开栏的话：
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本期关键词：，ai，核苷酸
想到ai，我们脑海里浮现的一定是炫酷的金属外壳，坚硬的钢铁之躯，或者电光火石间闪烁的晶体管，精密复杂的线路……
那么ai机器人的硬件构成只能是这些冷冰的金属或者硅等无机材料吗？答案是否定的！
dna人工神经网络的出现或许会颠覆你的想象！
近日，美国加州理工学院生物工程助理教授钱璐璐和她的同事开发出了一种由dna制成、能模拟人类大脑工作方式的人工神经网络。研究成果发表在7月4日《nature》杂志。
这项工作是与合成生物分子电路成功“合体”的重要里程碑，代表ai正式进入有机时代，完全由有机材料制成类人机器人或许不再是梦！
dna人工神经网络有什么特别之处？
人脑靠着超过800亿个神经元，在后台运行着高度复杂的决策，人工神经网络便是以人脑为灵感的数学模型，由大量的节点之间相互联接构成，虽然它还达不到人脑那样复杂精密，但是功能还是类似于人脑的神经元网络。它具备深度学习的能力，也能形成自己的“记忆”。
传统的人工神经网络所用的材料跟计算机并无不同，而dna人工神经网络，支持它的硬件系统就有些特别了，是由人工合成的dna分子构成！
dna为何能成为ai的“硬件”设备呢？
特殊的分子结构
dna是由四种基本核苷酸组成： a、c、g和t，这些核苷酸以特定组合连接成串，，构成了双螺旋dna分子。
dna通过这4种碱基的排列组合进行编码，存储了生物所有的遗传信息，这可以被视为一种四进制的表达方式。尽管今天电子计算机广泛使用的是二进制编码方式，但二者实则殊途同归。这也就意味着，理论上我们可以使用4种碱基的组合来对信息进行编码，并操作这些编码来进行运算。
简单理解，dna ai是以合成dna分子为“硬件”，分子间特定的化学反应为“算法”的一种人工智能生物计算机。
dna神经网络目前的能力有多强？
钱教授实验室挑战了一个任务——让人工神经网络电路识别手写数字。
识别手写数字是人工神经网络智能编程的常见测试，需要“教会”网络如何识别数字、解释笔迹的变化，然后将未知的数字与其储存的记忆进行比较，最终决定数字的身份。
钱教授团队发表在《nature》上的论文中描述的工作表明，一个由dna序列制成的神经网络可以通过精准的化学反应计算识别“分子笔迹”。与视觉笔迹的几何图形不同，分子笔迹并不具有数字的形状：每个分子数字由20个抽选自100个分子的独特的dna链组成，而每个分子则被指定为以10×10模式代表的单个像素。
研究者首先构建了一个简单的神经网络，来区分被转译成分子数字的数字6和7。在对每个数字的36个不同版本的分子手稿的测试中，这套dna神经网络都给出了准确的答案。
dna ai未来是否真的可期？
在医学诊断上，通常能够探测出集中生物分子的存在，比如胆固醇和血糖。但如果能够应用dna人工神经网络制造的生物电路板，未来的诊断能够同时检测上百种生物分子，并且直接在分子环境中给出给出分析结果。这对智能药物设计、智能给药系统、绿色能源生产、低成本诊断技术，以及未来开发出用于追踪癌细胞或关闭恶性变异基因等的纳米机器，具有重要意义。
在未来的研究中，研究者还希望能够给这个dna神经网络增加记忆功能，并用以辅助提升医学测试。他们最终的工作目标是使用dna制造的人工神经网络来规划智能行为，包括计算、选择等其他能力。
dna在人工智能机器人、生物计算机等领域的潜力值得我们期待！
本文综合自百度百科，果壳网
