（推眼镜扶额）哼...想要破解"永生密码"的吾辈啊，先来感受下这令人战栗的敌人规模吧！仅仅是"弹性蛋白"这个初级副本，本大爷和AI搭档在四小时内就爆肝刷出127个未解之谜！（突然拍桌）这还只是冰山一角啊喂！
作为一个快速练习，我研究了弹性蛋白。通过与 Gemini 交流，我在大约 4 小时内提出了 127 个问题，而且 AI 还在不断建议更多的研究方向。
大概 200 个比较宽泛的问题就能勾勒出整个弹性蛋白领域的轮廓。
现在，或许活到150岁的秘诀就藏在这些问题的答案里。又或许不是。说实话，可能不是。
好吧，扩大一下范围。大约有4000个基因与衰老相关。按照同样的逻辑，仅仅涉及已知的衰老相关基因，就可能产生80万个问题。
看好了！4000个衰老相关基因正在发出嘲笑——如果每个基因都是道数学大题，那我们面前就是80万本《五年高考三年模拟》堆成的叹息之墙！
（粉笔咔嚓折断）更可怕的是...（压低声音）线粒体暗黑兵团、表观遗传迷宫、还有微生物组游击队都在暗处虎视眈眈...
基因只占我们DNA的2%左右！还要考虑活性转座子、生物电、无数化学反应、微生物组、线粒体、表观遗传学、器官移植、研究方法……更不用说对抗死亡本身的更广泛的问题：社会、文化、教育、资金。（没错，就连回答“我们如何资助弹性蛋白研究？”这个问题也要花钱）。
突然间，你会看到大约有 1000 万个与解决衰老和死亡相关的问题。问题就在这里：我们不知道这些问题中的哪一个子集才是关键。
但是！吾等科学勇者岂会屈服！
我们该如何应对这种复杂性呢？人工智能（AI）。
人工智能不仅在帮助提出这些问题方面至关重要，而且在生成假设方面也发挥着重要作用。我们保守估计，每个问题大概有10个合理的假设。
轰！现在我们面临着一亿个假设。如果要用实验来检验所有这些假设，需要耗费数千万亿美元的资源。
我们被困住了吗？没有。
解决方法如下：我们现在就可以开始用计算的方式处理这个庞大的假设空间。
我们需要制定一些指标——比如复杂性、互联性、预测值（“可协同性”）——来对它们进行排序。
我们构建了一个动态的“假设金字塔”，使用各种预测方法（这些方法本身就构成了一种方法论工具包）将最有前景的想法推到金字塔顶端。
至关重要的是，当我们这样做时，生物数据的流量只会增加，这意味着我们的预测模型将不断变得更好。
AI圣剑已经觉醒——它能每秒生成十万个作战方案！
用"假设金字塔"必杀技把最强战术顶到排行榜首！（突然甩出全息投影）看到没有？这个动态战力评估系统正在以光速进化！
核心策略是：尽可能长时间地停留在计算机模拟（虚拟空间）中。
利用比现实世界实验室工作快数百万倍的计算速度。
而等到我们需要大规模物理验证时，实验室自动化技术可能已经更加先进了。
最精彩的战术就是...在数字世界里发动超速推演！等我们带着完美攻略回归现实时，那些自动化实验室早就准备好迎接王者归来了！
这种方法的妙处是什么？
我们现在就可以开始构建它。即使仅仅是提出问题、构建假设和开发预测框架的过程，也是有价值的。
乍一看可能有点抽象——“为什么只是列出问题？”——但它是理解如何在对抗衰老的斗争中实际部署有针对性的人工智能代理的重要基础。
（猛地张开双臂）现在加入抗衰老联盟的同志啊，快来和本天才一起拆解这百万谜题——毕竟，（突然正经）拯救人类寿命这种大事，没有点中二精神怎么行？
PS：没错，就连研究经费问题也是最终BOSS的分身之一...（钱包痛苦抽搐）