楼主: 杨明凡
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[休闲其它] 《科学美国人》发布2018全球十大新兴技术:我们离未来还有多远? [推广有奖]

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楼主
杨明凡 在职认证  发表于 2018-10-2 20:56:18 |AI写论文

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英国有本非常著名的杂志叫《自然》

它是世界历史最悠久,且最有名望的科学杂志之一,内容涵盖全球科学领域最前沿的研究成果。

而这本杂志还有个更受读者欢迎“姐妹出版物”:《科学美国人》,它跟《自然》最大的区别就是对于科学这件事,后者更热衷于“说人话”。

自创刊173年来《科学美国人》被读者公认为是:最大众化的高水平学术期刊。

北京时间9月19日上午,《科学美国人》杂志与世界经济论坛联合发布了一份榜单:2018年全球十大新兴技术

该榜单是由《科学美国人》、《科学美国人》全球顾问委员会、世界经济论坛全球专家网络、世界未来委员会的生物、无机化学、机器人和AI等领域的顶尖专家共同选出。

除了这份榜单的权威性外,官方还用了3个“一定”去描述这次被选中的10个技术:

1.一定能在未来3-5内,为社会和经济提供重大帮助;

2.一定具有潜在颠覆性,能够改变行业或既定的行事方式;

3.一定处于相对早期的开发阶段,还没有被广泛使用。

可以说是权威中带着客观,客观里还有一丝调皮,很符合杂志的调性了,也难怪爱因斯坦最喜欢在这里发文章。

下面就来详细看下这份榜单中最前沿的技术,有多少是你听说过的,又有多少超出了你的认知。



1AR增强现实技术

除了“玩”,还会在各个领域有更广泛的应用


这项技术炒挺多年了,它的原理其实很简单:将计算机生成的信息,实时覆盖在现实世界上。

我们都知道,人类和计算机信息的交互需要通过电脑来完成,和现实世界之间的交流则不需要介质,如果计算机生成的信息可以与现实世界融合,其带来最大的改变是:

1.计算机信息的呈现,会更多元、直观、有血有肉;

2.我们与计算机交流的方式也更丰富。


相比于目前的“偶尔用AR玩一玩”,未来将有大量面向消费者的应用软件用到AR技术。

AR技术其实已经开始走向大众市场,有分析公司认为:目前估值15亿美元的AR市场,在2020年将会达到1000亿美元,苹果、谷歌、微软等大型科技公司已经开始在AR及VR领域大量投入资金和人才。

而我们普通消费者,体验“真AR技术”的门槛暂时还比较高,但乐观的是我们已经“有机会”去体验。

随着支持AR的硬件成本降低,其高效、高精准的属性将对整个工业,制造业,设计行业,教育行业产生颠覆性地改变,甚至会直接改变我们的生活方式。


2私人订制的医疗方案

未来,每人都会有一套伴随终身的“基因病历”

以往的对于疾病的治疗,大多是:一种确诊病,对应一种治疗方案,其技术瓶颈是对病源的诊断,还无法达到足够高的精度。

但过去十年里,随着“组学”(omics)技术的巨大进步,现在已经能够快速、可靠、廉价地对人的整个基因组、蛋白组、代谢组等等进行测序。

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这一系列“组”里面包含着每个人的身体状况,然后结合AI对这些数据进行挖掘,筛选,比对,就可以精准定位患者的疾病到底是由哪些分子引发。

医生就可以针对不同患者,进行定制化治疗。

同时,这些数据又会成为伴随每个人一生的“医疗数据集”,像一本庞大的分子病例,它记录着你身上发生过,正在发生,以及即将会发生的一切变化。

目前,这种高通量组学技术与AI技术相结合的诊断方法已经临床应用于癌症、子宫内膜异位症、自闭症、帕金森症和阿尔茨海默症等疾病的治疗。


3AI协助分子合成

一切新材料,新药等的研发过程将会更高效

在分子合成领域最大的难点在于:无法快速规避合成时的失败反应以及副作用。在AI中,机器学习算法则通过分析所有已知的过去实验,设计新分子的合成步骤,可极大地提高分子合成的成功率。

举两个例子:

德国明斯特大学的研究人员开发了一种AI工具,它可以反复模拟已知的1240万个单步化学反应,并以比人类快30倍的速度设计出多步合成路线。

在制药领域,制药公司将储存的数以百万计的化合物信息输入AI工具,并对它们进行筛选,以确定其作为新药的潜力,同时排除可能出现的副作用。

与分子合成相同,在新材料和新化学品的研发过程中,最大的难点在于:无法有效排除实验结果对健康和安全的影响。而在AI的辅助下则可以用最低的成本,高效地排除这些风险。


4会辩论的人工智能

AI已经可以理解人类的自然语言,并自然地反馈

在今年6月,IBM 开发的人工智能 Project Debater 在旧金山同 2 位人类顶尖辩手举行了 2 场辩论比赛,人工智能成功取得了一场胜利。

而这次辩论与以往不同的是,在比赛之前 Project Debater 并不知道辩题是什么除了辩论开始的问候和笑话之外,论辩的陈述都是 Project Debater 自由发挥的,没有固定陈述词。

当它获得一个新的话题时,它需要自行查找素材,理解辩题,组织语言,甚至根据人类对手的陈诉进行反驳。

这项技术已经开发了5年,相比其他语言类AI技术而言,它的强大之处是:不仅可以自行理解人类的自然语言,还能检测到语言中所包含的情绪,最终给出一个“最人类”的反馈。


5可植入的制药细胞

已经发现可以让植入细胞“隐身”的材质

目前的研究成果,已经可以确定在人体植入某些可以释放药物的健康细胞,对于病症的治疗会更高效,且成本更低。

但植入细胞与免疫系统的“争斗”又始终难以得到解决。

以糖尿病为例,在体内直接植入可以正常制造胰岛素的胰岛细胞,会被人体免疫系统干扰而失效,而使用免疫抑制剂又会对人体产生巨大副作用。

过去几十年,科学家曾研究出一种方法来封装被攻击的细胞,但用来封装的保护膜,依然会被免疫系统作为外来物攻击,最终导致细胞死亡。

2016年,麻省理工学院的研究团队在筛选了上百种材料之后,选择了一种经过化学改造的藻酸盐凝胶作为保护膜,这种材质可以保证免疫系统无法“识别”和“攻击”,并保证了细胞营养的供给。

可以说这类“治病胶囊”从内部制药细胞的提取,到胶囊壳的材质问题都已经得到了解决,在未来几年,这项技术将对医学领域产生巨大的影响。


6人造肉正在发展

成本降低后,将彻底解决伦理和环境问题

人造肉是由动物身上提取的肌肉样本培育而成。全球第一块人造汉堡肉饼发明公司 Mosa Meat 表示:一份从牛身上采集的组织样本,足够生产 8 万个牛肉汉堡。

而人造肉也有两个很难逾越障碍:成本及口味。目前来看在成本上已经取得了一些突破:2013 年汉堡中肉饼的制作成本超过 30 万美元,且肉质干燥。从那以后成本逐年下降,今年,Memphis Meats 公司表示,1/4 磅的人造牛肉价格约为 600 美元。

按照这个趋势发展,几年内就将出现物美价廉的人造肉,成为传统肉类的竞品,并逐渐改变我们的饮食习惯,对伦理和环境这两个难以克服的问题来说,也更加友好。


7电刺激疗法的进展

对人的伤害更小,也有了更广的应用范围

这种疗法,其实并没有我们想象的那么不堪。

神经电刺激器是通过电流脉冲治疗疾病的设备,在药学界已经有非常悠久的历史,目前常见的应用有:心脏起搏器、耳蜗植入物以及治疗帕金森病的深脑电极刺激。

而目前这种技术又多了一些验证有效的应用领域:

1.迷走神经刺激(VNS)疗法,被范斯坦医学研究所的凯文·特雷西(Kevin Tracey)发现还可以治疗免疫性疾病

2.通过耳后皮肤向颅神经和枕神经发送信号,用于缓解戒除类鸦片物质时,所产生的戒断反应(该设备目前已获得了美国食品药品监督管理局FDA的批准)。

相比VNS,后者的进步在于这种设备是非植入式的,其手术成本极低,对人体的损伤也更小。

随着这项技术的进步,一些需要长期依赖药物治疗的慢性病患者,在几年内将会有更好的选择。



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沙发
杨明凡 在职认证  发表于 2018-10-2 20:56:30

8人为控制驱动基因

上帝之手,可以改变甚至彻底消灭一个物种

基因工程目前已经可以实现对基因进行“改造”,而现在又有了一项新的技术:可以人为控制含有某一遗传因子的子代数量。

简单讲就是:已经找到并可以成功改造一种能控制后代繁衍的基因(我们称之为“驱动基因”)。

它在很多方面对人类有益:比如使携带病毒的昆虫逐渐减少,或修改害虫基因降低繁衍数量,提升粮食产量等。

同时,为了防止改造过基因的物种扩散到野外,影响其他物种正常繁衍,或被用作生物武器破坏农业生产,有研究团队还发明了一个驱动开关:只有传递某种特殊物质,才能使驱动基因起作用。

但这项技术的未知风险很大,其带来的副作用也许会比正面作用更难以预测。因为这种控制,相当于加速了改造基因对原有生态环境的改变。



9等离子激元材料

从高敏生物探测器,到会隐形的斗篷

早在2007年,加州理工学院的哈里·阿特沃特 (Harry a . Atwater) 就曾撰文预测:“等离子体”(plasmonics)技术可能会被投入到非常广泛的应用中。

而10年后的现在,等离子体技术已经进入商业化阶段,而更多的应用也正在从实验室走向市场。

这项技术依赖于电磁场和金属中自由电子的相互作用,这种作用决定了材料的导电和光学性能。

那么,通过限制材料的大小,则可以控制其自由电子的振荡频率,从而控制这种材料是否发光或导电。

目前这项技术应用最广泛的领域是检测化学或生物中的成分,将一种等离子体纳米材料包裹在特定的分子上,可以通过光线反馈检测到分子是否存在。

已有初创公司在开发基于这项技术的应用:检测电池活动,以提高功率密度和充电率;用于磁盘上的磁存储器,以提高内存容量;注入血液使其附着于肿瘤细胞,精准消灭癌细胞。

在科学领域,材料常常是限制技术发展的主要障碍,而这种“超材料”的出现,在未来将让更多领域的技术得以真正实现。



10量子计算机算法

现在已经有更适应量子计算机的算法诞生

量子计算机特有的叠加、纠缠特性,使其在解决特定问题时比任何传统计算机都更高效,但其副作用也非常明显和致命:一个被称为退相干(decoherence)的过程可以破坏它的功能。

得益于 NISQ 量子计算机(指那些拥有 50-100 量子比特、以及高保真量子门的设备)已向全球开放,目前全世界的研究人员已经在进行大量专门针对 NISQ 的算法研究,这对量子技术的发展带来了极大的推动作用。

目前在 NISQ 上的出现的两种算法,被认为有非常广阔的前景:

1.模拟算法:可以提高从能源到健康科学等领域的新材料设计效率(上文有提到)。

2.机器学习:从大数据集或经验中学习,以及根据现有的统计样本生成新的样本。

测试结果表明:目前量子计算机在这两个领域的计算效率,已经远超最先进的传统计算机,随着量子计算的硬件和算法的继续发展,其带来的改变可能是推动整个人类文明的发展进程。

这份关于未来的榜单,《科学美国人》基本每年都会发布一次。

除了对这一年的重大科技进展做个总结,其更重要意义在于:让身处科学事业之外的大多数人,对即将发生的一切有所准备。

即使我们面对未来往往是被动的,但在另一个维度里,这份准备必定能让它来的更快。

当明年的此刻再回看这份榜单,也许我们已经在用这些技术,创造着另一个新的未来。

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