2019年，《科学》杂志将“一个国际天文学家团队制作了人类历史上第一张黑洞照片”作为年度十大科学突破之首，其他还有9项突破入围。
与黑洞的初见
这是一张模拟图像，科学家对在Messier 87星系中心的黑洞周围旋转着的物质及其辐射出的不同波长光波进行模拟而得到。我们可以看见有一圈明亮的光环围绕着黑洞的深暗处，它闪耀出的奇异光彩穿过了迷蒙的遮挡物质，而它的最中心处强劲有力地喷出着绿色卷须般的射流
一个国际天文学家团队制作了人类历史上第一张黑洞照片。黑洞是巨大的，它们当中有的甚至与我们的太阳系一样大；黑洞也是无处不在的，它们的引力深刻影响着周围物体，它们因碰撞而发出的引力波也为我们所捕获。但一直以来，我们都没能亲眼瞧见它们的真实样貌，模拟图像终究只是人类思维的创造，真正的黑洞长什么样呢？
2019年4月，一支国际天文学专家队伍发布了一张黑洞的特写照片，把它们从我们的畅想推入眼帘。从照片中，我们可以看到有一个黑色的阴影被光子组成的光圈环绕着。荷兰奈梅亨大学的海诺 • 法尔克（Heino Falcke）是这张照片的贡献者之一，他表示，看它的第一眼仿佛在“看地狱的大门”。而这扇“地狱的大门”也被《科学》杂志评选为2019年的年度突破桂冠。
在天文学家眼里，这张照片是他们数十年来对看不见的黑洞进行理论研究的验证。斯坦福大学的天体物理学家罗杰 • 布兰德福德（Roger Blandford）说道：“我还是很震惊，我认为我们没有人想象过有一天真能为那神秘天体拍一张标志性的照片。”事实上，在他们成功前不久，还鲜有天文学家认为这一类工作真能实现目标。
20年前，少数天文学家开始猜测靠近黑洞边缘或事件视界（event horizon）的热旋转气体能否使其可见。它们会发出包括毫米波在内的多种波长的光，而毫米波可以穿透银河系中心周围的气体和尘埃。那么如何捕捉到毫米波呢？甚长基线干涉测量（VLBI）技术在此建立奇功。它可以结合距离较远的无线电天线的数据，以模拟更大的望远镜，从而更精细地显示远处物体，而且接收器、天线设计以及数字电子技术本身也有了很大进步，所以超强的VLBI确实使得射电天文学家有能力去捕获来自黑洞的毫米波。他们使用分布得尽可能远的天线进行观测，不断提高分辨率，抓住黑洞的更多细节。那么结果如何呢？
在这些天文学家看来，如果黑洞的质量能和数百万个太阳的质量之和相当，且距离我们很近，那么观测就有可能成功。人马座A*（SgrA*）符合了他们要求，它位于银河系中心，是一个有着400万个太阳质量的黑洞，而且离地球最近，仅26 000光年的距离。尽管很重，但放在银河系里看，它还是非常小的——水星的轨道可以容纳下它——但要得到它的图像对于VLBI来说是一个极限挑战。
大约12年前，已经有人在夏威夷和美国本土用望远镜观测到了SgrA*附近过热气体的一些小细节。他们的望远镜还瞥见了第二个潜在目标：附近星系Messier 87（M87）中心的超大质量黑洞。M87与地球的距离是SgrA*到地球距离的2 000倍，但其黑洞M87*的质量却是后者的1 000倍还多，所以它在天空中呈现出来的大小跟SgrA*差不多。这之后，观测之旅收获颇丰，资助的机构开始进入这个方向，而许多国家合作打造的事件视界望远镜（EHT）也在这个阶段诞生了。
EHT实际上并非望远镜，而是一个由全球200多名科学家共同负责的大项目。该团队将尽可能多的望远镜广泛地分布于世界各地。大多数望远镜都是由EHT成员自行安装的，这些设备包括具有高效率运行的数字处理器和原子钟，从而更利于进行VLBI。EHT还将阿塔卡马大型毫米波/亚毫米波阵列（ALMA）引入项目，这是一个转折点——ALMA这个由智利北部沙漠山区的66座天线组成的射电望远镜集合是目前最大的毫米波天文台。ALMA价值连城，它花了美、欧、日合作三方15亿美元才有了现在一家独大的局面，所以EHT团队历经数年的不懈斡旋以及若干次无情拒绝才把它拉拢过来。而有了ALMA之后，EHT的观测灵敏度提高了10倍。
2017年4月， EHT团队借助ALMA以及美国、墨西哥、智利、西班牙和南极等7个天文台做了一次为期10天的大规模观测活动，他们对SgrA*和M87*进行了多次的、持续整夜的曝光。但这次观测离真正的黑洞照片，还得花将近2年时间。
来自德国和美国的数据中心的团队并行工作，使用了几种不同的方法来校准和处理数据，其他团队则各自独立检查结果。为避免结果偏差，黑洞的图片直到最后才制作出来。团队一开始并行研究SgrA*和M87*，但当他们发现围绕SgrA*旋转的物质每小时都会变化一次，于是转而专注分析M87*。围绕M87*旋转的物质的运动在一整夜里几乎没有变化（利于研究）。到了2019年4月，M87*的照片登上了全世界新闻报道的头版头条，并成为美国国家科学基金会（NSF）网站有史以来下载次数最多的图像。
在研究黑洞理论的科学家看来，这次相当模糊的“初见”并未带来太多惊奇，但如布兰德福德所说，它是“对理论的一个光荣肯定”。爱因斯坦对引力的描述（广义相对论）预测黑洞的阴影应该是完美的圆形，这一预测被M87*的照片证明是基本正确的（误差在10%以内）。但EHT团队将需要在未来的观测中进一步缩小误差，使相对论得到更精准的验证。
与丹尼索瓦人面对面
研究人员借助一种通过DNA推测体貌特征的新方法重建了丹尼索瓦女孩的容貌
大约40年前，一位僧人在青藏高原边缘的白石崖溶洞内发现了一块奇怪的人类下颌骨。他觉得这块有着巨大臼齿的下颌骨很特别，便把它交给了另一位僧人，那个僧人又把它捐赠给了学者，不过当时大家都不知道该对它做些什么。2019年5月，科学家运用了一种新的方法来分析古代蛋白质，发现这块下颌骨属于一个神秘的人类祖先——丹尼索瓦人。丹尼索瓦人曾经的活动范围遍布整个亚洲，大约50 000年前，他们销声匿迹。这项工作使这些神秘的古人类成为焦点，并预示着，通过此类蛋白质分析技术，我们或许可以破解远古人类的许多秘密。
丹尼索瓦人已经困扰了人类进化学家近10年。早在2010年，研究人员通过对在西伯利亚丹尼索瓦洞中发现的一段小指指骨化石的DNA测序，发现它来自一个DNA不同于尼安德特人和现代人类的小女孩，最后判断出了丹尼索瓦人的存在。另外，研究发现亚洲各地的现代人体内存在少量他们的基因，这表明这些“远亲”曾经广泛存在，并与尼安德特人和现代人类混合在一起。但是直到2019年之前，科学家们也只能通过那段指骨和其他少得可怜的相关化石猜想丹尼索瓦人的容貌。
白石崖溶洞里那块有着16万年历史的下颌骨没有DNA，不过中国和欧洲的研究小组设法从骨骼中提取出了一种胶原蛋白，并与那个丹尼索瓦小女孩的胶原蛋白进行匹配，结果表明此下颌骨确实来自丹尼索瓦人。他们下颌健壮，臼齿大，牙齿有3根牙根。
2019年9月，另一个小组应用新技术分析丹尼索瓦女孩的基因组，他们追踪了DNA甲基化修饰，分析所得信息，最终得到了比此前预测更接近其真实容貌的重建图。
她看上去很像尼安德特人——骨盆宽，前额倾斜，下颌突出，不过她的脸要比现代人和尼安德特人都宽，下颌骨的牙齿弓长度也更长。研究人员还用新近鉴定的白石崖溶洞中的下颌骨来比对重建出的样貌，发现二者高度吻合。
量子霸权已在手
2019年的10月或许会是量子计算时代的发端。谷歌的物理学家称，他们已经使用量子计算机完成了传统计算机无法胜任的计算任务，从而实现了量子霸权的里程碑。尽管IBM对其说法提出了异议，但还是不影响这一重大成就广受赞誉。不过，要能用量子计算机解决实际问题，还需要数十年的时间。
传统计算机处理数据的最小单位是位，也称比特（bit），在二进制系统中，每个0或1就是一个位。量子计算机的基本组成单位是量子位（qubit），而与传统计算机不同的是，除了0跟1这两个本征态，它还有二者的相干叠加态。用量子计算机解决某些问题时，可能的方案会以不同的量子波形式展现。错误的解决方案会彼此干涉抵消，与此同时正确的解决方案会出现。由于该系统可同时探索大量潜在的解决方案，所以成熟的量子计算机可以比传统计算机更快地分解出很大数字的因数，这使得它能够破解目前的互联网安全协议。
谷歌的研究人员表示，他们已经能用量子计算解决抽象问题，这是向解决实际问题迈进的关键一步，也标志着他们取得量子霸权。他们利用这个包含53个量子位、由超导金属的微小电路制成的芯片，实现了一组随机相互作用，并从本质上证明了它能输出正确的量子态。对于需要几个量子位的计算，他们使用超级计算机仿真来检查结果；对于更大数量的量子位的计算，他们则借助统计测量来确认结果。最后研究小组得出的一个结论是，量子计算机在200秒内就能解决一台超级计算机需要计算10 000年才算得出的问题。
不过IBM的研究人员立即质疑了谷歌的说法。他们表示只要用对算法，一台超级计算机能在短短两天内就能解决这个所谓“10 000年”的问题。
其他物理学家则称，要解决实际问题，量子计算机将必须得能纠正其自身量子位中的错误，这尚待实现。从一台包含几十个量子位的机器扩展到各种各样的、包含上亿量子位（破解互联网加密所需的数目）的机器，研究人员还面临着巨大的现实挑战。量子计算时代可能来临了，但这个时代只不过刚刚开始。
微生物与营养不良间的较量
改善肠道微生物的补品可能会为孟加拉国的营养不良儿童带来福音
每年，数百万严重营养不良儿童在接受正常营养摄入后依然发育不良或患病。科学家们通过十年的研究发现了其根本原因：他们的肠道微生物尚未成熟。2019年，一个国际团队在这项研究的基础上，提出了一种低成本的、易于获得的补品，它可以优先刺激有益肠道细菌的生长。该补品在一个小型试验中表现良好，并且正在进行大规模临床试验，以了解该补品预防发育迟缓的效果。
此前已有研究确定，那些无法康复的营养不良儿童体内肠道微生物群落或微生物组有婴儿的特征，而更成熟的微生物群落是对营养做出良好反应的关键。研究小组首先确定了代表成熟肠道微生物组的15种细菌，此外还确定了包括蛋白质在内的血液标记物，这些标记物可以提示机体是否从营养不良当中恢复过来。然后，他们测试了发展中国家常见的各种食物组合，以观察微生物组的反应，先测试小鼠，其次是猪，最后才应用到一小群营养不良儿童身上。
奶粉和大米是食品援助的标准配置，但几乎不会促进关键细菌的繁殖，而含有鹰嘴豆、香蕉、大豆和花生粉的补品有助于微生物群成熟。经过简短的临床试验，接受补品的儿童体内有了更多标志性血液蛋白质和代谢产物，意味着机体正常生长。
此后会对更多孩子进行长期跟踪，以观察这些变化是否意味着他们可以从发育迟缓中恢复过来。如果结果符合预期，那研究人员就能确定改善微生物组确实可以帮助解决营养不良儿童难恢复的全球性问题。芝加哥大学的临床科学家埃里克 • 帕默（Eric Pamer）表示，如果可以在家中提供治疗，那“影响可能是巨大的”。
导致恐龙灭绝的大撞击
墨西哥尤卡坦半岛上的希克苏鲁伯陨石坑
6 600万年前，有一颗巨大的小行星撞击地球，世界上76％的物种（包括大型恐龙）因此消失。但我们并不清楚它们到底是在何时以何种方式死亡的，也不知道生态系统恢复的速度如何。不过2019年，有人在墨西哥尤卡坦半岛上受撞击影响的区域提取到了沉积岩芯，另外也有人在美国发现了一些化石，这些发现使得该史前灾难及其影响成为人们关注的焦点。
2016年，国际大洋发现计划（IODP）在希克苏鲁伯火山口区域进行了钻探。该火山口有193公里宽，现大部分都位于尤卡坦海岸的水下，火山口中心的周围是崎岖的山丘，研究人员就是在这里进行了钻探，并提取了835米的岩芯，其中包括小行星撞击时130米的沉积物。对于这些岩芯的研究报告于2019年发布并表明，撞击发生后，熔岩石填满了撞击孔，碎冰雹也跟着进入；之后海水涌了进来，搅动起沉积物；然后，海啸席卷了更多物质。该地区实际上富含硫，但我们在地核中几乎找不到它，这表明它全部蒸发了，这可能使全球迅速变冷变暗。
位于北达科他州的一个距离撞击点几千公里的地方，人们发现了那次小行星撞击对地球生物造成的灾难性影响。在不到1小时内，由撞击引发的地震导致水浪冲向该地点一个古老的河流系统，震荡中的水下生物化作历史的沉积物，而它们留下的化石透过其饱满的撞击痕迹——充满鱼鳃的、来自撞击行星的、富含铱的颗粒——跟我们展示了当时的震撼场景。
不过生命的恢复比预期的要快，这一判断来自对科罗拉多州某处遗址的花粉、植物化石、哺乳动物头骨及其他骨骼的分析。撞击结束了白垩纪，开启了古近纪，形成K-Pg界线，而蕨类和体型不超过大鼠的哺乳动物得以幸存成为“跨纪遗民”。撞击发生后的1 000年内，棕榈树取代了蕨类植物；30万年后，核桃树家族横行大地；70万年后，豆类出现。在植物世界兴衰更替时，动物世界开始了“生长之旅”。撞击后的10万年中，哺乳动物的体型和多样性都增加了一倍，而这种趋势也一直在加速持续，特别是在豆科植物出现之后；到70万年后，部分哺乳动物已重达50公斤。
2018年，研究人员对希克苏鲁伯岩芯内的一种有孔的、微小的浮游生物（称为有孔虫类）进行了分析并发现，陨石坑内的海洋生态系统在灾难发生后的3万年内恢复并重新运转，这比预期快得多。不过有的地方恢复速度较慢。科学家在2019年对岩芯里的和全球各地的有孔虫类进行了分析，结果发现海洋在撞击后迅速酸化，而这可能会对海洋生物的生存繁衍造成长达1万年的抑制。
遥远星体的特写
阿罗科斯是太阳系早期残骸
这个编号为2014 MU69的小行星在2018年还只是太空黑暗中的一个灰色小斑点，但现在的它叫“阿罗科斯”（Arrokoth），这个新名字是它在2019年11月11日被美国宇航局（NASA）正式授予的。2019年的第一天，NASA斥资8亿美元打造的“新视野号”（New Horizons）飞船在距阿罗科斯3 500公里处飞掠而过，完成人类探测史上最遥远的一次星际“邂逅”。阿罗科斯宽约36公里，距离地球约66亿公里，位于海王星轨道外的柯伊伯带（Kuiper）。天文学家已经发现潜行于柯伊伯带中的数千个天体，他们也相信这些天体所包含的物质与太阳系早期相比并没有什么改变，但是他们从来没有那么近地为它们拍过特写。
阿罗科斯来源于美洲原住民波瓦坦人所说的阿尔贡金语中的“天空”一词，反映出人们对探知天空和未知世界的渴望。该天体由两个类似于块状薄煎饼的原始行星组成，且二者连接处非常狭窄。它们是在太阳系形成时各自独立形成，其奇特的形状和无瑕的均质表面提供了关于行星构造形成的新理念。它们的形成并非源于撞击，而是因为：在太阳形成后不久，静电将尘埃颗粒聚集至几厘米大小的卵石状小块，然后原始星云的漩涡使这些小块聚在一起，成为卵石状云团，这些云团在重力作用下坍塌成千米大小的团块。这种“流动不稳定性”可以解释为什么阿罗科斯有两块：卵石状云团塌陷时旋转得更快，产生了使其破裂的湍流。两块彼此靠近，直到它们的轴对齐，并且相互吸引，靠拢在一起。
新发现一种古生菌
科学家培养这种深海微生物花了12年的时间
2019年，微生物学家们向着解决真核生物（包括人类在内的所有动植物）起源争议的目标迈出了重要一步。经过12年的尝试，日本的一个研究小组成功地从深海沉积物中培育出了一种神秘微生物，并对其基因组进行了测序。这些微生物并非细菌，而是完全独立的生命分支，称为古细菌。
研究人员认为它是最近新鉴定出来的阿斯加德（Asgard）微生物家族中的一员，是一种古生菌，命名为Prometheoarchaeum syntrophicum，简称MK-D1。阿斯加德类微生物只能从深海沉积物和其他极端环境中分离出DNA片段。令人惊讶的是，这些片段包含的基因以前被认为只存在于真核生物中。DNA分析表明，真核生物可能从阿斯加德古菌株演化而来。这一激进想法或许会将微生物从三种（古细菌、真核生物和细菌）减少到两种：细菌和古细菌，而真核生物会被简化为古细菌的一个子集。但是鉴于证据不足，许多研究人员对此表示怀疑。
日本研究小组通过在培养基培养这个新成员，对其全基因组进行了测序，并确认它携带真核基因。他们还发现，它似乎与某些细菌结合生长时状态最好，并且形成了可能会吞噬细菌伴侣的短触角——这就可以解释一个阿斯加德古生菌是怎样形成线粒体的。
在2019年，有其他研究从阿斯加德古生菌家族其他成员的DNA片段中鉴定出了更多的真核基因。从这些基因中获得的有关阿斯加德微生物代谢的信息也支持“真核生物可被简化为古细菌的一个子集”的设想。不过无论是支持三种微生物假说还是支持两种的人都认为30亿年前的事目前还难以重构出来。
基因药物可治疗大多数类型囊性纤维化病
一个细胞表面存在囊性纤维化缺陷的CFTR蛋白的模型
2019年10月，科学家们迎来了基因药物的一大里程碑：一种对大多数囊性纤维化（CF）病例都有效的治疗方法获批。该疗法被称为Trikafta，是一种三药联合治疗方法，可以有效治疗那些最常见基因突变引起的肺部疾患。对于那些发生突变的人（约占所有CF患者的90％），它可以将CF从进行性疾病转变为更易于控制的慢性疾病。Trikafta是自引起囊性纤维化的基因CFTR被发现以来近30年研究的最新成果。
如果某人继承了该基因的两个突变，那他便会遭逢CF。目前CF患者的平均寿命在45岁左右。Trikaftas作用发挥以顶点制药公司生产的其他CF药物为研究基础，那些药物针对的是CFTR蛋白中的不同缺陷。第一种药物叫Kalydeco，用于应对一种名为G551D的罕见突变，该突变影响了美国约4％的CF患者——他们的CFTR蛋白无法打开“门”以使氯化物通过，这跟CFTR中的其他缺陷一样，会导致肺部黏液堆积。Kalydeco能修复此缺陷，并于2012年获批。顶点制药随后将Kalydeco与另一种用于修复F508del突变引发的缺陷的药物联合使用。F508del突变会导致CFTR发生错误折叠，并阻止其到达细胞表面。不过事实证明，这种两种药物的组合配方Symdeko效果不如预期。
鉴于此，研究团队在Trikafta配方里加入了第三种药物。这一“三药联合”的配方针对携带至少一个F508del突变的CF患者，能帮助CFTR到达细胞膜并打开其进入通道。在临床试验中，新一代的Trikafta表现出色，使患者的肺活量增加了10％～15％，并缓解了CF并发症。
目前Trikafta已获批用于12岁及以上年龄的人群，而对于更年幼孩子的治疗尚处于试验阶段。不过Trikafta的问题在于其价格昂贵，每年的治疗费用超过30万美元，而且大概率需要终身服用。
埃博拉病毒感染者的希望
刚果民主共和国持续爆发埃博拉疫情期间，一名医护人员正穿上防护服
1976年，在刚果民主共和国（当时称为扎伊尔）境内的雨林中出现了一种新病毒。它肆虐了附近村庄扬布库（Yambuku），夺走280条生命，不过那之后它似乎玩起了捉迷藏，时常处于隐匿状态，偶尔会出动——但只要它降临，后果就是致命的。从那时起，人们就用扬布库附近一条河流的名字来命名它：埃博拉病毒。而埃博拉也成了“致命”和“无法治愈”的同义词。不过2019年，人类所面对的局面似乎改变了。
在刚果民主共和国历史上最致命的一次疫情暴发中，科学家们确定了两种药物可以大大降低该病死亡率。此二者均为抗体药物，一种是从1996年埃博拉疫情的幸存者体内分离制得的，另一种则是三种抗体的混合物，这些抗体是在具有人源化免疫系统的小鼠中产生的。在一项随机试验中，研究人员对比了这两种药物与另外两种药的效果，结果发现接受上述两种药物之一的患者中有70％左右的人得以存活，而使用其他两种药物之一的患者约有50％存活。因为试验结果良好，所以研究者提早终止了它。而且更难能可贵的是，展开该试验的临时治疗单位地处暴力冲突频发的重疫情区。
这一重大成果不仅可以提高患者的生存率，而且可以鼓励人们及早寻求治疗。在无有效药物的情况下，一些感染者经常试图逃避检测，把希望寄托在一些土法偏方上，这加剧了疫情。
埃博拉病毒威胁出现40多年后，人类终于找到了应对良策。这次胜利的主导者、药物试验的主要研究人员是刚果病毒学家让-雅克 • 穆耶姆贝 • 塔姆福姆（Jean-Jacques Muyembe Tamfum），他在发现埃博拉病毒及抗病毒药物的过程中发挥了重要作用。
人工智能在多人扑克游戏中胜出
专业选手与AI大战扑克游戏
2019年，在当下最受欢迎的扑克游戏类型——“无限注德州扑克”游戏中，一个人工智能程序击败了世界上最强的专业选手。这一结果的里程碑意义在于：标志着AI首次在多人游戏中获胜。在这类游戏过程中，玩家往往只能把握全局中的部分信息。
人工智能在比赛过程中以迅雷不及掩耳之势击败了专业选手。2007年，计算机研究人员开发了一个程序，赢得了跳棋的胜利；2016年，另一个研究团队开发了一个人工智能程序，击败了人类围棋专业选手。相比跳棋，围棋规则要复杂得多。
而扑克牌游戏就更复杂了，因为玩家看不到对家的牌，能掌握的信息有限。2017年，计算机研究人员开发了一个人工智能程序，在双人限注德州扑克游戏中，AI以无与伦比的表现战胜了对手。
2019年8月，宾夕法尼亚匹兹堡卡内基梅隆大学的计算机研究人员宣称，这个AI程序，名为Pluribus，在一项多人游戏中击败了世界级选手。Pluribus在跟自己对战1万亿次之后，它掌握了应对各种牌面的基本策略。在每局比赛中，针对其自身牌面情况，它会分析清楚对手可能出牌的各种情况。在与6名玩家对峙的20 000手牌中，它的表现超过15位顶级玩家。
Pluribus与此前在双人对峙游戏中获胜的AI不同。那些AI在游戏过程中，致力于寻找不输策略，又称为纳什均衡。AI利用这种策略，促使对手往往表现得更差，除非对手跟它们采用完全相同的策略。而在多人对峙的游戏过程中，没法掌控这种局势，因而Pluribus采用的策略是针对遇到的每一局面，分析如何做更有效。这个程序在学着玩游戏的过程中，需要一台同时运行64个处理器的服务器，相比而言，围棋程序却需要1 200个处理器。
AI开发者的工作还没有结束，因为AI玩扑克牌游戏的能力还有提升空间。尽管Pluribus在玩牌的过程中已经会采用虚张声势的策略，但还不会根据对手的弱点来调整自身策略。在一些更复杂的游戏中，比如合约桥牌游戏中它表现得还不够“聪明”。此外，在各种游戏比赛中获胜的AI最终还是依靠计算机硬件，或许需要我们在芯片上再加大投入了。