场,后者被科学家们用以解释万物质量的来源。著名物理学家霍金曾用100美元打赌称,“上帝粒子”希格斯玻色子不可能被找到。但“赌术不精”的霍金又一次输了。

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上帝粒子希格斯玻色子

希格斯玻色子(Higgs boson)是物理学基本粒子“标准模型”理论中最后一种未被发现的基本粒子,其自旋为零。其他粒子正是在希格斯玻色子作用下产生了质量,可以说,希格斯玻色子奠定了宇宙形成的基础。但是,在标准模型预言的其他粒子都已发现之时,希格斯玻色子的存在却迟迟未在实验中得到证实。要知道,如果一旦证实希格斯玻色子不存在,科学家们耕耘了半个世纪之久的标准粒子模型也将被彻底推翻。

后来,欧洲核子研究组织花天价造成了新的加速器——大型强子对撞机(the Large Hardon Collider, LHC),他们开始尝试把粒子加速到接近光速的速度,指望能从空间中找到神龙见首不见尾的上帝粒子。好在皇天不负有心人,2012年7月4日,欧洲核子中心(CERN)的研究人员终于实验证实了希格斯粒子的存在。在LHC这台强大又复杂的机器的帮助下,数千名科学家给出了实验数据的分析结果,他们最终在数以十亿计的粒子对撞结果中提取到了希格斯粒子存在的证据。

 

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欧洲大型强子对撞机(the Large Hardon Collider, LHC)

找到最后一块拼图的标准粒子模型,终于小小地舒了一口气。此外,与标准粒子模型配套的质量理论——希格斯机制,也同时得到了证实。希格斯机制认为:希格斯子会形成遍布宇宙空间的希格斯场,而当其他粒子在希格斯场中运动时,会像在粘稠的液体中穿行,因受到类似“阻力”的作用而变得凝滞。粒子正是在这种过程重获得了质量。而不同粒子受到的“阻力”不同,其所获得的质量也有差异。提出希格斯机制的两位科学家Peter W. Higgs和Fran·ois Englert在希格斯子被发现的次年,便双双捧得诺奖。

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2013年诺贝尔物理学奖得主

Fran·ois Englert(左)和Peter W. Higgs(右)

但值得一提的是,尽管这是一项重大发现——人类终于找到了标准粒子模型中缺失的拼图,但是人类对标准粒子模型的了解还远远不够。要揭开宇宙构成之谜,尚道阻且长。

 

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02

首次观测发现引力波

1916年,爱因斯坦提出了广义相对论,一系列令人匪夷所思的概念也随之诞生,引力波就是其中之一。在广义相对论诞生百年之际,人类终于首次观测到了引力波,这轰动了整个世界。引力波发现者随即被授予次年的诺贝尔物理学奖。引力波的发现标志着人类在太空探索的路途上迈出了里程碑式的一步,也证明爱因斯坦又对了一次。

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LIGO引力波探测器首次观测到引力波

2015年9月14日,位于美国的激光干涉引力波天文台(LIGO)终于首次直接探测到了双黑洞合并的引力波信号。人类终于打开了认识宇宙的全新一页, 迈进了引力波天体物理学的新纪元。

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激光干涉引力波天文台(LIGO)外观

LIGO探测引力波所采用的方案是利用激光干涉仪测量引力波。该方案在20世纪60年代初期由苏联人提出,简单来说,其原理是利用了两束互相干涉的激光。这两束激光本可以互相抵消,因而在输出端口上不会被读到任何光信号。但当有引力波通过时,由于引力波会引起时空变形,这就使两束激光产生了光程差,从而产生可以被探测器捕捉的光信号——也就是引力波的“行踪”。

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地面激光干涉仪探测引力波原理示意

LIGO在美国华盛顿州的汉福德(Hanford)与路易斯安那州的利文斯顿(Livingston),分别建有激光干涉探测器,在长时间的改进与升级后,其使用的设备拥有了远超之前所有探测设备的精度。本次观测到的引力波来自于十三亿光年之外,是两个黑洞彼此围绕旋转、最终合并在一起时所引发的。这道以光速传播的“时空涟漪”,在风尘仆仆奔走了十三亿年之后,终于抵达了我们的蔚蓝色星球。2015 年 9 月 14 日,在引力波穿过地球之时,它在7 毫秒内先后通过了位于路易斯安那和华盛顿的探测器。一百年的努力功不唐捐,人类终于成功捉住了“引力波”。

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2017年诺贝尔物理学奖表彰为引力波探测做出贡献者

左起:雷纳·韦斯(Rainer Weiss)、巴里·巴里什(Barry Clark Barish)、基普·索恩(Kip Stephen Thorne)

发出引力波被人们探测到的事例 (GW150914) ,同时也是人类观测到的首例双黑洞合并事件。也就是说,该事件在观测角度的重大意义有三:(1) 广义相对论预言的引力波存在; (2) 广义相对论预言的黑洞存在; (3) 天体物理理论预言的双黑洞系统存在。

引力波的探测, 不仅仅为人类打开一扇研究宇宙的新窗口, 更为解决天文学研究中一些现有的难题提供了崭新进路。根据爱因斯坦的理论,引力波可以直接追溯到宇宙大爆炸时期,大爆炸之初的引力波在 137 亿年后的今天仍然可以被捕捉到。可以说,捕捉到了这些引力波,了解宇宙的开端和运行机制的大门也就敞开了。

03

第一张黑洞照片

2019年4月10日,人类终于拍下了第一张黑洞照片,一时间万人空巷、盛况无前,几乎可以称得上本世纪来最轰动人心的天文盛事。这个自梅西耶87(M87)星系中心的黑洞,合约60亿个太阳质量,距离地球5600万光年。在事件视界望远镜(EHT)的联合观测下,经过两年的的数据处理后,人们终于得以在照片上一睹黑洞真容。

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第一张黑洞照片是如何诞生的

黑洞最主要的特征就是其周围强烈的时空弯曲, 因此人们最希望直接看到这一弯曲。要做到这一点, 最好的办法就是给黑洞拍照。然而, 要做到这一点非常困难, 主要障碍在于对望远镜的分辨率要求非常高。 引用 EHT国际合作团队喜欢用的一个比方:“想在地球上看到M87黑洞, 相当于要从巴黎看清楚放在纽约的一张报纸上的文字。”从这个角度来说, 要给黑洞拍照, 应该选择一个角大小比较大的黑洞, 而宇宙中最合适的候选体就是银河系中心黑洞以及 M87 黑洞。

承担本次观测任务的是事件视界望远镜,它是世界各地200多名科学家组成的一个重要国际合作项目。全世界横跨几大洲近10台毫米波望远镜(或阵列),组成了一个相当于地球大小的超级虚拟望远镜(相当于一台上万公里巨型望远镜)。其分辨率达到了20微角秒,比哈勃望远镜高近2000倍,可以分辨出38万公里外月球上的一个乒乓球大小。这台超级望远镜分辨率基本达到了我们银河系和 M87中两个超大质量黑洞在天空投影的角分辨率,因此被形象的称为“视界”望远镜。中国团队参与运行的JCMT是“视界”望远镜阵列之一, 他们也同时参与了部分数据和理论分析工作。

 

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事件视界望远镜(EHT)项目示意图

为了实现在地球表面观测所能达到的最高角分辨率,EHT采用了一项被称为“甚长基线干涉测量”(VLBI)的技术——天文学家利用位于地球不同位置的射电望远镜同时对同一目标进行观测,将采集到的数据分别记录在硬盘上,之后再利用超级计算机整合这些数据,得到一张图像。所以这并不是真正意义上的照片,而是大量观测数据拟合出来的照片。

这张黑洞照片, 除了满足人类一睹黑洞真容的好奇心之外, 当然还具有重大的科学价值。基于广义相对论理论预言的黑洞图像与观测到的图像高度一致,这完美验证了广义相对论的正确性。如果说引力波的发现首次通过“听见”的方式检验了广义相对论, 此次黑洞照片则是首次在强场情况下, 通过“看见”的方式验证了广义相对论。

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04

火星上的水与生命

火星一直是人们寄予厚望的移民大热门。埃隆马斯克(Elon Musk)作为这一计划的忠实拥趸,已经踌躇满志地经营起自己的移民计划。而另一方面,科学家们也在火星上发现了越来越多的疑似液态水和生命存在的痕迹。万众瞩目的火星生命之谜,似乎正在一步步揭开。值得注意的是,在所有的这些发现中,NASA的好奇号扮演了重要角色。

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在火星发现光滑鹅卵石

NASA好奇号火星探测器于2012年8月成功登陆火星表面。它着陆在已有35亿年历史的盖尔环形山 “Gale Crater” 附近。随即,科学家在其帮助下在盖尔环形山中发现了光滑的小块鹅卵石

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NASA好奇号探测器在火星上发现鹅卵石存在

盖尔环形山中的鹅卵石与地球河床沉积物中的极为相似,这很可能是在水流冲刷过程中形成的。在水流冲击下的岩石经过碰撞摩擦,最终都变得光滑圆润,从而形成了现在的鹅卵石景象。

而根据科学家们的推算,要冲刷形成现这样尺寸规模的鹅卵石,这些可能存在的“河流”深度应在0.03至0.9米之间,流速则介于每秒0.2至0.75米之间。这样的发现推进了人们此前的假设:很久以前,火星上的环境应当比现在温暖、潮湿,可能适合原始微生物的生存。

此外,在2018年7月,意大利科学家团队也宣称在火星南极冰层下1.5千米处发现了一个大型盐水湖,其直径约为20千米,温度至少为零下10度。与地球极地圈的冰下湖类似。此发现由“火星地下及电离层高级探测雷达”(Marsis)提供的资料分析得出,尚无办法实际挖掘勘探。

在火星发现可能的有机生命代谢物

自好奇号登陆以来,其携带的样本分析仪器(SAM)曾多次探测到火星大气中存在的甲烷。在2013年末,竟有四次探测到甲烷浓度高达十亿分之七。这些甲烷很容易让人联想到生命活动。毕竟,就我们的地球而言,其绝大部分甲烷的产生都来源于生命活动。

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NASA好奇号在火星探测到甲烷存在

但是,一些地质活动也能够产生甲烷,如蛇纹石化等。不过,在2018年6月,好奇号为我们带来了更多的好消息:1、漫游车在接近火星地表处一块有30亿年历史的沉积岩时,在钻探过程中发现了含硫的有机质,这说明火星可能曾存在远古生命;2、发现火星上的甲烷浓度呈现出随季节变化的规律性:在3个火星年(近6个地球年)内,火星的甲烷浓度具有季节性变化规律,并在夏季达到峰值。此前,科学家仅在火星大气中发现过以大规模、无规律的羽状喷流形式存在的甲烷。而此次的新发现也许能排除部分地质学上的解释,进一步探清这些甲烷来源是否跟生命活动有关。

总的来说,好奇号的出色工作进一步论证了盖尔撞击坑在远古时期的宜居性,但距离证明火星存在生命仍有较长的一段路要走。而更为强大的火星2020已经顺利完成测试任务,计划在2020年7月发射。人类对火星的了解,正在飞速增长。

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05

基因魔剪CRISPR/Cas系统

毫无疑问的是,被人们称为基因魔剪的CRISPR/Cas系统,现在已经成了嵌在整个生命科学皇冠上的明珠。它在基因编辑上堪称奇迹般的优势,让所有的研究人员都为之疯狂。赢取诺奖,对于CRISPR/Cas系统来说似乎只是时间问题。

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具有超级基因编辑优势的CRISPR/Cas系统

CRISPR/Cas系统是细菌和古菌在长期演化过程中形成的一种免疫系统,它使宿主能够抵抗外源遗传物质的入侵,为其提供获得性免疫。CRISPR/Cas系统可以精准高效地识别出外源DNA,并将它们切断,从而达到沉默外源遗传物质表达的目的。

CRISPR全称是Clustered Regularly Interspaced Short Palindromic Repeats(成簇的规律间隔的短回文重复序列),它是一种特殊的DNA回文序列。Cas的全称是CRISPR associated(CRISPR关联),它是CRISPR序列上游的多态性的家族基因,会生成Cas蛋白在CRISPR运作过程中发挥协同作用。由于名字太长,后来大家都将这一套系统简称为CRISPR/Cas系统。

我们可以这样理解CRISPR/Cas系统的运作机理:CRISPR的DNA回文序列上存在着重复区和间隔区,每当它遇见外源DNA,它便将这些外源DNA复制到间隔区保留下来。这些被复制到间隔区的DNA, 就相当于上了CRISPR的黑名单,在下次CRISPR遇到它们时,便可在Cas蛋白的协助下对其实现精准剔除。

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CRISPR/Cas9 系统运作机理

正是由于这种精确的靶向功能,CRISPR/Cas系统已被开发成一种高效的基因组编辑工具。目前最受研究人员青睐的CRISPR/Cas9基因编辑工具就属于CRISPR/Cas大家族的一员。它结构简单,在基因工程方面有着巨大的应用潜力。不过,随着CRISPR/Cas9系统的广泛应用,其脱靶效应和识别位点限制等局限性也逐渐暴露出来。因此CRISPR/Cas系统其他代系工具如CRISPR/Cas12a等,也在不断更新研发过程中。

基因魔剪的知识产权纷争

基于CRISPR/Cas的技术提供了一种可接受的、可适应的方法来改变、调节和可视化基因组,在生物学研究和生物技术在广泛的领域中得到应用。目前,CRISPR的相关技术在生物技术领域发展迅速,多个基于Cas9的临床试验正在进行或即将开始,将Cas蛋白及其引导RNA传递到细胞和组织的特定方法应该有益于人类基因治疗领域发展。作为一种具有划时代意义的基因编辑工具,它对人类文明的影响应当是深远的。

与CRISPR/Cas系统的超级潜力相伴生的,是其背后牵动的巨大经济利益。这也直接导致了几位为CRISPR/Cas系统做出突出贡献的科学家因为专利归属问题对簿公堂。这次专利争夺战,一方是麻省理工学院-哈佛大学Broad研究所的华人明星学者张锋,另一方则是加州大学伯克利分校的女神科学家Jennifer Doudna,可谓赚足了眼球。

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华人科学家张锋

2014年4月15日,美国专利局将CRISPR-Cas9技术的专利颁发给张锋所在的Broad研究所。专利权限包括在真核细胞或者任何细胞有细胞核的物种中使用CRISPR。这就意味着,张锋及其研究所几乎可以控制所有与CRISPR相关的重要商业应用。

不过,虽然张锋获得了关于CRISPRs的第一个专利,但实际上,Jennifer Doudna和德国Helmholtz感染研究中心的Emmanuelle Charpentier提交专利申请的时间却比张锋要早七个月。不过由于张锋申请了快通道专利(fast-trackpatent),这让他在递交申请短短6个月后就被授予了知识产权。Doudna一方当然不服,于是长时间的专利拉锯战爆发。不过,最终美国专利局还是在2017年2月15日判定:CRISPR关键专利仍然归张锋团队所有。

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Jennifer Doudna 和Emmanuelle Charpentier获得引文桂冠奖

到底谁才最应该拥有CRISPR基因编辑发明人和荣誉和利益,学界的普遍看法是,Charpentier和Doudna推动了CRISPR编辑的发展,张锋则是通过证实它能够在真核细胞中起作用而揭示了它的巨大潜力

 

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06

肿瘤免疫治疗

癌症依然是人类的噩梦,它仍是导致人类要死亡的主要原因之一。手术、化疗和放疗是众所周知的癌症三大标准疗法,而被称为癌症“第四疗法”的免疫治疗,彻底颠覆了人们治疗癌症的认知。传统疗法都是采用体外方式杀灭癌细胞,但免疫疗法却利用患者自身的免疫系统来杀灭肿瘤。目前,肿瘤的免疫治疗作为一种创新的治疗方式,已成为肿瘤治疗研究领域的一大热点。

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免疫检查点抑制剂疗法

肿瘤免疫治疗是通过采用各种手段激发和增强机体的免疫功能,最终通过机体自身的免疫系统来实现控制和杀灭肿瘤细胞目的的治疗策略。目前肿瘤免疫治疗主要包括免疫疫苗、免疫检查点抑制剂治疗、过继性免疫细胞治疗、细胞因子治疗等,其中免疫检查点抑制剂治疗以其显著的临床疗效而备受瞩目。

免疫检查点本是人体免疫系统中起保护作用的分子,它能够防止T细胞过度激活以免导致炎症损伤等症状。这种作用被人们形象地形容为“分子刹车”。而肿瘤细胞则能够利用人体免疫系统这一特性,通过过度表达免疫检查点分子,抑制人体免疫系统反应,从而使肿瘤细胞逃脱人体免疫的监视与杀伤。因此,科学家们企图通过研发免疫检查点抑制剂,重新激活人体免疫体系对肿瘤细胞的杀灭作用。目前研究和应用最广泛的免疫检查点抑制剂包括CTLA-4、PD-1 以及其配体PD-L1的抑制剂。

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以PD-1/PD-L1为例,我们可以看出免疫检查点抑制剂疗法的基本原理:PD-1和PD-L1是免疫细胞细胞及肿瘤细胞上的一对受体,当肿瘤细胞表面的PD-L1与免疫细胞表面的PD-1 结合后,免疫细胞就将减少增殖或失去活性,从而失去了识别和打击肿瘤细胞的能力。那么,通过使用PD-1和PD-L1抑制剂的作用,就能够抑制它们的结合,让免疫细胞的功能得以重新激活,从而达到杀灭肿瘤细胞的目的。

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PD-1/PD-L1免疫检查点抑制剂疗法示意图

免疫疗法的思路实际上很早就已经被科学家们意识到,但是直到免疫检查点抑制剂治疗诞生后,它才真正得以在临床取得实际疗效。2018年诺贝尔生理学奖或医学奖就颁给了两位在该疗法做出突出贡献的科学家——James P Allison和本庶佑。其颁奖词这样写道:“100 多年来,科学家一直试图让免疫系统参与抗击癌症的斗争。在两位获奖者的开创性发现之前,仅有有限的临床研发。而检查点治疗现在已经彻底改变了癌症治疗方法,从根本上改变了我们对癌症治疗方式的看法。”

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2018年诺奖得者James P Allison和本庶佑

肿瘤免疫疗法本质上是一种治疗思路的转变,它精准有效,并且几乎没有副作用,具有极大的发展潜力。除了免疫检查点抑制剂治疗这类免疫阻断疗法,目前比较成熟的还有免疫细胞疗法 ,如CAR-T细胞免疫疗法等。免疫细胞疗法的基本思路则是在体外培养经过修饰或活化后的免疫细胞,然后将其大量的回输患者体内,从而达到治疗目的。

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07

发现丹尼索瓦人

尼安德特人是讨论亚欧大陆西部现代人起源的关键。但亚欧大陆东部的现代人起源研究,却仍然存在着巨大的争议与空白。直到2010 年底,科学家们确认了一种新的古老型智人——丹尼索瓦人,这才为东亚古人类历史添上了关键的一笔,改写了人们对其先祖起源的认知。

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人类起源史的关键一环:丹尼索瓦人

2008年,俄罗斯新西伯利亚考古及人种学院的科学家们,在西伯利亚南部阿尔泰山脉的丹尼索瓦洞穴发现了一些神秘的指骨碎片。2010年底, 人类学家使用基因工具确认这些生活在数万年前的人类是一个全新的人种, 震惊了全世界。这些人类新祖先被称为丹尼索瓦人 。

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于丹尼索瓦出土的指骨碎片十分微小

此后,考古学家在位于西伯利亚南部阿尔泰山地区的丹尼索瓦洞穴发现的这一人类新种进行了卓有成效的研究。除了丹尼索瓦人的基因组测序已可确定外,在考古现场,研究人员共搜集了 2000 多块性质不明的骨骼碎片,希望从中寻找到人类蛋白质的迹象。2018年研究再次取得重大发现——科学家通过对骨骼样本的基因组测序,发现了一位大约生活在 90000年前的“混血女孩”。该女性的母亲是尼安德特人,父亲则来自于丹尼索瓦人。该发现意义极其重大,因为这是科学家首次鉴定出父母属于不同群体的远古个体

据遗传学研究显示,现代人和尼安德特人在大约80万年前从一个共同祖先分化形成了两个不同的人种。在44万年前到39万年前,丹尼索瓦人从尼安德特人中分化出来形成了一个新的人种。但是,在随后的几十万年间,二者始终保持着基因交流,上文提及的混血儿发现便是例证。这为人们展示了一幅更为复杂的人类起源图景。

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科学家根据骨骼化石复原的丹尼索瓦人模型

人们热切希望丹尼瓦索人的发现能够进一步填补亚欧大陆东部古人类研究的巨大空白。可近十年过去了,丹尼索瓦人的发现依然仅限于阿尔泰山地区的丹尼索瓦洞,人们所期待的东亚和大洋洲的丹尼索瓦人始终未出现。直到2019年5月,由中国科学院青藏高原研究所、兰州大学人类考古学家领衔的国际研究团队突破了这一瓶颈。在距丹尼索瓦洞穴2400公里、海拔达3200多米的青藏高原白石岩喀斯特洞穴中,科学家们再次发现了丹尼索瓦人的踪迹,这一发现将青藏高原古人类活动时间前推至16万年前,并验证了多年来古人类学家、考古学家和遗传学家对丹尼索瓦人在东亚广泛分布的推测。该发现也首次为重建丹尼索瓦人的相貌提供了颌骨形态特征,为东亚地区现代人的起源研究提供了新视角。

争论不休的东亚地区现代人起源之谜

无论对于学术界还是对于公众,人类的起源和扩散都是炙手可热的话题。东亚尤其是中国在 20 世纪初很长时间内曾是人类起源研究的核心地区。众多学者前来东亚寻找人类的源头,一系列重要化石随之发现,如北京周口店第一地点的直立人和山顶洞的早期现代人化石等。但随着非洲早期人类化石的发现,早期人类起源研究的阵地逐渐转向非洲,国际学术界也基本达成了早期人属起源地在非洲的共识

1987 年,分子生物学家提出所有现代人的直接祖先都起源于非洲的“近期出自非洲说”(Recent Out of Africa)。这一假说认为,现代人在20~15万年前起源于非洲,在大约10万年前扩展到西亚,完全取代了当地古人类。而在中国,距今10~5万年间的末次冰期使当地不具备人类生存条件,中国本土原有人群因而灭绝。来自非洲的现代人于6~5万年前从南部进入,并向北迁入此地。

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非洲现代人迁徙路线的“南北之争”

近年来古 DNA 研究则进一步证实了现代人和古老类型人类,如尼安德特人、丹尼索瓦人等存在复杂的基因交流历史。这令越来越多的学者开始认同欧洲地区尼安德特人和走出非洲的现代人存在基因交流。但即便如此,“非洲的现代人是世界各地当今人类的主要直系祖先”这一认知仍然是国际学界的主流。

多地区进化学说主张各地区现代人都是当地古人类直接进化而来,认为当今世界各地的人类与原先分布于亚、非、欧三大洲的早期智人乃至更早的直立人有着连续演化的关系。对于当今世界各人群基因水平的高度一致性,该假说认为是基因交流和选择性适应相互平衡的结果。基因交流是将不同地区人群维系在一个物种内的重要纽带。中国科学院院士吴新智就认为东亚地区古人类自直立人以来的演化便是连续的,不存在演化链条的中断,其间也未发生过大规模外来人群对本土人群的替代。虽然,近期出自非洲说在国际学界还是持有压倒性的优势,但丹尼索瓦人等考古证据在东亚地区的广泛发现,则有进一步支持多地区进化假说的趋势。

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08

AI纪元与深度学习

神经网络的再次崛起开始于2006年。2012年,卷积神经网络第一次显著地超过了手工设计特征加浅层模型进行学习的模式,在业界掀起了深度学习的热潮。2015年开始,Google旗下DeepMind公司研发的AlphaGo一路血洗围棋界,一个由深度学习开创的人工智能时代,已经赫然出现在人们面前。

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方兴未艾的深度学习热潮

机器学习是通过计算模型和算法从数据中学习规律的一门学问,在各种需要从复杂数据中挖掘规律的领域中有很多应用,已成为当今广义的人工智能领域最核心的技术之一。近年来,多种深度神经网络在大量机器学习问题上取得了令人瞩目的成果,形成了机器学习领域最亮眼的一个新分支——深度学习,也掀起了机器学习理论、方法和应用研究的一个新高潮。

深度学习是一种深层的机器学习模型,其深度体现在对特征的多次变换上。常用的深度学习模型为多层神经网络,神经网络的每一层都将输入非线性映射,通过多层非线性映射的堆叠,可以在深层神经网络中计算出非常抽象的特征来帮助分类。

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深度学习算法在大数据时代下的应用潜力

我们可以这样简单的来理解:人工智能的目的是我们给出一个输入,它能够自行计算出一个正确的输出。而输入的经验样本是杂乱无章待分类的材料,如果找到恰当的规律,则能够将这些材料顺利分类,并递送至对应的输出端口。但在更复杂的实际问题中,经验样本的总量往往庞杂到无以复加。这时候要人为地总结出这些规律并设计出分类构架,难于登天。于是,人们就转而让AI在大数据样本的训练下自行摸索规律、调试内部架构。在大数据和超级计算能力的暴力推进下,AI最终可实现“无师自通”的奇效。这便是深度学习的基本思路。

深度学习的工作打破了传统学术界设计类人智能学习算法的桎梏。尤其是作为深度学习领军者之一的谷歌AI研究团队–深智(DeepMind),将具有感知能力的深度学习和具有决策能力的强化学习(reinforcement learning, RL) 紧密结合在一起, 构成了深度强化学习(deep reinforcement learning, DRL)算法。这些算法的卓越性能远超出人们的想象, 极大地震撼了学术界和社会各界。

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深度学习的研究热潮与以往的AI热潮不同,它并没有使传统浅层机器学习方法和狭义 AI 研究低落,与此相反,它几乎带动了所有机器学习相关的研究。同时,人们也开始正式把基于大数据的机器学习纳入到人工智能范畴,并使机器学习走到了人工智能的最核心。业内外人士对人工智能的关注也达到了前所未有的程度。一个崭新的AI纪元,在深度学习的推动下,已经拉开了帷幕。

深度学习的应用与挑战

近年来,深度学习发展迅猛,已经被广泛应用于图像识别、语音识别、视频分析、文本分析和大数据分析等领域,都取得了不俗的成功。由于深度学习网络具有特征提取能力强、识别精度高的特性,特这让它在图像分类、人脸识别研究中表现出了极其强大的性能。

而在语音识别领域中,深度学习的表现同样惊人。在2012年,谷歌公司的语音识别模型全部由 GMM 模型换为深度学习模型后,成功地将语音识别的错误率降低了20%,这个幅度比其过去几年的总和还多。苹果公司的 Siri 语音系统、百度的智能音箱和微软公司的同声传译系统也在不同程度应用了深度学习的算法模型。

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深度学习在大数据时代的广泛应用

文本领域是深度学习应用的继图像和语音之后的又一重要领域,最开始由于人类语言的复杂度很高,机器很难理解语义,因此在文本领域深度学习迟迟没有太大的突破。直到2016年,深度学习在文本领域中应用才逐渐成熟起来。目前,深度学习在文本领域的主要应用有情感分析、文本生成、语言翻译、聊天机器人等。

在深度学习推动下的机器学习理论研究成为了一个新的热点,并和在认知计算、类脑计算等领域结合起来,朝着更高级的通用人工智能方面进展。比如,清华大学类脑计算研究中心施路平教授团队在2019年8月推出的类脑研究芯片“天机芯”,便是这方面的案例。

2010-2019,改变世界认知的八大科技进展

清华自主设计的类脑研究芯片“天机芯”

但值得注意的是,深度学习在很多应用中取得成功,一方面离不开深度神经网络模型的设计,另一方面也仰赖于研究人员一些经验性的技巧。虽然研究人员也能够对其中的原理提出了一些解释,但总的来说深度学习还是缺乏完善的理论支持。有一些理论研究对部分学习算法的收敛性质进行了证明,但对于深度学习模型的样本表示能力和学习推广能力的研究,还是大多停留在描述和实验说明阶段。这也是当前人们学习和研究深度学习方法遇到的一个重要困难。