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無中不會生有最近幾天，美國聯合人工智能中心（JAIC）發布了《人工智能技術指南》，該文件由JAIC戰略與通信主管Greg Allen撰寫，解釋了人工智能概念，為國防部高級官員提供決策支持，以避免在不了解人工智能工作原理和功能的情況下做出有關人工智能實施的決策。其中的兩幅圖對AI中機器學習和人的手動知識系統做了較好的解析和對比：圖1 機器學習性能發展的關鍵要素圖2 兩種人工智能系統數據處理過程在指南中，Allen告誡有關部門不能盲目追求人工智能，應該針對需要提高的性能和生產力制定特定的指標。僅開發高性能人工智能模型不能提高組織生產力，該模型必須集成到運行技術系統、組織流程和員工工作流程中。現有流程基本上都需要進行更改才能夠充分利用人工智能模型的能力。在不修改流程的情況下直接引入人工智能技術無法發揮人工智能的所有潛能。Allen認為傳統的項目管理方式仍然適用。許多人工智能項目的失敗不是由于技術的原因，而是因為沒有設定正確的期望值、無法與舊系統集成或未培訓操作人員。簡評：簡而言之，該《指南》的核心是說：人智與AI的失調匹配是導致目前人工智能應用領域弱智的主要原因。人可以身在曹營心在漢，是非、01同在：既是又不是，疊加態。危機管理呢？常常是疊加勢：危險與機會共生，危中有機，機中有危，兩者糾纏在一起，

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如何因勢利導、順勢而為，則是人機融合智能中深度態勢感知的關鍵。 另外，2020年5月13日，美國“勇士專家”網站發布了一篇克裡斯·奧斯本撰寫的題為《人工智能與未來戰爭──存在極限嗎？》的文章，介紹了美國陸軍技術部門研究人工智能在未來戰爭中的應用的情況，其中，美陸軍未來司令部司令約翰·默裡上將和陸軍其他技術領導人強調“人類”必須最終作出重要決定並掌控“指揮和控制”系統，同時還明確指出快速演化的人工智能武器系統應用可以讓陸軍指揮人員“率先看到、率先作出決定、率先採取行動”，當然由此能夠更快地摧毀敵人。（人工智能的數據處理能力會讓人類的決策速度呈現指數級的提高，即提速OODA環。）簡評： 人工智能在對抗博弈中起重要作用需要幾個條件：首先是找到數學定量計算就能解決的部分，其次與人融合過程中使該AI部分找到適當的時機、方式和作用，最後，人做對的事，AI“把事情做對”。 仔細想想，任何事物都不會無中生有，凡事都有苗頭和兆頭，人機融合就是能夠及時（恰如其分）地捕捉到這些零零碎碎的蹟象和蛛絲馬蹟，太快太慢都不好，“率先看到、率先作出決定、率先採取行動”，不一定由此能夠更快地摧毀敵人。有時，慢一點未必不是一個好的選擇，太快了也許更容易上當受騙吧！數學不是邏輯​數學（mathematics或maths，其英文來自希臘語，“m□th□ma”；經常被縮寫為“math”），

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是研究數量、結構、變化、空間以及信息等概念的一門學科，從某種角度看屬于形式科學的一種。數學家和哲學家對數學的確切範圍和定義有一系列的看法。而在人類歷史發展和社會生活中，數學也發揮著不可替代的作用，也是學習和研究現代科學技術必不可少的基本工具。邏輯（logic）源自古典希臘語（logos），最初的意思是“詞語”或“言語”，（引申出意思“思維”或“推理”），指的是思維的規律和規則。狹義上邏輯既指思維的規律，也指研究思維規律的學科即邏輯學。廣義上邏輯泛指規律，包括思維規律和客觀規律。邏輯包括形式邏輯與辯證邏輯，形式邏輯包括歸納邏輯與演繹邏輯，辯證邏輯包括矛盾邏輯與對稱邏輯。對稱邏輯是人的整體思維（包括抽象思維與具象思維）的邏輯。有人說：數學=邏輯+公理數學邏輯專注在將數學置于一堅固的公理架構上，並研究此一架構的成果。COG / eggNOG / CAZy / KEGG / CARD數據庫簡介 COG數據庫 Clusters of Orthologous Groups of proteins蛋白質直系同源簇COG數據庫是NCBI開發的用于同源蛋白注釋的數據庫，是將細菌、藻類和真核生物的21個完整基因組的編碼蛋白，根據系統進化關系分類構建而成。通過鑑定蛋白與數據庫的比對，可以很好的預測蛋白質的功能。構成每個COG的蛋白都是被假定為來自于一個祖先蛋白，或者是orthologs或者是paralogs。Orthologs是指來自于不同物種的由垂直家系（物種形成）進化而來的蛋白，並且典型的保留與原始蛋白有相同的功能。Paralogs是那些在一定物種中的來源于基因復制的蛋白，可能會進化出新的與原來有關的功能。COG分為兩類，一類是原核生物的，

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另一類是真核生物。原核生物的一般稱為COG數據庫；真核生物的一般稱為KOG數據庫。COG數據庫按照功能一共可以分為二十六類。 eggNOG 數據庫 Evolutionary Genealogy of Genes: Non-supervised Orthologous Groups Database基因的進化譜系：非監督直系群數據庫 eggNOG數據庫是NCBI的COG數據庫的擴展，

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它收集了更全面的物種和更大量的蛋白序列數據。同樣進行了同源基因聚類分析和對每個同源基因類的描述和功能分類。eggNOG更強大的功能在于：1. 對更全面的物種和更大量蛋白序列進行分類。相比于COG數據庫純人工且較為準確的分類，

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eggNOG數據庫擴大物種和序列數據量，採用了非監督聚類方法進行計算。2. 對每個同源基因類進行了系統發育樹構建、HMM模型構建、GO注釋、KEGG Pathway注釋、SMART/FPAM結構域注釋、CAZyme注釋等。3. 提供了本地化軟件和網頁工具進行eggNOG注釋。 eggNOG公共數據庫V5.0版本搜集了5090個生物（477真核生物、4445個代表性細菌和168古菌）和2502個病毒的全基因組蛋白序列。將這些物種分成了379類（taxonomic levels），每類的編號以NCBI的分類編號表示，例如fungi的編號4751。對各個類別物種的全基因組蛋白序列進行同源基因分類，總共得到4.4M個同源基因類（orthologous groups / OGs）。對每個同源基因類進行了多序列比對、系統發育樹構建、HMM文件構建和功能注釋。 CAZy數據庫 Carbohydrate-Active Enzymes Database碳水化合物活性□數據庫 CAZy數據庫是關于能夠合成或者分解復雜碳水化合物和糖復合物的□類的一個數據庫資源，其基于蛋白質結構域中的氨基酸序列相似性，將碳水化合物活性□類歸入不同蛋白質家族。 CAZy數據庫中包含了碳水化合物□類的物種來源、□功能EC分類、基因序列、蛋白質序列及其結構等信息。 CAZy數據庫主要有6個大的分類，如下： 名稱Name縮寫糖□水解□類Glycoside HydrolasesGHs糖□轉移□類Glycoside TransferasesGTs多糖裂解□類Polysaccharide LyasesPLs糖水化合物脂□類Carbohydrate EsterasesCEs碳水化合物結合模塊Carbohydrate Binding ModulesCBMs輔助模塊□類Auxiliary ActivitiesAAs KEGG數據庫Kyoto Encyclopedia of Genes and Genomes京都基因與基因組百科全書 KEGG數據庫是一個整合了基因組、化學和系統功能信息的數據庫。把從已經完整測序的基因組中得到的基因目錄與更高級別的細胞、物種和生態系統水平的系統功能關聯起來是KEGG數據庫的特色之一。與其他數據庫相比，KEGG 的一個顯著特點就是具有強大的圖形功能，它利用圖形而不是繁縟的文字來介紹眾多的代謝途徑以及各途徑之間的關系，這樣可以使研究者能夠對其關注的代謝途徑有直觀全面的了解。 KEGG 數據庫于1995年由Kanehisa Laboratories推出 0.1 版，目前發展為一個綜合性數據庫，其中最核心的為 KEGG PATHWAY 和 KEGG ORTHOLOGY 數據庫。在 KEGG ORTHOLOGY 數據庫中，將行使相同功能的基因聚在一起，稱為 Ortholog Groups (KO entries)，每個 KO 包含多個基因信息，並在一至多個 pathway 中發揮作用。而在 KEGG PATHWAY 數據庫中，將生物代謝通路劃分為 6 類，分別為：細胞過程（Cellular Processes）、環境信息處理（Environmental Information Processing）、遺傳信息處理（Genetic Information Processing）、人類疾病（Human Diseases）、新陳代謝（Metabolism）、生物體系統（Organismal Systems），其中每類又被系統分類為二、三、四層。第二層目前包括有 43 種子 pathway；第三層即為其代謝通路圖；第四層為每個代謝通路圖的具體注釋信息。 CARD 數據庫The Comprehensive Antibiotic Research Database抗生素綜合研究數據庫 CARD 數據庫是加拿大生信人員在2013年發布的抗性基因數據庫。ARDB是最先整合了各種微生物中抗藥基因的數據庫，但它從2009年開始就不再更新。而CARD數據庫包含了ARDB數據庫中所有抗性信息，並搭建了一個基于志願者貢獻的數據共享平台，做到了實時更新保證了數據的有效性。目前，CARD數據庫收集了超過1600個已知的抗生素抗性基因。CARD以Antibiotic Resistance Ontology(ARO)為分類單位的形式所構建，其中ARO是數據庫所構建term，用于關聯抗生素模塊及其目標、抗性機制、基因變異等信息。，