2018 年信息技術(shù)領(lǐng)域的主要突破仍然以人工智能的應(yīng)用為主。其中對(duì)抗網(wǎng)絡(luò)算法成為深度學(xué)習(xí)領(lǐng)域的新的發(fā)展方向。英偉達(dá)公司根據(jù)對(duì)抗網(wǎng)絡(luò)算法生成的人臉已經(jīng)達(dá)到與真人圖像無法區(qū)分的程度。在量子計(jì)算機(jī)的研制方面，兩位學(xué)者聯(lián)合創(chuàng)建的創(chuàng)業(yè)公司研發(fā)出世界上第一臺(tái)以離子阱為量子比特的量子計(jì)算機(jī)，在很多方面該技術(shù)比超導(dǎo)量子計(jì)算機(jī)性能更加穩(wěn)定。谷歌的雙工虛擬助手在機(jī)器人仿真技術(shù)方面取得了重要突破，可以用真人聲音與用戶通過電話進(jìn)行交流，幫助用戶解決簡單的問題，讓用戶察覺不出是在跟機(jī)器對(duì)話。一家創(chuàng)業(yè)公司在 2018 年推出了桌面金屬3D打印機(jī)，為這一領(lǐng)域填補(bǔ)了空白。以 IBM為主導(dǎo)的業(yè)界開始將區(qū)塊鏈和加密錨技術(shù)相結(jié)合記錄產(chǎn)品供應(yīng)鏈整個(gè)流程，防止不良廠商欺騙用戶。多個(gè)國家的學(xué)者共同努力在 2018年完成了世界上第一個(gè)癌癥基因圖譜的分析，這一成果為接下來通過分析患者的腫瘤基因?qū)ΠY下藥提供關(guān)鍵支持。通過基因預(yù)測個(gè)人未來患不同疾病的可能性已經(jīng)越來越成為主流。

過去 10年的深度學(xué)習(xí)的發(fā)展使得人工智能在識(shí)別事物方面已經(jīng)非常擅長。但人工智能本身仍然無法自我生成人與物體的逼真圖像。如果人工智能可以做到這一點(diǎn)，它將能夠營造出一個(gè)類似于電影《駭客帝國》里描述的逼真虛擬世界，并且被應(yīng)用到各種場景，例如不需要真人演員參與的電影制作、無需真實(shí)上路訓(xùn)練的自動(dòng)駕駛訓(xùn)練等。但是創(chuàng)造全新的東西需要想象力，而想象力是困擾著人工智能發(fā)展的關(guān)鍵所在。

2014年，蒙特利爾大學(xué)的 Goodfellow在一個(gè)學(xué)術(shù)辯論中提出了用對(duì)抗網(wǎng)絡(luò)（generative adversarial network，GAN）的方法解決這一問題。簡單地說，對(duì)抗網(wǎng)絡(luò)就是同一數(shù)據(jù)源創(chuàng)建兩個(gè)分別為生成者（generator）和鑒別者（discriminator）的互相獨(dú)立的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，然后通過讓這兩個(gè)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)互相對(duì)抗達(dá)到接近完美的效果。

可以通過一個(gè)實(shí)例說明具體的對(duì)抗方法，例如如果數(shù)據(jù)源是各種人臉的圖像，生成者和鑒別者首先用傳統(tǒng)深度學(xué)習(xí)方式識(shí)別人臉的基本模式，然后生成者根據(jù)已經(jīng)掌握的模式不斷產(chǎn)生稍有變化的人臉，鑒別者則不斷鑒別新生成的人臉是真人臉還是生成者假造的。這一對(duì)抗過程不斷進(jìn)行，直到生成者能夠生成一張足以騙過鑒別者的人臉，也即讓鑒別者認(rèn)為該人像是真實(shí)的人像為止。

對(duì)抗網(wǎng)絡(luò)技術(shù)已被用于創(chuàng)建逼真的語音和逼真的圖像生成。2018年，英偉達(dá)公司的研究人員用名人照片為對(duì)抗網(wǎng)絡(luò)的數(shù)據(jù)源，創(chuàng)造了數(shù)百個(gè)并不存在的人的逼真面孔（圖 1），另一個(gè)研究小組則用同樣方法制作出了看起來像梵高作品的假畫（https://blogs./blog/2016/04/05/artificial-intelligence）。對(duì)抗網(wǎng)絡(luò)不但可以用來生成以假亂真的圖像，還可以采用不同的方式重新構(gòu)想圖像，例如使陽光明媚的道路顯得白雪皚皚，或?qū)⑵胀R變成斑馬。

圖1  英偉達(dá)公司通過對(duì)抗神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)生成的人像效果逼真

盡管這一新的人工智能的算法所獲得的結(jié)果并不總是完美。由于圖像和聲音通常非常逼真，一些專家認(rèn)為，對(duì)抗網(wǎng)絡(luò)開始理解它們所看到和聽到的世界的基本結(jié)構(gòu)。這意味著人工智能可以獲得一種更加獨(dú)立的能力，同時(shí)具有想象力，能夠理解它在世界上看到的東西。

2018 年，量子計(jì)算機(jī)的研制和競爭更加激烈。第一臺(tái)使用離子阱比特的商用量子計(jì)算機(jī)已經(jīng)由美國的初創(chuàng)公司 IonQ推出。與使用超導(dǎo)電路形成量子比特的量子計(jì)算機(jī)不同，離子阱量子計(jì)算機(jī)利用電場或磁場將離子（帶有電荷的原子）俘獲和囚禁在一定范圍內(nèi)的真空裝置內(nèi)，在低溫狀態(tài)下，通過激光對(duì)離子進(jìn)行操作，實(shí)現(xiàn)量子位元（圖2）。

圖 2  線性計(jì)算：包含捕獲離子的芯片照片和 1D陣列中的離子圖像

2012 年度諾貝爾物理學(xué)獎(jiǎng)獲得者 David Wineland最早實(shí)現(xiàn)了用激光冷卻離子的方法，在成為量子計(jì)算機(jī)的主要實(shí)現(xiàn)技術(shù)之前，離子阱裝置已經(jīng)是世界上最精密的原子鐘平臺(tái)。實(shí)現(xiàn)原子鐘所需要的離子控制技術(shù)為量子計(jì)算機(jī)的研制提供了思路。

1995年出現(xiàn)了用兩個(gè)原子比特制作 CNOT門的想法并獲得了驗(yàn)證。根據(jù)這一設(shè)想，可以將離子的兩個(gè)內(nèi)部狀態(tài)當(dāng)做一個(gè)原子比特，于是 2003年兩個(gè)離子制備的 CNOT門實(shí)驗(yàn)獲得成功。2005年，David Wineland實(shí)驗(yàn)組實(shí)現(xiàn)了 6個(gè)原子比特的邏輯門，但隨后在繼續(xù)增加原子數(shù)目方面遇到瓶頸。

IonQ 公司的創(chuàng)始人 Christopher Monroe 和 Jungsang Kim 均為離子阱量子計(jì)算領(lǐng)域的主要科學(xué)家，他們在2010年提出了用光子增加離子量子比特的新方法和用一個(gè)阱控制數(shù)百個(gè)量子比特的方案，并于 2013年聯(lián)合在《Science》發(fā)表綜述介紹了這一量子計(jì)算研制方向上的主要進(jìn)展，隨后成立了創(chuàng)業(yè)公司IonQ進(jìn)行離子阱量子計(jì)算機(jī)的實(shí)際研發(fā)，終于在 2018年推出可以承載 160個(gè)離子阱量子比特的量子計(jì)算機(jī)，該計(jì)算機(jī)可以用 79個(gè)量子比特執(zhí)行簡單的量子運(yùn)算指令，也可以用 11個(gè)量子比特執(zhí)行全部量子計(jì)算指令。2018年 11月，團(tuán)隊(duì)在硅谷的商用量子計(jì)算機(jī)大會(huì)上展示了這一最新成果，并且開始與用戶進(jìn)行合作。

美國政府在量子計(jì)算領(lǐng)域繼續(xù)投入大量資金。2018年，美國聯(lián)邦政府推出“國家量子倡議計(jì)劃”，以加速未來 10年的研究和發(fā)展，并授權(quán)白宮科技政策辦公室中心做協(xié)調(diào)工作，以支持和推廣該技術(shù)，同時(shí)建立美國能源部國家研究中心。未來 5年，每年每個(gè)中心的撥款高達(dá)2500萬美元。美國國會(huì)和特朗普政府已經(jīng)為量子計(jì)算研究籌集了資金，美國能源部的科學(xué)辦公室2019年的量子研究經(jīng)費(fèi)提高了1倍，達(dá)到1.2億美元。

人機(jī)交互的長期目標(biāo)是使人們能夠與計(jì)算機(jī)像與人一樣進(jìn)行自然對(duì)話。近年來，目睹了計(jì)算機(jī)理解和產(chǎn)生自然語音能力的革命，特別是在深度學(xué)習(xí)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（例如谷歌語音搜索、WaveNet）的應(yīng)用中。盡管如此，即使用戶使用的是當(dāng)今最先進(jìn)的語音系統(tǒng)，與操持不自然的計(jì)算機(jī)化聲音交談也常常令人沮喪。這一問題經(jīng)常出現(xiàn)在與用戶交互最多的服務(wù)行業(yè)的自動(dòng)電話系統(tǒng)中。

而這一切在2018年出現(xiàn)了重大突破。2018年5月，谷歌的印裔首席執(zhí)行官 Sundar Pichai在谷歌年度開發(fā)者大會(huì)上展示了由該公司技術(shù)團(tuán)隊(duì)開發(fā)一項(xiàng)新的人工智能技術(shù)：一個(gè)與真實(shí)人類聲音無區(qū)別的“雙工”機(jī)器人，它能夠打電話給理發(fā)館和餐廳預(yù)訂服務(wù)。因?yàn)樵摷夹g(shù)驅(qū)動(dòng)的虛擬人聲可以和用戶通過電話進(jìn)行非常自然的對(duì)話，而且這種對(duì)話可以達(dá)到以假亂真的程度，使得不明真相的人們認(rèn)為他們正在與一個(gè)真人互動(dòng)（圖3）。

圖 3 用戶要求 Google Assistant進(jìn)行預(yù)約，然后Google Assistant通過 Google Duplex進(jìn)行電話預(yù)約

該機(jī)器人通過電話播放女性濁音與理發(fā)館的接待員講話，然后是一個(gè)男性濁音機(jī)器人打電話給一個(gè)餐廳預(yù)訂飯局。為了模仿人類語音的抽動(dòng)和節(jié)奏，機(jī)器人用嗯啊等音節(jié)來呼應(yīng)和講話，而對(duì)方自始至終沒有意識(shí)到是在跟機(jī)器人講話。

這項(xiàng)新技術(shù)一出現(xiàn)立即引起了媒體和社會(huì)的轟動(dòng)。谷歌隨后推出了這一技術(shù)的商用版本，眾多公司可以用該系統(tǒng)來改善目前的自動(dòng)電話系統(tǒng)的用戶體驗(yàn)。關(guān)于這一技術(shù)的具體細(xì)節(jié)可以參考介紹谷歌雙工人工智能系統(tǒng)的官方博文。

雖然 3D打印已經(jīng)存在了幾十年，但它主要局限于業(yè)余愛好者和設(shè)計(jì)師以塑料為原料生產(chǎn)一次性產(chǎn)品原型的領(lǐng)域。用塑料以外的其他材料打印，特別是金屬，往往價(jià)格昂貴而且速度慢。

2018 年金屬 3D 打印機(jī)變得便宜且容易成為制造零件的潛在實(shí)用方法。如果被廣泛采用，它可能會(huì)改變批量生產(chǎn)眾多產(chǎn)品的方式。因?yàn)檫@項(xiàng)技術(shù)使得制造商不需要維持大量庫存，尤其是那些不經(jīng)常需要的零件，然后可以根據(jù)用戶的需要簡單地打印一個(gè)零件。一個(gè)最典型的應(yīng)用場景是老型號(hào)汽車的替換零件。從長遠(yuǎn)看，大規(guī)模生產(chǎn)有限范圍零件的大型工廠可能會(huì)被規(guī)模較小的大型工廠所取代，這些工廠可以根據(jù)客戶不斷變化的需求進(jìn)行調(diào)整。

金屬 3D打印技術(shù)可以創(chuàng)造更輕、更堅(jiān)固的部件和更復(fù)雜的形狀，這是傳統(tǒng)金屬制造方法無法實(shí)現(xiàn)的，它還可以更精確地控制金屬的微觀結(jié)構(gòu)。2017年勞倫斯國家實(shí)驗(yàn)室的研究人員宣布開發(fā)了一種 3D打印方法，用于制造兩倍于傳統(tǒng)制造的不銹鋼零件。2017年，創(chuàng)業(yè)公司Markforged以低于 10萬美元的價(jià)格發(fā)布了第一臺(tái) 3D金屬打印機(jī)；初創(chuàng)公司 Desktop Metal則開始推出桌面 3D金屬打印原型機(jī)，其速度比舊式金屬印刷方法快100倍。

Desktop Metal現(xiàn)在提供的軟件可以生成可用于 3D打印的設(shè)計(jì)。只要用戶提供給程序他們想要打印的對(duì)象的規(guī)格，該軟件就可以產(chǎn)生適合于打印的模型。

使用 Desktop Metal 打印機(jī)的用戶首先用Studio 系統(tǒng)和金屬沉積（BMD）擠出工藝快速生成準(zhǔn)確且可重復(fù)的金屬部件。Studio系統(tǒng)完成打印后，配套的辦公室安全爐可以在高達(dá) 1400℃溫度下噴射 3D 打印出來的部件，這是在不需要水冷卻系統(tǒng)的情況下完成的。幾個(gè)小時(shí)內(nèi)再用后處理機(jī)器熔化掉附著在金屬部件上的聚合物黏合劑就完成了金屬部件的打印。包括熔爐以及該公司提供的云端軟件在內(nèi)的 Studio系統(tǒng)的成本約為120000美元（圖4）。

圖 4 波士頓的Desktop Metal創(chuàng)業(yè)公司推出的兩款可能徹底改變行業(yè)的金屬 3D打印機(jī)

除了這些初創(chuàng)公司外，通用電氣公司長期以來一直支持在其航空產(chǎn)品中使用 3D金屬打印，其新型金屬打印機(jī)的測試版本足以制造大型零件。該公司在 2018年也開始銷售金屬3D打印機(jī)。

2018 年雖然比特幣走向低谷，但是區(qū)塊鏈技術(shù)仍然向更多的領(lǐng)域擴(kuò)展其應(yīng)用。

以 IBM為主導(dǎo)的科技公司開始把區(qū)塊鏈和加密錨技術(shù)相結(jié)合為商家提供商品的供應(yīng)鏈管理。這一創(chuàng)新將有助于大力打擊假冒產(chǎn)品并確保食品、藥品等重要產(chǎn)品的供應(yīng)鏈安全性。據(jù)相關(guān)數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)，由于供應(yīng)鏈的欺詐和假冒而造成的全球經(jīng)濟(jì)損失每年高代 6000 億美元。這是因?yàn)樵谌蚪?jīng)濟(jì)中，一件產(chǎn)品往往在其最初生產(chǎn)地區(qū)和最終消費(fèi)者之間需要經(jīng)過不同的工序和加工環(huán)節(jié)，傳統(tǒng)技術(shù)很難杜絕中間的造假行為。如果絕大多數(shù)商品能夠使用區(qū)塊鏈標(biāo)記產(chǎn)地和商品加工信息，這一損失將會(huì)大大降低。而且對(duì)食品和藥品來說，通過區(qū)塊鏈標(biāo)記的供應(yīng)鏈信息可以最大程度杜絕假冒偽劣，這樣不但能夠減少損失，還可以挽救生命。

將區(qū)塊鏈技術(shù)應(yīng)用到供應(yīng)鏈上還可以迅速幫助商家追蹤商品生產(chǎn)和流通環(huán)節(jié)上出現(xiàn)的質(zhì)量問題。例如當(dāng)食品出現(xiàn)質(zhì)量問題時(shí)，傳統(tǒng)供應(yīng)鏈很難迅速精準(zhǔn)定位食品源頭，從而導(dǎo)致大量相關(guān)食品不得不被浪費(fèi)，而區(qū)塊鏈技術(shù)可以迅速精準(zhǔn)定位有問題食品的生產(chǎn)和流通位置，在減少浪費(fèi)的同時(shí)解決了問題。

但是區(qū)塊鏈技術(shù)本身無法和物理產(chǎn)品建立直接聯(lián)系，需要在物理產(chǎn)品和區(qū)塊鏈上的數(shù)字記錄之間建立一種防篡改鏈接，這就是加密錨的用武之地。它相當(dāng)于一個(gè)微型計(jì)算機(jī)，可以為區(qū)塊鏈節(jié)點(diǎn)提供“數(shù)字指紋”，結(jié)合加密錨技術(shù)的區(qū)塊鏈還可以自動(dòng)記錄產(chǎn)品流通過程中的關(guān)鍵數(shù)據(jù)，例如肉類運(yùn)輸時(shí)的溫度，幫助相關(guān)商家盡早發(fā)現(xiàn)流通問題。2018 年，IBM 公司和沃爾瑪公司將該技術(shù)應(yīng)用到沃爾瑪切片芒果食品的測試上取得了成功（圖5）。目前這一技術(shù)已經(jīng)應(yīng)用到食品供應(yīng)鏈和遠(yuǎn)洋運(yùn)輸領(lǐng)域。

圖 5 IBM微型計(jì)算機(jī)體積小，制造成本不到10美分，可以通過加密錨技術(shù)監(jiān)控、分析、通信和處理數(shù)據(jù)

癌癥基因組圖譜是由美國國家人類基因組研究所和國家癌癥研究所斥資 1億美元的聯(lián)合項(xiàng)目。它從遺傳學(xué)角度描述 1萬個(gè)腫瘤的信息，然后根據(jù)基因變異和表達(dá)的相似性，按照分子類型給癌癥“歸類”。該圖譜目前是國際癌癥基因組聯(lián)盟中最大的組成部分，該聯(lián)盟由來自 16個(gè)國家的科學(xué)家組成。該項(xiàng)目已經(jīng)發(fā)現(xiàn)了近1000萬個(gè)與癌癥相關(guān)的基因突變。

2018年在收集了數(shù)十篇關(guān)于 30多種不同癌癥的科學(xué)論文后，癌癥基因組圖譜計(jì)劃正式接近尾聲。研究人員于 2018年 4月發(fā)表了一系列關(guān)于所謂的泛癌圖譜的論文。這些研究使用了癌癥基因組圖譜中包含的所有癌癥類型的基因組數(shù)據(jù)，綜合報(bào)告詳述了腫瘤在整個(gè)身體中的形成方式、地點(diǎn)和原因。癌癥基因組圖譜為如何分析癌癥制定了黃金標(biāo)準(zhǔn)，也為最新的臨床癌癥基因組學(xué)奠定了基礎(chǔ)（圖6）。

圖6 癌癥基因組圖譜的完善將大幅度推動(dòng)個(gè)性化癌癥治療的發(fā)展，可以根據(jù)圖譜提供的信息找到預(yù)后標(biāo)志物及其對(duì)應(yīng)的最有效藥物，從而最大程度提高療效和避免副作用

經(jīng)過數(shù)十年的基因研究醫(yī)學(xué)界已經(jīng)取得共識(shí)，這就是最常見的疾病和許多行為和特征，包括智力，不是一個(gè)或幾個(gè)基因的結(jié)果，而是許多基因協(xié)同作用的結(jié)果。利用大型正在進(jìn)行的遺傳研究的數(shù)據(jù)，科學(xué)家正在創(chuàng)造他們所謂的“多基因風(fēng)險(xiǎn)評(píng)分”（圖 7）。眾多創(chuàng)業(yè)公司也從十幾年前就開始了收集、整理和分析用戶基因與相關(guān)聯(lián)的行為特征及各種疾病的聯(lián)系。

圖7 23andme公司提供的DNA分析報(bào)告可以追溯客戶的近十代祖先的分布

數(shù)據(jù)表明，越來越多的人開始使用自己的基因分析結(jié)果來為將來可能出現(xiàn)的疾病做準(zhǔn)備。在不久的將來，可以預(yù)期嬰兒在出生即獲得DNA報(bào)告，這些報(bào)告將提供關(guān)于他們患心臟病或癌癥的機(jī)會(huì)、吸煙的傾向性及智商的預(yù)測。由于十幾年來積累下來的超過 100多萬人的大量遺傳學(xué)研究，這些報(bào)告已經(jīng)具有科學(xué)價(jià)值。

雖然這些基于 DNA測試的報(bào)告提供的只是各種概率，而不是診斷，但它們?nèi)匀粚?duì)提高醫(yī)療檢查的效率和降低成本極為有益。例如通過 DNA預(yù)測患乳腺癌風(fēng)險(xiǎn)高的婦女可以進(jìn)行較為頻繁的檢查，而低風(fēng)險(xiǎn)的婦女則不需要頻繁檢查。而這些檢查也將診斷出更多真實(shí)的癌癥，減少誤報(bào)。另一方面，當(dāng)各類制藥公司需要尋找新藥的臨床實(shí)驗(yàn)人群時(shí)，可以使用 DNA測試結(jié)果挑選更容易患新藥所針對(duì)的某種疾病，這樣可以更有效和準(zhǔn)確地測試藥物的效果。

多基因評(píng)分除了預(yù)測疾病外，還可以用來預(yù)測多種人體特征，包括智商。預(yù)計(jì)在不久的將來基因預(yù)測智力可能會(huì)成為常規(guī)，同時(shí)這一新的信息也帶來了父母和教育者如何使用這些信息的倫理問題。

2018 年信息技術(shù)領(lǐng)域在各個(gè)領(lǐng)域都有主要突破。人工智能領(lǐng)域仍然是發(fā)展的熱點(diǎn)，對(duì)抗網(wǎng)絡(luò)算法的成熟為各種應(yīng)用提供了豐富的想象空間，不難預(yù)見未來幾年內(nèi)完全由人工智能產(chǎn)生的數(shù)字演員明星很可能會(huì)成為新的潮流。傳統(tǒng)人類演員仍然會(huì)繼續(xù)存在，但是其比例可能會(huì)有所下降。

在量子計(jì)算機(jī)的研制方面，2018年仍然是各種不同的技術(shù)齊頭并進(jìn)的一年。但是由于設(shè)計(jì)優(yōu)勢，離子阱量子計(jì)算機(jī)的量子比特增加速度可能在未來幾年迅速超過用其他方法研制的量子計(jì)算機(jī)。

隨著谷歌的雙工虛擬助手進(jìn)入商業(yè)市場，微軟、臉書、亞馬遜等公司將會(huì)迅速跟進(jìn)，推出類似服務(wù)，未來幾年人們將會(huì)體驗(yàn)到語音服務(wù)領(lǐng)域的全面更新，人工智能控制的真人語音服務(wù)互動(dòng)將會(huì)迅速成為主流。

金屬3D打印機(jī)的小型化和深度滲透到用戶市場會(huì)對(duì)傳統(tǒng)市場產(chǎn)生沖擊，很多以零部件采購和銷售業(yè)務(wù)為主的公司將逐漸面臨業(yè)務(wù)萎縮甚至逐漸消失。金屬部件的打印也將催生更多以硬件設(shè)計(jì)和創(chuàng)新為主的創(chuàng)業(yè)公司的出現(xiàn)，因?yàn)檫@一技術(shù)大大降低了設(shè)計(jì)成本。

通過區(qū)塊鏈來管理供應(yīng)鏈在2018 年變得更加成熟。以 IBM公司為主導(dǎo)的業(yè)界為這一技術(shù)提供了成熟的解決方案和軟件產(chǎn)品，并且以開源的方式提供最基本平臺(tái)。當(dāng)供應(yīng)鏈的各個(gè)參與者將區(qū)塊鏈和加密錨技術(shù)相結(jié)合在一起時(shí)，就可以不斷記錄產(chǎn)品在供應(yīng)鏈的流動(dòng)過程和關(guān)鍵信息，為成本核算、產(chǎn)品召回、財(cái)務(wù)結(jié)算提供了非常迅捷的途徑。

在基因醫(yī)療方面，2018 年完成的癌癥基因圖譜的分析為整個(gè)癌癥醫(yī)療界提供了重要的參考資源，醫(yī)生和醫(yī)療信息研究人員將可以更方便地分析和查找癌癥患者的腫瘤基因信息，從而對(duì)癥下藥，迅速找到最合理的治療方案。

2018年也是通過基因來預(yù)測個(gè)人未來成為主流的一年。隨著基因預(yù)測技術(shù)的成熟，每個(gè)人都將更加了解自己身體的隱患，同時(shí)能夠更早地做出預(yù)防和減輕病癥給自己和家人所帶來的沖擊。另一方面也可以預(yù)見這一趨勢必然引出更多的社會(huì)倫理問題。

參考文獻(xiàn)（略）