我们可以把人类基因组想象成一根有足球场那么长的绳子，所有与编码蛋白质相关的基因都聚集在我们脚边。只要往前迈两步，所有有效的蛋白质信息就都被跨过去了。人类基因组的 DNA 中有 30 亿个碱基对，但其中只有约 2% 用于蛋白质编码。其余的看似只是毫无意义的延伸，其中存在的大量序列重复与基因组死角以往一直被认定为“垃圾DNA”。更让人意外的是，这种有效基因占比极低的情况不止限于人类，甚至很多细菌都会在基因组中保留相当一部分位置来承载无用序列。 围绕着非编码DNA就产生了无数谜团——这些究竟是什么？它们真的是毫无价值的垃圾吗？弄清这个问题对于生物学具有极为重要的意义。而且即使是在功能以外，研究人员也开始意识到非编码 DNA 似乎是细胞遗传资源与新基因演化的温床。

早在 1960 年代，科学家就提出了“垃圾DNA”的概念，并在 1972 年将其设定为正式用词。当时的遗传学家和进化生物学家 Susumu Ohno 用它来论证大型基因组中将不可避免地包含大量积累了数千年、但却没有编码任何蛋白质的无用序列。此后不久，研究人员又获得了确凿的证据，证明这种垃圾DNA在基因组中占比多少、来源多样性如何，以及在缺乏蛋白质蓝图的情况下有多少被转录为RNA。Sisumu 指出，过去二十年以来测序技术的进步已经极大改变了科学家对于非编码DNA及RNA的看法。尽管这些非编码序列并不携带蛋白质信息，但有时候仍与不同方向的演化活动有所关联。因此“垃圾”功能也是功能，其中还有很多真相等待着我们去发掘。

与精巧犀利的计算机芯片相比，人类大脑确实是字面意义上的“一团浆糊”。但科学家一直在二者之间进行比较。正如图灵在 1952 年所言，“我们对大脑呈现出「浆糊」态这样的事实并不感兴趣。”换句话说，媒介如何不重要，计算能力才是重点。如今最强大的 AI 系统采用一种名为深度学习的机器学习算法，能通过互连互通的各节点构成的隐藏层结构（即深度神经网络）处理大量数据、进而获得学习能力。顾名思义，深度神经网络的灵感源自大脑中的真实神经网络，其节点也确实以真实神经元为模型——或者至少源自神经科学家在 1950 年代提出的神经元理解成果。自那时开始，我们对单一神经元计算复杂性的认知一直快速发展，并证明生物神经元远比人工神经元更复杂。那么到底有多复杂？

为了找到答案，耶路撒冷希伯来大学的 David Beniaguev、Idan Segev 和 Michael London 训练出一套人工深度神经网络，用以模拟生物神经元的计算过程。他们证明，深度神经网络需要五到八层相互连接的“神经元”，才能表达单一生物神经元的复杂度。就连作者自己也没有预料到这样的复杂性水平。Beniaguev 指出，“我本以为会更简单、更小。”事实上他预计三到四层应该就足以反映生物神经元内的所有计算活动。Google 旗下 AI 企业 DeepMind 决策算法设计师 Timothy Lillicrap 表示，这项新成果可能表明我们有必要重新思考要如何将人脑神经元与机器学习神经元进行比较。“这篇论文促使我们更深入地思考这个问题，领悟二者间所能比较的程度。”

1970 年代，日本生物化学家 Satoshi Omura 发现了阿维菌素族化合物，一系列用于治疗寄生虫及害虫的药物就此诞生。伊维菌素（ Ivermectin）正是其中之一，它是碳、氢与氧的混合物，于 1981 年经过改良首次作为药物使用。它很快在世界范围内得到大规模推广，用于治疗牛、羊及其他动物身上的寄生虫。这种药物既可以口服，也可以按需涂抹在皮肤之上。到 1988 年，伊维菌素被批准用于人体治疗。这种“神奇的药物”能治疗头虱、疥疮、河盲症（盘尾丝虫病）、类圆线虫病、鞭虫病、蛔虫病以及淋巴丝虫病等。根据美国国立卫生研究院的一项调查，自从伊维菌素被发现以来，全球已经有超过 7 亿病患使用它治疗河盲症与淋巴丝虫病。

2020 年 11 月，埃及 Ahmed Elgazzar 博士领导的一项研究称，接受这种抗寄生虫药治疗的 COVID-19 住院患者病情更快好转、生存机率也更高。不过论文在今年 7 月被撤回，因为包括疾控中心、食品与药物管理局（FDA）以及美国国立卫生研究院在内的多家医疗机构一直找不到这种药物有助于治疗 COVID-19 的证据。疾控中心还在 8 月发布一份新闻稿，明确表示伊维菌素并未经过 FDA 的 COVID-19 预防或治疗使用授权。在这份稿件中，健康专家还警告称错误服用伊维菌素有可能有危险。

根据一份最新病例报告，德国一名 23 岁的学生可根据需要灵活缩放自己的瞳孔——以往我们一直认为人类不可能拥有这种控制能力。眼球中央两条微小的肌肉负责控制瞳孔，它们会在黑暗环境下扩张以接收更多光线，并在明亮环境下收缩以限制光通量。人们以前一直认为这个过程是完全自动的；当我们走进黑暗的房间，瞳孔会自行逐渐适应光照条件、并不需要我们主动做出调整。这位学生还可以根据其他因素改变瞳孔大小，例如情绪兴奋度。之前虽然也有人表现出改变瞳孔大小的能力，但都只能通过间接方法实现。人们一直认为瞳孔不可能像肌肉那样直接进行控制。但德国乌尔姆大学的一名心理学学生在学习了 Christoph Strauch（原乌尔姆大学博士生）的课程后主动与他联系。从病例报告来看，这位年轻人 D.W. 在15或 16 岁时首次意识到自己能够改变瞳孔的大小。“我跟一个朋友说，我的眼球可以“颤抖”，他也注意我的瞳孔确实变小了。”之后，D.W.在长时间玩电脑游戏时逐渐掌握了这种能力。“收缩瞳孔的感觉有点像抓住或者拉紧某种东西；而放大瞳孔的感觉就像是完全放松眼睛状态。”

通过一系列测试，研究人员证实 D.W. 确实拥有控制瞳孔的能力，而且没有发现他采取其他间接性控制方法的迹象。在一项测试中，研究人员通过施加电压来测量皮肤的电特性，希望了解他是否在以思维活动引导瞳孔变化，这明显属于间接性的瞳孔控制。但事实证明无需任何间接方法，D.W. 就能把自己的瞳孔放大至直径 2.4 毫米，再将其收缩至直径 0.88 毫米。更重要的是，即使是在极小距离之下，他的眼睛仍能看清观察对象。通过主动瞳孔收缩，D.W.的微距视力得到了显著提升。而如果不加控制，他的正常视距只能维持到两倍于控制后的长度。研究人员还使用功能性磁共振成像（fMRI）对他进行了脑部扫描，发现 D.W. 在控制瞳孔时大脑中某些与意志相关的部分变得更为活跃——这里体现的是出于自由意志而决定做某事的能力。研究人员无法肯定 D.W. 是在直接控制瞳孔，但在多轮测试中没有发现他使用了间接控制策略的证据。

今年 7 月 11 日，英国亿万富豪理查德•布兰森（Richard Branson）的火箭旅行启动不到一分钟，飞船控制台即亮起黄色警示灯。当时这架飞行器正在新墨西哥州白沙导弹靶场上方约 20 英里的空中飞行，并以两倍于音速的速度持续爬升。但系统发现飞行器开始偏离航线，灯光警告飞行员上升角度太小、船头不够垂直。如果不尽快解决，后续降落很可能需要在沙漠区域紧急着陆。维珍银河使用的航天器与其竞争对手完全不同。SpaceX 与蓝色起源使用的是由工程师设计的自动化垂直发射火箭，而维珍银河使用的则是有人驾驶带翼火箭飞船。由于每一次试飞都需要配备机组人员，这就让实验每每成为生死攸关的大危机。因此维珍银河计划能否成功在很大程度上取决于飞行员能否在关键时刻作出正确的判断和调整。而亮起的黄灯表明，现在就是这样的时刻。

控制台上的警报可能指向任意数量的问题。在 7 月 11 日的航班上，布兰森遇到的是轨迹问题，或者叫“入地滑翔锥”问题。这艘飞船使用火箭动力进入太空，但需要像航天飞机那样以滑翔方式返回地球并降落在跑道上。这种方法看似稳定且受控，但却要求船体必须在一个指定的、假想的“锥体空间”内开始下降，确保有足够的滑翔能量以到达目标跑道。这次飞行员的爬升角度不足，由此造成的轨迹偏差不仅可能导致船体无法正常进入太空，更可能致使飞船无法准确回归指定滑翔空间。

维珍银河飞船上的火箭发动机严格遵循编程指令，只会持续点燃 1 分钟。7 月 11 日，到控制台上亮起红灯时，飞船只有几秒钟的时间调整姿态以进入滑翔锥空间了。这事非常严重，我曾在 2015 年参加过一次会议，期间负责执行此次布兰森太空任务的前维珍大西洋航空公司飞行员、英国皇家空军老兵 Dave Mackay 与退役空军飞行员 Mike Masucci就讨论过滑翔锥警告的应对程序。当时出席的前海军陆战队员、NASA 宇航员 C.J. Sturckow 认为黄灯亮起时就“应该害怕了”，因为“等它变红的时候就太晚了。”但 Masucci 对黄灯却不怎么在意，他觉得“变红的时候再反应也来得及。”根据飞行员程序，Mackay 与 Masucci 当时有两个选择：立即采取纠正措施，或者直接关闭火箭发动机。根据多位内部消息人士的证实，当时公司认为最安全的方法是立即中止计划。（但维珍银河的发言人否认了这种说法。）

但如果这时候叫停，布兰森击败竞争对手贝索斯的希望就会破灭。因为贝索斯计划在当月晚些时候冲击太空。Mackay 与 Masucci 并没有选择中止，但他们的判断是否有布兰森自己的授意或者影响就不得而知了。维珍银河的官员告诉我，公司的首要任务是保证机组人员及乘客的安全。但布兰森向来喜欢用花哨的元素惹人瞩目，幸运的是最终飞船确实进入了太空并安全返航。但从 Flightradar24 检索到的数据显示，该飞行器其实已经冲出了指定空域以外。一位美联航发言人证实，维珍银河此次飞行任务“偏离了其之前申请的空中交通管制许可”，目前“调查正在进行当中”。

在《纽约客》的报道公布之后 FAA 下令停飞维珍银河的 SpaceShipTwo 以等待该机构完成调查。