雷锋网4月2日消息，2017中国（深圳）IT领袖峰会于今日召开。在下午的论坛《颠覆性技术与人类未来》中，斯坦福大学物理系讲座教授、美国国家科学院院士张首晟、碳云智能创始人兼CEO王俊、超多维科董事长戈张、康得新复合材料董事长钟玉参与了该场高端对话。
其中，王俊认为生命本身就是数字化，它是一个运行的程序，人类正在尝试理解程序的编译方式和运行原理。相较于人工智能在其他领域的应用，生命科学的大数据时代远远没有到来，但在可预见的未来，生命科学数据将实现飞跃式的发展。他提到生命这套程序的设计就是120岁，问题就在于能否理解和认知程序的运行原理，让生命程序能够运行到120岁。而这一切都建立在生命科学大数据基础上。
以下是发言实录，雷锋网作了不改变原意的编辑：
今天提到生命时主持人说“生命是可以数字化”的，我要纠正他一下。
生命可以数字化的这个假设本身就是个错误，因为生命不是可以被数字化，而是它本身就是数字化的，生命本身就是一个程序在运行，在运行的不同条件、阶段里有不同的结果，只不过它编译的方式、运行原理不被我们所知，不被理解。而我们刚刚理解了一点，ATCG是人类的基因，我们把它读出来，就像人读一个软件程序，华大基因有在做测序。
虽然读出来已经越来越便宜了，也可以把程序读得很清楚很简单，但问题是你并不理解这个程序。刚才主持人讲人类人工智能有三个核心要素：数据、计算能力、算法。我把计算能力和算法放到一边，先说数据本身。
我不知道在座各位多少人手上有你自己基因的数据。毫无疑问，相较于每个人网络上的社交图片数据，说话数据，走路步数数据而言，并不多。参会人员已经是非常高端的人群了，但我们刚才说举手，结果只有两三个人举手说我有基因数据。若我跟他再细聊一下，他手上可能只是片断的基因数据，还不一定是全部的。
但基因已经是生命科学的数据里最简单的一种数据，因为它是线性的ATCG。要想理解生命本身是数字化的生命科学的数据，在座应该没有什么人有。以上都说明了生命科学的大数据时代远远没有到来。
我们有什么数据呢？我们所有的最多数据是临床数据，绝大多数人都去过医院做体检，在体检中心和医院里有体检报告、医院诊疗报告，所以这是现在人工智能领域应用最多的，例如IBM waston 利用这些数据做人工智能诊断，它能成为一个普通医生。
但如果真的想理解生命本身，从结果去算结果是算不出来的。比如中国糖尿病发生率非常高，中国成年人中得了糖尿病和要得糖尿病的差不多有三分之一。我不想得糖尿病，但现在我所有与糖尿病有关的数据是医院里的血糖数据。但只有这样的数据和糖尿病用药数据，你不可能让自己不得糖尿病。所以在糖尿病管理体系里应该做的第一件事情，就是明白糖尿病的病因。有人的起点不好，有人天生生下来得糖尿病的概率就要高一点、有人低一点，这是起点，也就是你的出厂程序；二是生活方式、饮食习惯，我得糖尿病风险高，但我注意运动、注意饮食，可能没问题；我得糖尿病风险低，但我天天胡吃海喝，那么得糖尿病的风险又会高很多，而这些数据有多少记录过？如果你真的想要管理自己的健康、生命，前提是相关数据真正被记录了，而不是简简单单的计步数据，所以这是我现在做的第二个公司碳云智能的核心使命，帮助每一个生命数字化，而这个数字是你现在还没有过的数字。
第二，生命其实是可以被计算的东西，因为它本身就是一个程序在算，今天我喝了一碗粥，我的血糖怎么变，这可以用精准的数学公式描述出来，而不是随机变化，喝一碗粥后想高就高想低就低。身体是非常精准控制的机器，而机器本身是可以被计算的。
有一个真正能够理解生命的最好办法是，用计算机里人工智能的学习系统来学习你的生命特质。今天我喝一碗粥，我的血糖怎么变的，我记录计算下来，放进模型有输入有输出，累积到一定量后我的模型会越来越准确，我做了一个计算机的王俊，这个计算机的王俊和现实的王俊一模一样，我跑马拉松，他也跑马拉松，他跑完马拉松后的身体跟我跑完马拉松后一样。
如果有这样一个可计算的模型实施出来，未来它就可以基于你的数据做一些精准的健康管理模型。
我们的生命是以碳为基础，我认为未来碳基世界和硅基世界会完全打通，因为在硅基世界里的人工智能，和碳基这个本身就是人工智能体系的世界会越来越相像、越来越理解对方。
就像刚才讲的，对于神经网络的东西，越来越像人，我们学习生物学可能不再是以人为研究对象，而是以计算机生物智能为研究对象，很多东西在未来五到十年会有非常大的变化。拥有自己最简单的基因数据的人数在这个高端人群里都没有达到1%，更不要说在更广阔的范围里了。所以生命科学的数据还没有到来，但我们要在这个领域做好充分的准备迎接它的到来，这是我们这个领域应该做的事。
我们也预见，生命科学数据的发展速度会很快，三五年可能就会有一次飞跃。十年后的医疗体系、保险体系可能完全不一样。未来人们完全有可能活到100岁、120岁，因为你生命这套程序的设计就是120岁，问题是你能不能让你的程序运行到120岁，这在于人类能否理解和认知生命程序的运行原理，而这些都要在数据基础上才能完成。这个年代才刚刚开始，有点像十年、十五年前兴起的IT行业，充满着机会，也充满着挑战。
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