2016 年在你的研究领域最重要的研究成果是什么？
当时，以Word2Vec、GloVe为代表的词嵌入技术已经相对成熟，让计算机能够“理解”词语之间的语义关系。 但真正的颠覆者是循环神经网络（RNN）及其变体，特别是长短期记忆网络（LSTM）和门控循环单元（GRU），以及在 2017 年才大放异彩但其早期思想和模型在 2016 年已经有所酝酿的Transformer 模型。
你可以想象一下，过去我们处理文本，就像是在堆砌孤立的词汇，用统计学的方法来找到它们之间的关联。 即使是复杂的模型，也更像是“模式匹配”大师，能找到很多表面的规律，但缺乏深层的“理解”。
然而，在 2016 年，我们开始看到这些新模型在一些之前被认为是“人类专属”的任务上展现出惊人的能力。
举个例子，机器翻译：
过去，机器翻译依赖于非常复杂的规则和大量的短语匹配。 即使是最好的系统，翻译出来的句子也常常显得生硬、不自然，甚至会丢失原文的很多 nuances（细微差别）。 就像一个只会死记硬背词典的学生，勉强把单词拼凑在一起。
到了 2016 年，基于 RNN 的编码器解码器架构（EncoderDecoder architecture）开始在机器翻译任务上取得巨大的成功。 这些模型可以“阅读”整个输入句子，将其压缩成一个固定长度的向量（一个数字列表），然后这个向量再被解码器用来生成翻译后的句子。 这种方式更加流畅，也更接近人类的思考过程——先理解整体意思，再进行表达。
如果你看过当时的一些机器翻译的例子，你会发现，相较于之前的系统，基于深度学习的模型生成的句子明显更加连贯、自然，甚至能捕捉到一些原文的情感色彩。 这让人们看到了机器真正“理解”语言的曙光。
另一个重要的领域是文本生成和对话系统：
想想看，过去我们跟聊天机器人对话，常常会觉得它们很傻。 问它们一个问题，它们要么给出非常模式化的回答，要么就卡壳了，不知道怎么接下去。 它们更像是预设好剧本的演员。
而深度学习模型，尤其是那些能够学习上下文信息的模型，开始能够生成更具逻辑性、更有创造性的文本。 我们可以让它们写诗，写故事，甚至进行一定程度的开放式对话。 这不是简单的模板替换，而是模型在学习了海量的文本数据后，能够“创造”出新的、有意义的内容。
但是，这里有个关键点来了。
尽管这些模型表现出色，但随之而来的是一个巨大的、也非常核心的争论：它们真的“理解”文本了吗？
我记得当时有很多论文和讨论都在探讨这个问题。 很多研究者开始尝试去“解剖”这些深度学习模型，试图弄清楚它们到底是如何工作的，它们学到了什么。 我们发现，它们确实能够捕捉到一些非常复杂的语言现象，比如句法结构、语义关系，甚至一些常识性的知识。
但是，我们也发现了它们的局限性。
“理解”的深度存疑： 当我们给模型一些非常规的输入，或者让它们处理一些需要深层推理和背景知识的任务时，它们就容易出错。 比如，一个模型可能知道“鸟会飞”，但它不一定能理解为什么有些鸟（企鹅、鸵鸟）不会飞。 这种对世界常识的掌握，远不如人类那么鲁棒。
数据偏见问题： 模型从大量数据中学习，如果数据本身存在偏见（比如性别歧视、种族歧视），模型也会把这些偏见学进去，并在生成文本时表现出来。 这就引出了关于人工智能伦理的讨论。
可解释性差（黑箱问题）： 最让大家困惑的是，我们很难确切地知道模型为什么会做出某个决定，或者为什么会生成某个句子。 它们就像一个神秘的黑箱，你输入东西，它输出结果，但中间的过程对我们来说是模糊的。 这种缺乏透明度，使得我们在信任和部署这些模型时会更加谨慎。
所以，对我来说，2016 年最“重要”的不是某个单一的模型或者算法，而是整个 NLP 研究界开始从“追求更强的性能”转向“思考模型背后真正的‘理解’是什么”。 这促使了后续的研究更加关注模型的鲁棒性、可解释性、伦理问题以及如何将常识和推理能力融入模型中。 我们可以说，2016 年是深度学习在 NLP 领域大放异彩的开端，也是我们开始认真审视并挑战其“智能边界”的一年。
这种反思，直接催生了后来对更具解释性模型、对抗性训练、以及如何引入外部知识的研究。 很多人会认为 Transformer 模型是 2016 年之后最重要的进展，但可以说，正是 2016 年在 RNN 等模型上取得的巨大成功和随之而来的深刻疑问，为 Transformer 的出现和随后的爆发打下了基础，并且也引导了研究者们去探索新的方向。
网友意见
人类寿命极限问题。
不得不说这个短短的一小篇nature文章，给长寿这个领域蒙上了很大的阴影。
———引子———
说到长寿，一直是古今以来很多人的追求。
在我国，很多经典的故事或者记载，如长寿的典型代表彭祖，据传活过了夏商周，周穆王见到的瑶池西王母可以不老，反映了我们对长寿的追求。而在历史上，无数帝王将相也在追求长寿的路上孜孜不倦，无数方士们也在勤苦的炼丹，为求长生，最典型的就像秦始皇，为了求长生，派徐福带着五百通男女浮海东渡去求仙药。
而寿文化也在中国文化中得到了充分的体现，比如生日的寿诞、寿辰，寿桃、寿酒、寿面等，祝福人的长命百岁、寿比南山，当然也有标准的贺词万寿无疆等。
———科技———
在近百年来，最显著的变化是人类寿命极限不断被刷新。
得益于科技的进步，医疗卫生条件的改变以及生活条件的改变，我们人类的预期寿命得到了极大的改善。
近百年来，人均预期寿命从1850年不足50岁增加到现在的85岁，并且还有继续冲向90大关的趋势
今天，虽然各国的人均预期寿命还有较大差距，但是不难看出，世界上大部分国家的人居预期寿命都已经在60岁以上了。当然，非洲部分区域的人均预期寿命大概还处于晚清水平，那一大片刺眼的红色。受制于贫穷落后，很多非洲地区连基本的温饱都难以保障，更别提饮食安全，再加上大量的疾病诸如艾滋病的滋生，导致非洲的人均预期寿命一直很低
但是人类对寿命的追求，一直没有停滞。
————2014年，换血长寿———
2014年，一个science研究在长寿这个领域里掀起了一场风暴。
科学家把年轻老鼠和年长老鼠连在一体（联体小鼠），让血液循环互通，然后老老鼠变年轻了…
中文解读
年轻的血液中让你“返老还童”？联体小鼠中的老年小鼠在接触年轻小鼠的血液4周后，它们心肌肥大的症状得到了显著的改善，心肌细胞的体积也减小了，而这种变化与血流动力学和联体后的小鼠行为改变并不相关。
哈佛大学在science期刊里进一步认为，GDF11蛋白是血液中的长寿因子，这个因子才是真正长寿贡献的因素，他们给相当于人类70岁的老年小鼠注射GDF11蛋白后，小鼠的运动能力和脑部嗅觉区功能得到了提高。
不过一波三折的是，到了2015年年底，又有人提出了质疑，他们发现GDF11似乎并不是真正的长寿因子。
来自美国诺华生物医学研究所的团队使用当初报道的办法车辆，发现他们似乎很难认可GDF11蛋白在长寿中的作用，而且，事实上，他们认为这个蛋白会随着年龄增加而增加，这意味着，这根本不是长寿因子，更应该是一种衰老因子。
这下玩大了。
现在，GDF11还在争议中，不过，有一点，换血长寿，没问题。
———2015年底，长寿药开始进入临床实验———
与此同时，人们对长寿药的研究也不断进展。
2015年底，美国科学家宣布将进行长寿药的临床试验，而这一实验已经获得了美国FDA的批准。
这个长寿药叫做二甲双胍，他本身是一个糖尿病的药物。然而科学家发现，患有糖尿病并服用二甲双胍的患者，其寿命往往比没有患有糖尿病的患者要长。
这似乎意味着这个药物具有抗衰老、延长寿命的潜在价值。
于是科学家们对这个药物和长寿的关系进行了研究，结果发现，还真有这个效果。
这是2013年一篇cell上的研究。不同浓度引发线虫寿命增加Metformin Retards Aging in C. elegans by Altering Microbial Folate and Methionine Metabolism: Cell
进一步阐释其机制，
图示：二甲双胍阻碍了衰老过程中IKK通路的激活Metformin, aging and cancerhttp://
Metformin, aging and cancer多种因素可以作用于衰老细胞（senescence），而二甲瓜胺（Metformin）通过作用于线粒体产生氧自由基（ROS）过程，从而避免ROS去激发的IKK通路。（按照示意图是可以抑制癌症，不过说明说的是影响了衰老表型）
另一方面，有证据表明二甲双胍可以抑制癌症的发生。
二甲双胍通过抑制了IKK激酶激活（该步骤对ROS敏感）从而减少了线粒体中ROS产生
目前这个药物已经进入了临床研究，那么如果一旦成功，是否意味着我们就可以实现长寿了呢？
———峰回路转，寿命极限———
其实科学家们一直认为，寿命是存在极限的问题，即我们不能无限的永生。
关于寿命极限的推算，有人认为是120，有人认为是150.理论主要是有两个，一个是性成熟理论，一个是海夫利克极限。
性成熟理论是一个统计学推论，认为人类寿命的极限是性成熟的8-10倍（哺乳动物）。
海弗里克极限是一个体外细胞实验结果，即培养的人体细胞的分裂只有五十代，超过五十代以后，不管采用什么方法，细胞都是要衰老死亡的[2]，这个理论倒是我试过，目前我们做研究常用的正常细胞系，包括IMR90，WI38等，其寿命大概是60代附近，到了那个代数，细胞就不分裂了，安静的等死。
通过这些理论，推测人类寿命极限是120-150左右，而且以后只是对寿命的微调。
但是绝大多数人都活不过这个年龄，因为大量的疾病，使得我们过早的死亡。
—————极限寿命—————
最新的nature发现，人类寿命最高值的均值是115岁，上限是125左右
在这篇题为evidence for a limit to human lifespan的nature文章中，作者通过整合大量的寿命数据，发现，人类的寿命存在极限。
当研究人员对1900年以来的100岁及以上的人的存活改善进行研究时，他们发现不论人是哪年出生的，存活改善在100岁左右时达到顶峰，然后快速地下降。Vijg博士说，“这一发现表明降低老年死亡率的效果在降低，而且人类寿命存在极限。
寿命的增加并非是线性的
在国际长寿数据库（International Database on Longevity）的“报道的最高死亡年龄”中，从1968年到2006年之间的经验证活到110岁或以上的人里。
这些超级百岁老人（supercentenarian）的死亡年龄在二十世纪七十年代到二十世纪九十年代早期之间快速地增加，但是在1995年左右达到顶峰---进一步的证据表明人类寿命存在限制。研究人员注意到，这个顶峰发生于接近1997年的时候---122岁法国女性Jeanne Calment死亡的那一年，她是有史以来记录在案的寿命最长的人。
这个图说明人类极限寿命停滞了
换句话说，人类无法无限度的长寿。
无论我们抵抗传染病和慢性病，只不过是提高平均寿命，但是极限值在那里！
这是现存最长寿的老人116岁的Emma Morano
那么，问题来了，目前世界人均预期寿命大概是70多，按照预期的增速，我们可能在未来50年的时候碰触到人类寿命的上限。
这对于我们来说，几乎是灾难。
不过也意味着，我们在未来50年内，或许还应该有很多突破吧。
————补充————
2016年，其实对于公众来说，这一年很热闹。
4月份，魏则西因为因患有滑膜肉瘤晚期而去世。这是众多因为癌症死亡的一个例子，不过这个事情却引发了一场巨大的地震。由于魏则西的治疗过程中涉及到了百度的医疗广告和莆田系的问题，知乎发出了控诉百度的第一枪，并最终引发了整个网络上的大讨论以及对莆田系的申讨。
5月份，韩春雨在nbt上发布了NgAgo的基因编辑文章，被广泛宣传，并进一步发酵，一度成为很多人推崇的对象，然而不久，随着对实验重复的质疑，急转直下，在知乎上更是引发了更大的讨论。
目前争议依然进行中，谁会为这个争议画上一个终止符呢？期待下个月的Nature调查结果。
当然了，其他比如对于癌症运气学说的大讨论还产生了好几篇nature文章，对于癌症机制的看法等等，不过，这些都是在路上。
我恬不知耻的来了，我觉得，恩，2016年在石墨烯气凝胶这一个小领域最重要的研究成果就是我们做出的。石墨烯气凝胶的获得需要冷冻干燥或者超临界干燥技术来除去凝胶结构中溶剂，而一旦在常压下干燥，整个凝胶结构就会严重塌陷。我们工作的重点在于首次通过控制氧化石墨烯的还原程度来控制其亲疏水性来减小干燥过程中的毛细力，以此实现了石墨烯气凝胶结构的常温常压下的自然干燥制备技术，这对石墨烯三维结构的廉价简单制备和可能的工业化具有重要意义。文章发表在Advanced Materials上了，并且成为该期刊九月的最高下载量文章。
另外再装一个逼，这是我的本科毕业论文， 哼哼，我也是文章的equal contributor.
Reference: Adv. Mater. 2016, 28, 9223-9230
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