对生物信息学的一点看法

蕙质兰心283

据我个人看来，在目前这个时段，搞生信的人多有一种鹤立鸡群式的飞扬跋扈，几乎可以算是嘴上最狂妄的人士之一了，大有一种掌握了上帝视角、可以捏土造人的神气。他们嘴上说得自己简直可以准确诊疗所有基因病、设计制造长生不老药、把人类的命运都玩弄在股掌之间。
生物信息学，以及人工智能等属于交叉学科。交叉学科逐渐变热是科技史的必然，也是科技进步的现实要求。但交叉学科根植于基础学科，基础不牢地动山摇，只要学科基础上的问题没有彻底解决，交叉学科的根本问题也无法独自解决。当下，数学、物理学、化学、生物学研究都在持续向纵深发展，这些学科基础的前沿成果和新发问题并没有、也必然不可能实时反馈到生信和AI这种交叉学科上，其中必然有一定滞后，且由于专业知识壁垒日渐增高，这种滞后也越来越容易触发实质性影响，这种滞后并非单靠某一门交叉学科的创新就能独立求解。所以无论多么热门的交叉学科，都不可能一枝独秀，不可能独揽全局，不可能独立解决系统问题。歧视和漠视交叉学科的老路是走不通的，但神话某一个交叉学科的邪路同样深藏危机。
正因为交叉学科强依附于基础学科，基础学科的知识门槛越来越高，所以交叉领域的从业者更应懂得在激流和风口处把姿态放低，更应该对其他各领域的研究工作展现出包容、尊重和渴求。妄自菲薄，大可不必；妄自尊大，万万不可。做人不能忘本，做学问也不能忘本。忘本就会膨胀，膨胀出的巨大泡沫会映照出人的无限贪欲，欺诈和资源浪费横行，泡沫大了迟早要破裂，学术和产业信誉都要破产、重塑。
另外，无论交叉学科还是基础学科，无论科学研究还是文学研究、艺术创作，各领域的工作均有其时空局限性，切莫贬损其他行业的价值，也切莫夸大了自己的价值。细胞生物学、分子生物学未必是生物学的尽头，计算机数学模型未必能真正反映生物信息的本质。牛顿三定律可以推翻，相对论和量子力学也不尽完善，就算是一百年来的物理学进展也远未能大举介入生物遗传过程的揭示。大数据分析已应用于分子级别的设计，但巨量的数据能否给人类一个真正的最优解，谁都不知道，对科学家而言，至多只能说，目前是这样去猜测。但局限性这个老生常谈的话题总是最容易被忽视，科学中的可能性总是要被人解读为绝对。
对交叉学科而言，理解价值、扎实基础、包容开放，方能保持科学本色。就像一支股票，无论高估还是低估，公司价值才是永恒的主线。公司的发展终归要看业绩，学科的发展终要回归客观事实。公司的业绩最终要反馈到股东的分红，学科发展的果实最终要反馈到人的物质和精神生活质量提升。

老跃1

为啥你周围聚集了这么多的半吊子？

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我周围有人吗？

下一站美安好

从来没有你说的嚣张跋扈的感觉。

随缘6872

没有人会说是所有人