海洋游牧民幫助我們了解自然選擇的秘密
巴瑤族(Bajau)是東南亞的一個民族，生活在菲律賓、馬來西亞和印度尼西亞之間海域。多數人潛海捕魚為生，常被稱為“海上吉普賽人”，被認為是最后一支海洋游牧民族。5萬年前，人類離開非洲，遇到了需要重新適應的新生存環境。適應主要包括：建造庇護所，生火，決定吃什么，經驗代代相傳。但與此同時，自然選擇也選擇了有利的基因突變。
如今，由于基因組測序成本低廉，尋找驅動適應的基因變化已經變得越來越容易，今年對巴瑤族的一項研究提供了一個很好的例子。超聲波掃描顯示脾臟會擴張--這個被忽視的器官的反射收縮有助于在潛水過程中將含氧紅細胞泵入血液循環。對巴夭人的基因組進行測序，并將其與其非潛水鄰居的基因組進行比較，結果發現，這些基因顯示了自然選擇的特征，其中一種基因與脾臟大小特別相關。了解潛水反應可能在急性缺氧中具有醫學應用，急性缺氧是A&E中的常見殺手。
世界終于采取行動抑制塑料
在今年關于塑料垃圾的席卷而來的壞消息中，有一個小小的好消息。今年4月，負責英國80%以上塑料包裝的公司達成協議，到2025年，將生產所有100%可回收、可重復使用或可堆肥塑料包裝。這項被稱為“英國塑料協定”(UK plastic Pact)的承諾意義重大，因為它由政府主導的，而是由企業和組織組成的財團提出的，這些企業和組織包括超市、咖啡連鎖店、品牌商、制造商、廢物處理公司和地方當局。這些組織聯合起來解決這個問題，主要是因為他們承受著巨大的公眾壓力。他們提議創造塑料循環經濟，改變公司設計和使用塑料的方式。這對英國的環境來說是一個巨大的勝利，但它也將產生全球影響，因為參與其中的許多公司——如可口可樂(Coca-Cola)、聯合利華(Unilever)和寶潔(Procter & Gamble)——都是跨國公司，產品銷往全球各地。一旦英國創造了一種無污染的塑料包裝循環經濟，這些公司在世界其他地區推廣的可能性就會很高。雖然取得這一勝利還任重道遠，但當我們的后代回首20世紀的環境災難時，他們會看到2018年是塑料污染開始下降的一年。
公海自由捕撈的新防衛者
很少會有人想到公海。在遙遠的地平線之外，公海在國際法上指各國內水、領海、群島水域和專屬經濟區以外不受任何國家主權管轄和支配的海洋部分，距離海岸200海里，覆蓋61%的海洋和43%的地球表面。這里很少有法律限制捕魚活動;而且一般許多捕魚活動都是在偏遠地區進行。但2018年可能標志著自由掠奪魚類和屠殺與之相伴的野生動物的終結。今年，全球漁業觀察(Global Fishing Watch)揭開了公海上的面紗，首次將漁船和公司置于審視之下。他們的工具基于來自船只的衛星傳輸來跟蹤船只的運動，并使用機器學習通過船只的行為來確定船只的活動。今年我們了解到，公海漁業僅占野生魚類捕獲量的4.2%，64%的戰利品流向五個富裕國家，而且如果沒有公共補貼，這些漁業中的大部分將無法盈利。今年9月，聯合國開始就一項保護公海野生動物的新條約進行談判，為全球漁業觀察組織能夠幫助監管的海洋保護區鋪平道路。
挽救氣候變化行動變得更加緊迫
10月份發布的聯合國政府間氣候變化專門委員會(IPCC)的新報告非常重要，影響巨大，使得其他一切都變得無足輕重。
該報告在10月8日發表時震驚了世界，報告稱，“將全球變暖控制在1.5攝氏度以內，需要社會各方面迅速、深遠和前所未有的變化”。
該報告由來自40個國家的91名科學家和評論編輯撰寫，借鑒6000多篇科學文獻和來自世界各地數千名專家的貢獻。報告解釋說，我們已經看到了全球變暖1攝氏度的后果:更極端的天氣頻發、海平面上升和北極海冰減少。它還突顯出，如果我們不立即采取行動，情況會變得更加糟糕。
該報告審查了如何避免災難以及可能產生的后果。但情況不容樂觀。全球二氧化碳排放量再次上升，否認氣候變化的民粹主義世界領導人的受歡迎程度也在上升，這讓一切變得更加困難。
人類演化的故事變得更加復雜
歐洲在人類歷史上的霸主地位隨著最古老的人類洞穴藝術的記錄從德國轉移到東南亞而有所松動。這幅畫描繪的是婆羅洲一個偏遠洞穴里的一頭名叫banteng的當地野生母牛。這幅畫至少可以追溯到4萬年前，略早于德國Hohlenstein Stadel的獅身人面像。今年9月，南非布隆伯斯洞穴(Blombos Cave)出土了一塊石片，上面用赭色蠟筆畫出了散列的圖案。這塊石片的年代可以追溯到7.3萬年以前，不過這些標記還不足以被認定為藝術品。所有這些人工制品都表明，世界各地出現了像我們現代人這樣的思想，稱之為行為現代性。但這并不僅限于智人。西班牙坎塔布里亞海岸的一處洞穴墻壁上裝飾著一幅牛的部分身體和其他一些神秘人物的抽象圖像。今年2月，人們發現這尊雕像的年齡高達6.5萬年，不過這個日期一直存在爭議。
人類及家畜支配生態系統
研究發現，人類和我們的牲畜(主要是牛和豬)現在占地球上哺乳動物總量的96%。同樣，家禽(主要是雞)的比重是所有野生鳥類比重總和的三倍。
這些鮮明的統計數據有助于我們了解人類現在在多大程度上支配著生態系統。雖然野生動物紀錄片仍然讓我們驚嘆于野生動物的精彩畫面，但事實上這些動物總量正在萎縮。基本上在任何地方，你最有可能遇到的大型哺乳動物是人或牛。希望這一點將有助于社會采取行動，確保我們的后代不會生活在一個野生物種只能通過軟裝飾的圖像來識別的世界。
基因編輯開始在培育品種優良的香蕉上“動刀”
基因編輯是生物技術的一個突破，尤其是在作物改良方面。科學家們最熱衷的方法Crispr/Cas9--可以對單個基因進行精確的改變，甚至可以改變遺傳密碼的單個字母。它快捷、簡單，而且用途驚人。歐洲法院(European court of justice)的一項裁決曾登上2018年的頭條新聞，即基因編輯過的作物必須接受與傳統基因工程方法相同的繁瑣監管，盡管Crispr突變與自然界中發現的突變沒有什么不同。植物育種家迫切要求推翻這一決定，以便農民和消費者能夠從水果、蔬菜和大田作物的改良中獲益。
與此同時，他們正在抓住Crispr提供的機會，改造食品生產。2018年，印度和澳大利亞的科學家團隊宣布他們已經成功地編輯了香蕉的基因組。這將拯救世界上最受歡迎的水果免受疾病的威脅。香蕉改良面臨兩大挑戰。一種是單一栽培:卡文迪什香蕉是超市最暢銷的香蕉，但世界各地的種植園都容易受到具有破壞性的熱帶鐮刀菌菌株的影響。在其他作物中，雜交可以培育出抗病品種，但第二個挑戰是香蕉花是無菌的。基因編輯提供了一個令人興奮的前景，科學家們將最終能夠制造出一種抗病香蕉。
流產原因研究取得突破性進展
任何經歷過流產的女性都可能會擔心究竟是哪里出錯了;懷孕末期的婦女患有嚴重的子癇前期，她會郁悶為什么這種病只會來折磨她。這兩種情況，雖然很常見，但伴隨著所有的痛苦，都可能是由于胎盤導致的。但這很難確定，因為人體胎盤很難現成地進行簡單的研究。
劍橋大學的一組科學家取得了一項突破性進展，他們創造出了一種三維的“類器官”(這對于模擬現實非常重要)，這種細胞簇來自流產胎兒的胎盤。這些細胞已經被證明能夠生長和產生蛋白質，充分模擬了妊娠測試結果呈陽性的真實情況。這種直徑只有一毫米或更小的小型胎盤有望最終解釋胚胎在子宮內未被正確植入的發育異常的根源問題。對許多女性來說，這種見解可能會帶來變革。顯然，從制造第一個微型胎盤到回答這些基本問題還有很長的路要走，但這項研究似乎提供了一個關鍵的基礎。
向登陸小行星邁出重要的一步
今年6月，日本航空宇宙航空研究開發機構的隼鳥2號探測器與一顆名為龍宮的近地小行星會合，距離約2.8億公里。最初傳回的照片顯示，一塊奇怪而美麗的鉆石形巖石正在太空中運轉。隼鳥2號還將收集巖石樣本，這些巖石樣本可能會揭示地球上水和有機化合物(甚至生命)的潛在來源，但這一過程將是漫長而危險的——預計要到2020年12月才能完成。
對疫苗的恐懼導致可預防性疾病死灰復燃
今年出現了一些發人深省的科學故事，尤其是由于疫苗接種的不確定性和反疫苗議程日益政治化，麻疹等可預防疾病的病例有所增加，甚至導致死亡。直到20世紀60年代，許多人仍然目睹了麻疹、風疹和百日咳的潛在災難性影響，開發預防這些疾病的疫苗有巨大的需求。疫苗的引入極大地降低了感染的發生率，很少有人受到疾病的影響。現在，由于疫苗接種猶豫不決，麻疹等可預防疾病又死灰復燃。雖然沒有一個明確定義的抗疫苗組，但出現了六個主題:
1. 控制:我們可以通過其他方式重新控制我們自己的身體。
2. 教養方式:避開主流醫學理念，選擇“自然”療法。
3. 過去:以前的不良醫療經歷或接種疫苗的不良經歷塑造了人們的觀念。
4. 風險:對疫苗接種風險與疾病風險的誤解。
5. 害怕化學品:害怕疫苗會引入有毒化學品。
6. 不信任政府機構和企業。
通過傾聽人們的意見，可以開始了解他們猶豫不決接種背后的原因是什么。可預防疾病的死灰復燃清楚地提醒人們，不信任，混亂和不良信息的傳播方式是什么，并重視專家在現場與公眾交談和傾聽能促進有意義的對話，幫助減少宣傳和影響變革的重要性。
人工智能變得更聰明了
人工智能在2018年繼續取得長足進步。雖然實現像《銀翼殺手》和《機械姬》中的人工智能還跟以前一樣遙不可及，但“深層神經網絡”和“強化學習”解決復雜問題的能力已經迅速發展。今年有兩個里程碑引人注目:來自倫敦人工智能公司DeepMind的AlphaZero和AlphaFold。AlphaZero是AlphaGo的最新版本。2016年，AlphaGo在一系列備受矚目的比賽中擊敗圍棋冠軍李世石(Lee Sedol)，使DeepMind一舉成名。
AlphaGo通過訓練一個深度神經網絡來預測棋局位置，利用數百萬場過去的比賽作為訓練數據。后來AlphaGo Zero改進了這一點，它完全是通過自學來來玩游戲，現在AlphaZero 通過訓練一個單獨的網絡(同樣是完全通過自我學習，沒有任何游戲特定的知識)，在三種不同的游戲(圍棋、國際象棋和日本的將棋)中取得了舉世無雙的成績。
這一令人矚目的成就也讓我們窺見了新的“機器式”思維方式:正如特級大師馬修薩德勒(Matthew Sadler)所言，“這就像發現了一位過去偉大球員的秘密筆記”。AlphaFold采用同樣的方法，解決了一個真正重要的實際問題:僅從遺傳序列預測蛋白質的三維結構。在這里，DeepMind軟件再次取得了世界領先的成果，為生物學和醫學帶來了重要的影響，并展示了人工智能如何被用于科學發現本身。
