第1章
框架思維

通過框架進行思考和決策，可以有效地定義問題、分析問題并解決問題。

有些威脅來得突然，超乎想象；另一些則不疾不徐，慢慢發酵。但是，對倉促應對的人類社會而言，兩者都構成了認知的盲點。無論是流行性疾病還是民粹主義，新式武器還是新技術，全球變暖還是令人瞠目結舌的不平等現象，人類應對它們的方式將決定我們是生存還是毀滅。并且，我們的行動路線取決于我們之所見。

全球每年都會有 70 多萬人因感染疾病而失去生命。然而，原本可以救命的抗生素卻無能為力，因為細菌已經產生了耐藥性。1死亡人數快速增長，除非找到解決辦法，否則這一數字將會達到上千萬，也就是說，每 3 秒就會有一人被病菌吞噬。2其危害之深廣，即便是當下流行的新冠病毒也難與之相提并論。之所以會出現這樣的情形，歸根結底是社會本身造成的。以前抗生素能用來抑制病菌，但過度使用導致抗生素的效果越來越差，那些病菌也就變成了耐藥性極強的超級細菌。

我們習慣把抗生素當成是萬能的，但是在青霉素于 1928 年被發現并在十多年后投入量產之前，每年有很多人因為骨折或輕微的劃傷而死亡。1924 年，美國總統卡爾文·柯立芝 16 歲的兒子在白宮草坪上打網球時腳趾出現了水皰，他的腳趾被感染了，一周之內即告身亡——即便是他的身份和財富也沒能挽救他的生命。3如今，在醫學的幾乎所有領域，從剖宮產手術到整容手術再到化療，我們都依賴抗生素。假如抗生素的效力減弱，所有這些治療的風險將會大大增加。

在馬薩諸塞州劍橋市的一間滿是植物的辦公室里，麻省理工學院人工智能教授雷吉娜·巴爾齊萊（Regina Barzilay）構想了一個激進的解決方案。常規的藥物研發主要著眼于尋找包含與有效分子相似的分子“指紋”的物質。這樣的做法通常效果很好，卻不適用于抗生素。大多數具有相似成分的物質都已經過檢驗，新的抗生素與現有抗生素的結構非常接近，因此細菌很快就對它們產生了耐藥性。于是，巴爾齊萊和由麻省理工學院生物工程學教授吉姆·柯林斯（Jim Collins）領銜、由一些生物學家和計算機科學家組成的團隊，想到了另一種方法。如果不把關注點放在結構的相似性上，而是放在實際效果，即能否殺死細菌上，那會怎樣呢？他們調整了思路，不把這個問題當作生物學問題，而是當作與信息相關的問題。

巴爾齊萊魅力十足、充滿自信，看起來不像是書呆子。她生性不喜歡被規矩方圓所羈絆。她出生于蘇聯摩爾多瓦共和國，說一口俄語；在以色列上的學，會講希伯來語；最后在美國完成了研究生學業。 2014 年，40 歲出頭的巴爾齊萊剛生下寶寶不久，就被診斷出患有乳腺癌。經過艱苦的治療，她活了下來。這場病痛促使她改變了研究方向，專注于醫學領域的人工智能。隨著她的研究受到越來越多的關注，2017 年她獲得了麥克阿瑟“天才獎”。

巴爾齊萊和她的團隊對 2300 多種具有抗菌特性的化合物進行了算法訓練，以發現是否有任何一種化合物能抑制大腸桿菌的生長。然后，他們將該模型應用于“藥物再利用中心”中的約 6000 個分子。再后來，他們又將該模型應用于另一個數據庫中的 1 億多個分子，以預測可能有效的分子。在 2020 年年初，他們收獲了好消息。一個分子脫穎而出，他們將其命名為“海利霉素”（halicin），該命名的靈感源自科幻電影《2001 太空漫游》中的超級計算機哈爾（HAL）。

發現了能殺死超級細菌的超級藥物，這則消息迅速成為全球媒體的頭條新聞。它被譽為具有“錄像帶殺死廣播歌星”一般的效應，表明機器之于人的巨大優勢。《金融時報》頭版頭條的標題赫然就是——“人工智能發現了用于治療耐藥性疾病的抗生素”。4

但輿論界如此這般的反應其實并未抓住事情的本質。這不是人工智能的勝利，而是人類認知的成功。這表明在重大挑戰面前，人類有能力通過某種新的構想，通過改變某些傳統做法，找到解決問題的途徑。若論功勞，它不屬于新技術，而應歸于人類的能力。

巴爾齊萊解釋說：“是人挑選了對的化合物，當他們為模型提供合適的訓練材料時，他們知道自己在做什么。”5人定義了問題，設計出方法，選擇分子來訓練算法，然后選擇物質數據庫來進行驗證。一旦某些候選的分子進入視線，科學家們就會重新應用生物透鏡以了解其作用機制。

發現海利霉素的過程不僅是一項重大科學突破，也不僅僅意味著我們朝著加快藥物開發速度、降低成本的方向邁出了重要一步。為了取得成功，巴爾齊萊和她的團隊需要充分發揮認知的作用。他們的想法并非得自書本或傳統，也非源自把顯而易見的點勾連起來。事實上，他們是通過挖掘人人都有的獨特的認知力而獲得了創新靈感。