海洋游牧民帮助我们了解自然选择的秘密
巴瑶族(Bajau)是东南亚的一个民族，生活在菲律宾、马来西亚和印度尼西亚之间海域。多数人潜海捕鱼为生，常被称为“海上吉普赛人”，被认为是最后一支海洋游牧民族。5万年前，人类离开非洲，遇到了需要重新适应的新生存环境。适应主要包括：建造庇护所，生火，决定吃什么，经验代代相传。但与此同时，自然选择也选择了有利的基因突变。
如今，由于基因组测序成本低廉，寻找驱动适应的基因变化已经变得越来越容易，今年对巴瑶族的一项研究提供了一个很好的例子。超声波扫描显示脾脏会扩张--这个被忽视的器官的反射收缩有助于在潜水过程中将含氧红细胞泵入血液循环。对巴夭人的基因组进行测序，并将其与其非潜水邻居的基因组进行比较，结果发现，这些基因显示了自然选择的特征，其中一种基因与脾脏大小特别相关。了解潜水反应可能在急性缺氧中具有医学应用，急性缺氧是A&E中的常见杀手。
世界终于采取行动抑制塑料
在今年关于塑料垃圾的席卷而来的坏消息中，有一个小小的好消息。今年4月，负责英国80%以上塑料包装的公司达成协议，到2025年，将生产所有100%可回收、可重复使用或可堆肥塑料包装。这项被称为“英国塑料协定”(UK plastic Pact)的承诺意义重大，因为它由政府主导的，而是由企业和组织组成的财团提出的，这些企业和组织包括超市、咖啡连锁店、品牌商、制造商、废物处理公司和地方当局。这些组织联合起来解决这个问题，主要是因为他们承受着巨大的公众压力。他们提议创造塑料循环经济，改变公司设计和使用塑料的方式。这对英国的环境来说是一个巨大的胜利，但它也将产生全球影响，因为参与其中的许多公司——如可口可乐(Coca-Cola)、联合利华(Unilever)和宝洁(Procter & Gamble)——都是跨国公司，产品销往全球各地。一旦英国创造了一种无污染的塑料包装循环经济，这些公司在世界其他地区推广的可能性就会很高。虽然取得这一胜利还任重道远，但当我们的后代回首20世纪的环境灾难时，他们会看到2018年是塑料污染开始下降的一年。
公海自由捕捞的新防卫者
很少会有人想到公海。在遥远的地平线之外，公海在国际法上指各国内水、领海、群岛水域和专属经济区以外不受任何国家主权管辖和支配的海洋部分，距离海岸200海里，覆盖61%的海洋和43%的地球表面。这里很少有法律限制捕鱼活动;而且一般许多捕鱼活动都是在偏远地区进行。但2018年可能标志着自由掠夺鱼类和屠杀与之相伴的野生动物的终结。今年，全球渔业观察(Global Fishing Watch)揭开了公海上的面纱，首次将渔船和公司置于审视之下。他们的工具基于来自船只的卫星传输来跟踪船只的运动，并使用机器学习通过船只的行为来确定船只的活动。今年我们了解到，公海渔业仅占野生鱼类捕获量的4.2%，64%的战利品流向五个富裕国家，而且如果没有公共补贴，这些渔业中的大部分将无法盈利。今年9月，联合国开始就一项保护公海野生动物的新条约进行谈判，为全球渔业观察组织能够帮助监管的海洋保护区铺平道路。
挽救气候变化行动变得更加紧迫
10月份发布的联合国政府间气候变化专门委员会(IPCC)的新报告非常重要，影响巨大，使得其他一切都变得无足轻重。
该报告在10月8日发表时震惊了世界，报告称，“将全球变暖控制在1.5摄氏度以内，需要社会各方面迅速、深远和前所未有的变化”。
该报告由来自40个国家的91名科学家和评论编辑撰写，借鉴6000多篇科学文献和来自世界各地数千名专家的贡献。报告解释说，我们已经看到了全球变暖1摄氏度的后果:更极端的天气频发、海平面上升和北极海冰减少。它还突显出，如果我们不立即采取行动，情况会变得更加糟糕。
该报告审查了如何避免灾难以及可能产生的后果。但情况不容乐观。全球二氧化碳排放量再次上升，否认气候变化的民粹主义世界领导人的受欢迎程度也在上升，这让一切变得更加困难。
人类演化的故事变得更加复杂
欧洲在人类历史上的霸主地位随着最古老的人类洞穴艺术的记录从德国转移到东南亚而有所松动。这幅画描绘的是婆罗洲一个偏远洞穴里的一头名叫banteng的当地野生母牛。这幅画至少可以追溯到4万年前，略早于德国Hohlenstein Stadel的狮身人面像。今年9月，南非布隆伯斯洞穴(Blombos Cave)出土了一块石片，上面用赭色蜡笔画出了散列的图案。这块石片的年代可以追溯到7.3万年以前，不过这些标记还不足以被认定为艺术品。所有这些人工制品都表明，世界各地出现了像我们现代人这样的思想，称之为行为现代性。但这并不仅限于智人。西班牙坎塔布里亚海岸的一处洞穴墙壁上装饰着一幅牛的部分身体和其他一些神秘人物的抽象图像。今年2月，人们发现这尊雕像的年龄高达6.5万年，不过这个日期一直存在争议。
人类及家畜支配生态系统
研究发现，人类和我们的牲畜(主要是牛和猪)现在占地球上哺乳动物总量的96%。同样，家禽(主要是鸡)的比重是所有野生鸟类比重总和的三倍。
这些鲜明的统计数据有助于我们了解人类现在在多大程度上支配着生态系统。虽然野生动物纪录片仍然让我们惊叹于野生动物的精彩画面，但事实上这些动物总量正在萎缩。基本上在任何地方，你最有可能遇到的大型哺乳动物是人或牛。希望这一点将有助于社会采取行动，确保我们的后代不会生活在一个野生物种只能通过软装饰的图像来识别的世界。
基因编辑开始在培育品种优良的香蕉上“动刀”
基因编辑是生物技术的一个突破，尤其是在作物改良方面。科学家们最热衷的方法Crispr/Cas9--可以对单个基因进行精确的改变，甚至可以改变遗传密码的单个字母。它快捷、简单，而且用途惊人。欧洲法院(European court of justice)的一项裁决曾登上2018年的头条新闻，即基因编辑过的作物必须接受与传统基因工程方法相同的繁琐监管，尽管Crispr突变与自然界中发现的突变没有什么不同。植物育种家迫切要求推翻这一决定，以便农民和消费者能够从水果、蔬菜和大田作物的改良中获益。
与此同时，他们正在抓住Crispr提供的机会，改造食品生产。2018年，印度和澳大利亚的科学家团队宣布他们已经成功地编辑了香蕉的基因组。这将拯救世界上最受欢迎的水果免受疾病的威胁。香蕉改良面临两大挑战。一种是单一栽培:卡文迪什香蕉是超市最畅销的香蕉，但世界各地的种植园都容易受到具有破坏性的热带镰刀菌菌株的影响。在其他作物中，杂交可以培育出抗病品种，但第二个挑战是香蕉花是无菌的。基因编辑提供了一个令人兴奋的前景，科学家们将最终能够制造出一种抗病香蕉。
流产原因研究取得突破性进展
任何经历过流产的女性都可能会担心究竟是哪里出错了;怀孕末期的妇女患有严重的子痫前期，她会郁闷为什么这种病只会来折磨她。这两种情况，虽然很常见，但伴随着所有的痛苦，都可能是由于胎盘导致的。但这很难确定，因为人体胎盘很难现成地进行简单的研究。
剑桥大学的一组科学家取得了一项突破性进展，他们创造出了一种三维的“类器官”(这对于模拟现实非常重要)，这种细胞簇来自流产胎儿的胎盘。这些细胞已经被证明能够生长和产生蛋白质，充分模拟了妊娠测试结果呈阳性的真实情况。这种直径只有一毫米或更小的小型胎盘有望最终解释胚胎在子宫内未被正确植入的发育异常的根源问题。对许多女性来说，这种见解可能会带来变革。显然，从制造第一个微型胎盘到回答这些基本问题还有很长的路要走，但这项研究似乎提供了一个关键的基础。
向登陆小行星迈出重要的一步
今年6月，日本航空宇宙航空研究开发机构的隼鸟2号探测器与一颗名为龙宫的近地小行星会合，距离约2.8亿公里。最初传回的照片显示，一块奇怪而美丽的钻石形岩石正在太空中运转。隼鸟2号还将收集岩石样本，这些岩石样本可能会揭示地球上水和有机化合物(甚至生命)的潜在来源，但这一过程将是漫长而危险的——预计要到2020年12月才能完成。
对疫苗的恐惧导致可预防性疾病死灰复燃
今年出现了一些发人深省的科学故事，尤其是由于疫苗接种的不确定性和反疫苗议程日益政治化，麻疹等可预防疾病的病例有所增加，甚至导致死亡。直到20世纪60年代，许多人仍然目睹了麻疹、风疹和百日咳的潜在灾难性影响，开发预防这些疾病的疫苗有巨大的需求。疫苗的引入极大地降低了感染的发生率，很少有人受到疾病的影响。现在，由于疫苗接种犹豫不决，麻疹等可预防疾病又死灰复燃。虽然没有一个明确定义的抗疫苗组，但出现了六个主题:
1. 控制:我们可以通过其他方式重新控制我们自己的身体。
2. 教养方式:避开主流医学理念，选择“自然”疗法。
3. 过去:以前的不良医疗经历或接种疫苗的不良经历塑造了人们的观念。
4. 风险:对疫苗接种风险与疾病风险的误解。
5. 害怕化学品:害怕疫苗会引入有毒化学品。
6. 不信任政府机构和企业。
通过倾听人们的意见，可以开始了解他们犹豫不决接种背后的原因是什么。可预防疾病的死灰复燃清楚地提醒人们，不信任，混乱和不良信息的传播方式是什么，并重视专家在现场与公众交谈和倾听能促进有意义的对话，帮助减少宣传和影响变革的重要性。
人工智能变得更聪明了
人工智能在2018年继续取得长足进步。虽然实现像《银翼杀手》和《机械姬》中的人工智能还跟以前一样遥不可及，但“深层神经网络”和“强化学习”解决复杂问题的能力已经迅速发展。今年有两个里程碑引人注目:来自伦敦人工智能公司DeepMind的AlphaZero和AlphaFold。AlphaZero是AlphaGo的最新版本。2016年，AlphaGo在一系列备受瞩目的比赛中击败围棋冠军李世石(Lee Sedol)，使DeepMind一举成名。
AlphaGo通过训练一个深度神经网络来预测棋局位置，利用数百万场过去的比赛作为训练数据。后来AlphaGo Zero改进了这一点，它完全是通过自学来来玩游戏，现在AlphaZero 通过训练一个单独的网络(同样是完全通过自我学习，没有任何游戏特定的知识)，在三种不同的游戏(围棋、国际象棋和日本的将棋)中取得了举世无双的成绩。
这一令人瞩目的成就也让我们窥见了新的“机器式”思维方式:正如特级大师马修萨德勒(Matthew Sadler)所言，“这就像发现了一位过去伟大球员的秘密笔记”。AlphaFold采用同样的方法，解决了一个真正重要的实际问题:仅从遗传序列预测蛋白质的三维结构。在这里，DeepMind软件再次取得了世界领先的成果，为生物学和医学带来了重要的影响，并展示了人工智能如何被用于科学发现本身。
