1
00:00:00,612 --> 00:00:03,374
接下來的16分鐘，
我要帶各位進行一段冒險之旅，

2
00:00:03,398 --> 00:00:06,484
這大概是人類最大的夢想：

3
00:00:06,508 --> 00:00:08,963
了解生命的密碼。

4
00:00:09,072 --> 00:00:11,815
對我而言，這一切的開始，
要拉回到好幾好幾年前，

5
00:00:11,839 --> 00:00:14,562
當我第一次遇上3D印表機時。

6
00:00:14,586 --> 00:00:16,260
它的概念真的很棒。

7
00:00:16,284 --> 00:00:18,306
3D印表機需要三個元素：

8
00:00:18,330 --> 00:00:22,464
少量的資訊、一些原物料、
再加上點能量，

9
00:00:22,488 --> 00:00:26,362
這樣它就可以製造出
以前從未存在過的任何東西。

10
00:00:26,517 --> 00:00:28,654
我當時研究的是物理學，
有天回到家裡時，

11
00:00:28,678 --> 00:00:32,116
我突然意識到，我家裡
就有一台 3D 印表機。

12
00:00:32,140 --> 00:00:33,476
而且每個人家裡都有一台。

13
00:00:33,500 --> 00:00:34,658
那就是我媽嗎。

14
00:00:34,682 --> 00:00:35,683
（笑聲）

15
00:00:35,707 --> 00:00:38,121
我媽也有三個元素：

16
00:00:38,145 --> 00:00:42,118
少量的資訊：我這個例子，
指的是我媽跟我爸之間的投入，

17
00:00:42,142 --> 00:00:46,299
食物就是原物料及能量的來源，

18
00:00:46,323 --> 00:00:48,831
然後，幾個月後，生下了我。

19
00:00:48,855 --> 00:00:50,667
而我以前也是不存的。

20
00:00:50,691 --> 00:00:54,453
所以，除了我發現我媽
就是一台3D列印機之外，

21
00:00:54,477 --> 00:00:59,215
我突然間也被
這個吸引注了，

22
00:00:59,239 --> 00:01:00,956
那邊的第一項，資訊。

23
00:01:00,980 --> 00:01:03,231
要有多少這樣的資訊

24
00:01:03,255 --> 00:01:05,191
才能建構並組裝出一個人來呢？

25
00:01:05,215 --> 00:01:06,789
要很多嗎？還是只要一點點？

26
00:01:06,813 --> 00:01:08,993
要多少隨身碟存取這些資訊呢？

27
00:01:09,017 --> 00:01:11,641
我一開始是研究物理學的，

28
00:01:11,665 --> 00:01:17,262
我喜歡把人類比喻成
一個大型的樂高玩具，

29
00:01:17,286 --> 00:01:21,071
你可以想像，每一個
樂高積木就是一個原子，

30
00:01:21,095 --> 00:01:25,748
氫原子在這，碳原子在這，
氮原子在這。

31
00:01:25,772 --> 00:01:27,343
按照最初的估算想法，

32
00:01:27,367 --> 00:01:31,710
如果我可以列出
人類的原子清單的數量，

33
00:01:31,734 --> 00:01:33,121
我就可以把它建造出來。

34
00:01:33,145 --> 00:01:35,174
現在，請各位算一下，

35
00:01:35,198 --> 00:01:38,475
這想必是個驚人的數字。

36
00:01:38,499 --> 00:01:41,256
所以，存在這隨身碟裡面

37
00:01:41,280 --> 00:01:46,035
可以組合出來一個小寶寶的檔案，
裡面的原子數數量，

38
00:01:46,059 --> 00:01:50,746
實際上若用樂高玩具
組裝起一個人類，

39
00:01:50,746 --> 00:01:53,898
它的大小足足有
2000台鐵達尼號這麼大。

40
00:01:53,957 --> 00:01:57,358
這就是生命的奇蹟啊！

41
00:01:57,382 --> 00:01:59,994
從現在起，你每次
看到懷孕的婦女，

42
00:02:00,018 --> 00:02:02,668
她就是那個正在組裝

43
00:02:02,668 --> 00:02:04,454
你這輩子所遇到的最大量資訊。

44
00:02:04,478 --> 00:02:07,428
忘了大數據吧！
忘了你曾聽過的。

45
00:02:07,452 --> 00:02:11,243
這就是現存的
最大數據資料。

46
00:02:11,243 --> 00:02:12,089
（笑聲）

47
00:02:12,089 --> 00:02:18,858
但...好在大自然比一位
年輕的物理學家還聰明，

48
00:02:18,882 --> 00:02:22,458
這40億年來，大自然中
負責管理包裹這個資訊的

49
00:02:22,482 --> 00:02:25,187
小晶體--我們稱之為DNA。

50
00:02:25,605 --> 00:02:29,201
我們在1950年第一次認識了它，

51
00:02:29,201 --> 00:02:31,497
當時有一位了不起的女科學家
--羅莎琳．富蘭克林--

52
00:02:31,521 --> 00:02:33,610
給 DNA 拍了張照。

53
00:02:33,610 --> 00:02:38,122
但我們花了40年的時間，
最後才戳進人類細胞裡

54
00:02:38,146 --> 00:02:39,748
取出這個晶體，

55
00:02:39,772 --> 00:02:43,542
才首次把它伸展開來閱讀。

56
00:02:43,615 --> 00:02:46,856
而密碼也就是大家所孰知的

57
00:02:46,880 --> 00:02:50,652
四個字母：A、T、C、G。

58
00:02:50,676 --> 00:02:54,836
而建造一個人類，
你需要30億個字母。

59
00:02:54,933 --> 00:02:56,112
30億。

60
00:02:56,136 --> 00:02:57,715
30億有多少？

61
00:02:57,739 --> 00:03:00,501
我們對這個數字
真的很沒有概念，對吧？

62
00:03:00,525 --> 00:03:03,674
所以，我在想，這麼大的數字

63
00:03:03,674 --> 00:03:07,684
我要怎麼解釋
才讓人比較容易了解。

64
00:03:07,708 --> 00:03:10,762
但，我的意思是...
我最好找個人來幫忙，

65
00:03:10,786 --> 00:03:14,013
而能幫我介紹基因密碼
的最佳人選，

66
00:03:14,037 --> 00:03:17,559
想當然就是第一個定序的人，
克萊格．凡特博士。

67
00:03:17,583 --> 00:03:20,973
所以，讓我們歡迎
克萊格．凡特博士上台。

68
00:03:20,997 --> 00:03:27,928
（掌聲）

69
00:03:27,952 --> 00:03:31,268
當然不是活生生的人，

70
00:03:31,448 --> 00:03:33,793
但這是史上第一次

71
00:03:33,817 --> 00:03:37,279
特定人類的基因組被

72
00:03:37,303 --> 00:03:41,063
一頁接著一頁，一個字
接著一個字地列印出來：

73
00:03:41,087 --> 00:03:45,083
262,000頁的資料，

74
00:03:45,107 --> 00:03:49,471
450公斤、從美國運到加拿大，

75
00:03:49,495 --> 00:03:54,338
感謝新創公司Lulu.com的布魯諾．鮑登，
他們幫我做的這一切。

76
00:03:54,362 --> 00:03:55,825
這是個很棒的饗宴。

77
00:03:55,849 --> 00:04:00,146
但這只是對生命密碼
的視覺感受。

78
00:04:00,170 --> 00:04:02,648
現在，為了慶祝第一次，
我要做件有趣的事。

79
00:04:02,672 --> 00:04:05,219
我真的可以從裡面
挑一段來讀一讀。

80
00:04:05,243 --> 00:04:09,868
所以，讓我來找一本有趣的....
書兒，比如這本。

81
00:04:13,077 --> 00:04:15,611
我做了個註記；這書太厚了。

82
00:04:15,635 --> 00:04:20,312
讓各位看一下甚麼是生命密碼。

83
00:04:20,566 --> 00:04:23,957
數以百萬、千萬、

84
00:04:23,981 --> 00:04:26,651
億個字母。

85
00:04:26,675 --> 00:04:29,071
它們當然都有意義。

86
00:04:29,095 --> 00:04:31,412
讓我來找一段特別的

87
00:04:31,571 --> 00:04:32,933
讀給各位聽：

88
00:04:32,957 --> 00:04:33,978
（笑聲）

89
00:04:34,002 --> 00:04:38,008
"AAG, AAT, ATA."

90
00:04:38,575 --> 00:04:41,032
你們可能覺得像是在聽天書，

91
00:04:41,056 --> 00:04:45,097
但這段序列，決定了
克萊格的眼睛顏色。

92
00:04:45,633 --> 00:04:47,565
我再展示另一段給各位看。

93
00:04:47,589 --> 00:04:50,683
這段實際上稍微複雜些。

94
00:04:50,983 --> 00:04:54,420
14 號染色體，第132 號書：

95
00:04:54,420 --> 00:04:55,744
（笑聲）

96
00:04:55,768 --> 00:04:58,355
如你所望！

97
00:04:58,355 --> 00:05:00,535
（笑聲）

98
00:05:02,857 --> 00:05:07,364
"ATT, CTT, GATT."

99
00:05:08,329 --> 00:05:10,016
這個人很幸運，

100
00:05:10,040 --> 00:05:14,557
因為如果你在這個位置
剛好漏掉兩個字母--

101
00:05:14,581 --> 00:05:16,458
30億個字母，只漏掉兩個--

102
00:05:16,482 --> 00:05:18,501
你就等同於被宣判
得了一個恐佈的疾病：

103
00:05:18,525 --> 00:05:19,965
囊性纖維化。

104
00:05:19,989 --> 00:05:23,402
目前我們沒有治療的方式，
我們不知道如何解決，

105
00:05:23,426 --> 00:05:27,181
僅僅就這兩個字母上
的差異而已。

106
00:05:27,585 --> 00:05:30,290
這本偉大的書，

107
00:05:31,115 --> 00:05:32,477
這本偉大的書，

108
00:05:32,477 --> 00:05:35,890
可以幫助我了解，也能讓各位
看到一些嘆為觀止的事情。

109
00:05:36,480 --> 00:05:40,915
在場的每一個人，
成就你我不同的地方

110
00:05:40,939 --> 00:05:43,893
就這五百萬個
字母的差異，

111
00:05:43,917 --> 00:05:45,145
半本書。

112
00:05:46,015 --> 00:05:47,678
剩下的，

113
00:05:47,702 --> 00:05:50,774
我們絕對都長一樣。

114
00:05:51,008 --> 00:05:55,026
就是這 500 頁的字母，
行塑了你是甚麼樣的人，

115
00:05:55,050 --> 00:05:57,581
剩下的，我們都一樣。

116
00:05:57,605 --> 00:06:00,514
所以，當我們在討論彼此差異的時候，
讓我們再反思一下，

117
00:06:00,538 --> 00:06:03,339
其實我們共同的地方
真的有這麼多。

118
00:06:03,441 --> 00:06:06,870
所以，我問一下各位，

119
00:06:06,894 --> 00:06:08,253
接下來的問題：

120
00:06:08,277 --> 00:06:09,428
我要怎麼讀它？

121
00:06:09,452 --> 00:06:10,961
我要怎麼搞懂它？

122
00:06:11,409 --> 00:06:15,553
其實，無論你多麼會
看說明書組裝瑞典的家具，

123
00:06:15,553 --> 00:06:19,816
這本安裝手冊也沒辦法
教你如何破解你的人生。

124
00:06:19,816 --> 00:06:20,863
（笑聲）

125
00:06:20,887 --> 00:06:23,999
2014年，兩位出名的 TED 演講者，

126
00:06:24,023 --> 00:06:26,563
彼得．戴曼迪斯和
克雷格．文特爾本人，

127
00:06:26,587 --> 00:06:28,514
他們決定創立一家新公司。

128
00:06:28,538 --> 00:06:29,950
《人類長壽公司》誕生了，

129
00:06:29,974 --> 00:06:31,344
並賦予一個使命：

130
00:06:31,368 --> 00:06:33,229
竭盡所能的，

131
00:06:33,253 --> 00:06:36,012
從這些書上，嘗試每樣東西，
學習每樣東西，

132
00:06:36,036 --> 00:06:38,571
就為了一個目標——

133
00:06:38,862 --> 00:06:41,663
讓個人化醫療的美夢可以成真，

134
00:06:41,687 --> 00:06:45,454
了解需要做哪些事
才能更健康，

135
00:06:45,478 --> 00:06:48,291
以及了解這些書
裡面的秘密。

136
00:06:48,329 --> 00:06:52,579
一個令人驚豔的團隊，40 個數據科學家，
還有其他很多、很多的人，

137
00:06:52,603 --> 00:06:53,953
一起為團隊努力。

138
00:06:53,977 --> 00:06:56,230
這概念其實很簡單。

139
00:06:56,254 --> 00:06:59,412
我們將要使用一種叫
「機械自主學習」的概念。

140
00:06:59,436 --> 00:07:03,975
一方面，我們有
成千上萬的基因組——

141
00:07:03,999 --> 00:07:07,996
另一方面，我們收集了
人類最大的資料庫：

142
00:07:08,020 --> 00:07:12,316
生物特性、3D掃描、核磁共振——
你能想到的每樣東西。

143
00:07:12,340 --> 00:07:15,239
這兩方面的資料，
被自主翻譯出來後

144
00:07:15,263 --> 00:07:17,705
就可以解開很多的祕密。

145
00:07:17,729 --> 00:07:20,671
在這兩個中間，
我們建立了一台機器。

146
00:07:20,801 --> 00:07:23,186
我建立它，訓練它——

147
00:07:23,210 --> 00:07:26,420
當然，並不只一台機器啦！
是很多很多台機器——

148
00:07:26,444 --> 00:07:30,988
嘗試去了解並翻譯
基因組的生物特徵表象。

149
00:07:31,362 --> 00:07:34,702
這些字母代表甚麼？
它們有甚麼作用？

150
00:07:34,726 --> 00:07:37,473
這個方法可以運用在每件事上，

151
00:07:37,497 --> 00:07:40,490
但用在基因學上，
它就特別複雜。

152
00:07:40,514 --> 00:07:43,790
在一點一滴的慢慢累積後，
我們想建立不一樣的挑戰。

153
00:07:43,814 --> 00:07:46,546
我們從共同的特徵開始。

154
00:07:46,570 --> 00:07:49,173
談共同特徵比較輕鬆，
因為它們都很普遍。

155
00:07:49,197 --> 00:07:50,381
每個人都有。

156
00:07:50,405 --> 00:07:52,899
我們從這個問題開始問：

157
00:07:52,923 --> 00:07:54,913
我們可以預測身高嗎？

158
00:07:54,985 --> 00:07:57,162
我們可以光看書
就可以知道你的身高嗎？

159
00:07:57,186 --> 00:07:58,337
沒錯，我們真的可以，

160
00:07:58,361 --> 00:08:00,154
預測的誤差在五公分內。

161
00:08:00,178 --> 00:08:03,313
身體質量指數與
你的生活形式有關，

162
00:08:03,337 --> 00:08:07,201
但我們仍然可以，相當精準地
將預測誤差控制在 8 公斤以內。

163
00:08:07,225 --> 00:08:08,456
那我們可以預測眼睛顏色嗎？

164
00:08:08,480 --> 00:08:09,638
是的，我們可以。

165
00:08:09,662 --> 00:08:10,986
精準度高達80%。

166
00:08:11,466 --> 00:08:13,324
我們可以預測皮膚顏色嗎？

167
00:08:13,348 --> 00:08:15,789
是的，可以，80%的準確率。

168
00:08:15,813 --> 00:08:17,153
年齡呢？

169
00:08:18,121 --> 00:08:21,860
可以，因為隨著年紀，
你的基因碼也會更著改變。

170
00:08:21,884 --> 00:08:25,166
它會變短、消失或被插入。

171
00:08:25,190 --> 00:08:27,745
我們可以讀到那個訊號，
並把它模擬出來。

172
00:08:28,438 --> 00:08:29,913
現在，有一項有趣的挑戰：

173
00:08:29,937 --> 00:08:32,636
我們可以預測一個人的臉嗎？

174
00:08:33,014 --> 00:08:34,292
這有點複雜，

175
00:08:34,316 --> 00:08:37,507
因為人臉上散播了
上百萬個這種字母。

176
00:08:37,531 --> 00:08:40,160
而人臉不太容易預測。

177
00:08:40,184 --> 00:08:42,235
所以，我們必須建立一個
完整的堆疊系統，

178
00:08:42,259 --> 00:08:44,969
去學習並教會機器
人臉是甚麼，

179
00:08:44,993 --> 00:08:47,030
然後把它嵌進去並壓縮。

180
00:08:47,054 --> 00:08:49,302
如果你很懂機器自主學習，

181
00:08:49,326 --> 00:08:51,610
你會懂得這邊的挑戰是甚麼。

182
00:08:52,108 --> 00:08:58,099
15年後--整整15年後--
我們讀取到第一個序列--

183
00:08:58,123 --> 00:09:01,025
今年10月，我們開始看到一些訊號。

184
00:09:01,049 --> 00:09:03,504
真的是令人感動的時刻。

185
00:09:03,528 --> 00:09:07,273
你現在看到的是一個
進來我們實驗室的實驗對象。

186
00:09:07,619 --> 00:09:09,547
這是一個我們人類的臉。

187
00:09:09,571 --> 00:09:13,202
所以我們拿一個真實的臉當作實驗對象，
我們減少了複雜度，

188
00:09:13,226 --> 00:09:15,196
因為不是每樣東西都會在
你的臉上原貌呈現出來--

189
00:09:15,220 --> 00:09:19,006
有很多的特徵、缺陷及不對稱
來自於你後天的生活方式。

190
00:09:19,030 --> 00:09:22,499
我們把臉對稱好後，
拿去跑我們的演算法。

191
00:09:23,245 --> 00:09:25,143
我現在展示給各位看的結果，

192
00:09:25,167 --> 00:09:28,539
是由血液演算出來的預測結果。

193
00:09:29,596 --> 00:09:31,120
（掌聲）

194
00:09:31,144 --> 00:09:32,579
稍等一下。

195
00:09:32,603 --> 00:09:37,295
在這短短的幾秒鐘，你的眼睛會
左看看、右看看做比較，

196
00:09:37,319 --> 00:09:41,249
而你的大腦會希望
這些照片是一致的。

197
00:09:41,273 --> 00:09:43,719
所以，我要求各位做另一項活動，
這次要誠實。

198
00:09:43,743 --> 00:09:46,030
請找出他們不一樣的地方，

199
00:09:46,054 --> 00:09:47,415
有很多喔。

200
00:09:47,439 --> 00:09:50,042
最多的訊號來自性別，

201
00:09:50,066 --> 00:09:55,267
然後是年齡、身體質量指數、
人類種族族群。

202
00:09:55,291 --> 00:09:59,002
把這些訊號擴大是相當複雜的。

203
00:09:59,026 --> 00:10:02,276
但即使你現在看到有點不同，

204
00:10:02,300 --> 00:10:05,895
還是要讓各位知道，
我們預測還算不錯，

205
00:10:05,919 --> 00:10:07,267
已經很接近了。

206
00:10:07,291 --> 00:10:09,640
這已經讓你有點激動了。

207
00:10:09,664 --> 00:10:12,367
這裡有另外一個例子，

208
00:10:12,391 --> 00:10:13,800
這是預測的結果。

209
00:10:13,824 --> 00:10:18,420
有點小的臉，我們雖然沒有
跑完整個頭蓋骨結構，

210
00:10:18,444 --> 00:10:21,095
但，還是很精準。

211
00:10:21,634 --> 00:10:23,858
這是另一個實驗對象，

212
00:10:23,882 --> 00:10:25,325
這是預測結果。

213
00:10:26,056 --> 00:10:30,732
這些人從未在我們
訓練的機器裡面出現過。

214
00:10:30,756 --> 00:10:33,593
也就是說這些從
外面隨機取樣的。

215
00:10:33,617 --> 00:10:37,357
但也許各位不相信。

216
00:10:37,381 --> 00:10:40,057
我們已經在科學期刊上
發表這一切了，

217
00:10:40,081 --> 00:10:41,232
你可以找到。

218
00:10:41,256 --> 00:10:43,600
但自從知道我們要上台後，
克里斯就挑戰我說，

219
00:10:43,624 --> 00:10:47,250
我也許可以自己上陣

220
00:10:47,274 --> 00:10:50,105
並嘗試預測你們可能認識的人。

221
00:10:50,470 --> 00:10:54,895
所以，在這一瓶血液裡面--
相信我，你們絕對不知道

222
00:10:54,919 --> 00:10:57,799
我們去哪裡搞來這一瓶血的，

223
00:10:57,823 --> 00:11:01,724
這瓶血就擁有
全部的生物資訊，

224
00:11:01,748 --> 00:11:04,025
夠我們跑完全部的基因組定序。

225
00:11:04,049 --> 00:11:06,119
我們只需要這麼多。

226
00:11:06,528 --> 00:11:09,733
我們已經把它拿去定序，
下次再做給大家看。

227
00:11:09,757 --> 00:11:13,736
然後開始堆疊出
所有我們知道的東西，

228
00:11:13,760 --> 00:11:17,110
從這瓶血液裡，
我們預測出他是位男士。

229
00:11:17,134 --> 00:11:18,498
而實驗對象是男士。

230
00:11:18,996 --> 00:11:21,434
我們預測他身高176公分。

231
00:11:21,458 --> 00:11:23,850
實際上他身高177公分。

232
00:11:23,874 --> 00:11:27,984
我們預測他的體重是76公斤；
實際上是82公斤。

233
00:11:28,701 --> 00:11:31,333
我們預測他的年齡是38歲。

234
00:11:31,357 --> 00:11:33,261
實際上是35歲。

235
00:11:33,851 --> 00:11:35,975
我們預測眼睛的顏色是這樣。

236
00:11:36,824 --> 00:11:38,035
太暗了。

237
00:11:38,059 --> 00:11:39,614
我們預測他的皮膚顏色。

238
00:11:40,026 --> 00:11:41,436
幾乎很接近了。

239
00:11:41,899 --> 00:11:44,362
這是他的臉。

240
00:11:45,172 --> 00:11:48,441
現在，真相要大白的時刻了：

241
00:11:48,465 --> 00:11:50,235
他長這樣。

242
00:11:50,259 --> 00:11:52,194
（笑聲）

243
00:11:52,218 --> 00:11:54,276
我故意這樣做的。

244
00:11:54,300 --> 00:11:57,992
我是一個非常特別的奇特種族。

245
00:11:58,016 --> 00:12:00,966
南歐洲人、義大利人——
他們從來不會跟我們的預測相符。

246
00:12:00,990 --> 00:12:06,120
這個種族在我們的模式下，
就是一個很複雜的特殊案例。

247
00:12:06,144 --> 00:12:07,653
但有另外一個重點。

248
00:12:07,677 --> 00:12:11,154
我們用很多工具
來辨認人的特徵，

249
00:12:11,178 --> 00:12:12,900
但絕對不會把這些特徵
寫到基因組裡面。

250
00:12:12,924 --> 00:12:15,241
因為這是我們的自由意志，
我就是長這樣。

251
00:12:15,265 --> 00:12:18,494
在這個案例中，重點不是我的髮型，
而是我的鬍鬚。

252
00:12:18,518 --> 00:12:22,071
所以，我要秀給各位看，
我會把它轉變一下--

253
00:12:22,095 --> 00:12:24,860
就僅是用Photoshop上個鬍子，

254
00:12:24,884 --> 00:12:26,597
沒有調整其他的。

255
00:12:26,621 --> 00:12:30,093
突然間，感覺就比較像了。

256
00:12:30,955 --> 00:12:35,134
所以，我們為什麼要做這個？

257
00:12:35,938 --> 00:12:41,078
我們絕對不是為了預測高度

258
00:12:41,102 --> 00:12:44,204
或拍一張你血液的美麗照片。

259
00:12:44,390 --> 00:12:48,408
我們這樣做的原因是，
這些科技、方法、

260
00:12:48,432 --> 00:12:50,952
機器自主學習程式，

261
00:12:50,976 --> 00:12:54,113
可以幫助我們了解
我們要如何進行工作、

262
00:12:54,137 --> 00:12:55,623
你的身體是如何運作、

263
00:12:55,647 --> 00:12:57,312
你的身體如何老化、

264
00:12:57,336 --> 00:13:00,105
你身上的疾病是如何造成的、

265
00:13:00,129 --> 00:13:03,101
你的癌症是如何成長和擴散的、

266
00:13:03,125 --> 00:13:04,908
藥物如何運作、

267
00:13:04,932 --> 00:13:07,246
以及這些藥物在你身上是否有作用。

268
00:13:07,713 --> 00:13:09,380
這是一個很大的挑戰。

269
00:13:09,894 --> 00:13:13,882
這是我們全世界的
研究人員共同的挑戰。

270
00:13:14,159 --> 00:13:16,991
它叫做個人化醫療。

271
00:13:17,125 --> 00:13:20,585
這種醫療能力是從
傳統的統計方法，

272
00:13:20,609 --> 00:13:22,641
讓你大海撈針亂吃藥，

273
00:13:22,665 --> 00:13:24,478
轉成個人客製化的方法，

274
00:13:24,502 --> 00:13:26,687
都是從閱讀這些書裡面，

275
00:13:26,711 --> 00:13:29,575
讓我們了解真正的你。

276
00:13:30,260 --> 00:13:33,622
但這是充滿了複雜的挑戰，

277
00:13:33,646 --> 00:13:37,644
因為到目前為止，這些書，

278
00:13:37,668 --> 00:13:40,750
我們僅大概了解2%：

279
00:13:41,027 --> 00:13:44,680
四本書又175頁。

280
00:13:46,021 --> 00:13:49,227
但這不是我演講的主題，

281
00:13:50,145 --> 00:13:52,743
因為我們還有很多要學。

282
00:13:53,378 --> 00:13:56,857
全世界最聰明的智慧
就在這個主題裡面。

283
00:13:57,048 --> 00:13:58,882
預測會越來越改善，

284
00:13:58,906 --> 00:14:01,159
模式會越來越精準。

285
00:14:01,183 --> 00:14:03,041
我們學得越多，

286
00:14:03,065 --> 00:14:10,525
我們克服從未面對過
的決策的能力就越強，

287
00:14:10,764 --> 00:14:12,399
有關於生命、

288
00:14:12,423 --> 00:14:14,097
死亡、

289
00:14:14,121 --> 00:14:17,684
養育的決策。

290
00:14:21,266 --> 00:14:26,012
所以，我們正接觸到
生命如何運作的內部細節。

291
00:14:26,118 --> 00:14:29,276
而且這個革命不能只侷限在

292
00:14:29,300 --> 00:14:31,959
主流科學或技術上。

293
00:14:32,960 --> 00:14:35,704
我們需要一個全球性的對話。

294
00:14:35,798 --> 00:14:41,015
我們必須開始思考，
我們要建構的人類未來。

295
00:14:41,039 --> 00:14:45,103
我們需要與創意人才、
藝術家、哲學家

296
00:14:45,127 --> 00:14:46,637
政治家相互配合。

297
00:14:46,661 --> 00:14:47,819
每個人都要參與其中，

298
00:14:47,843 --> 00:14:51,068
因為這是我們人類的未來。

299
00:14:51,273 --> 00:14:55,241
不需要害怕，但需要包容

300
00:14:55,265 --> 00:14:59,136
明年我們所做的決定，

301
00:14:59,160 --> 00:15:02,949
將永遠地改變歷史。

302
00:15:03,732 --> 00:15:04,892
謝謝各位！

303
00:15:04,916 --> 00:15:15,075
（掌聲）